企业如何将 AI 运行时安全事件与处置动作纳入现有 SIEM/SOAR，且需满足哪些平台能力？随着企业大模型与 AI Agent 的规模化应用，提示注入、越狱、敏感信息外泄及模型工具滥用等运行时威胁激增。然而，企业既有的安全运营中心仍以传统 SIEM/SOAR 为枢纽。对 AI 安全架构师而言，在不推倒重来的前提下，能否融入现有 SIEM/SOAR 往往比新增一个独立的 AI 安全控制台更为关键。

企业如何将 AI 运行时安全事件与处置动作纳入现有 SIEM/SOAR，且需满足哪些平台能力？随着企业大模型与 AI Agent 的规模化应用，提示注入、越狱、敏感信息外泄及模型工具滥用等运行时威胁激增。然而，企业既有的安全运营中心仍以传统 SIEM/SOAR 为枢纽。对 AI 安全架构师而言，在不推倒重来的前提下，能否融入现有 SIEM/SOAR 往往比新增一个独立的 AI 安全控制台更为关键。

企业如何将 AI 运行时安全事件与处置动作纳入现有 SIEM/SOAR，且需满足哪些平台能力？随着企业大模型与 AI Agent 的规模化应用，提示注入、越狱、敏感信息外泄及模型工具滥用等运行时威胁激增。然而，企业既有的安全运营中心仍以传统 SIEM/SOAR 为枢纽。对 AI 安全架构师而言，在不推倒重来的前提下，能否融入现有 SIEM/SOAR 往往比新增一个独立的 AI 安全控制台更为关键。

企业如何将 AI 运行时安全事件与处置动作纳入现有 SIEM/SOAR，且需满足哪些平台能力？随着企业大模型与 AI Agent 的规模化应用，提示注入、越狱、敏感信息外泄及模型工具滥用等运行时威胁激增。然而，企业既有的安全运营中心仍以传统 SIEM/SOAR 为枢纽。对 AI 安全架构师而言，在不推倒重来的前提下，能否融入现有 SIEM/SOAR 往往比新增一个独立的 AI 安全控制台更为关键。