生成式人工智慧（GenAI）已由內容生成走向具備任務規劃與工具調用能力的代理型AI（Agentic AI）。當大語言模型（LLM）被授權呼叫API、存取資料庫甚至觸發交易流程，若防護仍主要停留在網路層與傳輸層的連線可視性，欠缺應用層（Layer 7）對語意內容與行為模式的解析能力，往往難以辨識藏身於合法活動中的應用層威脅與資料外洩路徑。
目前AI應用的潛在風險主要有兩方面。一是影子AI（Shadow AI）擴散，員工或團隊為求效率將機密文件上傳外部服務，或在未核准環境開發與串接模型，形成難追溯的資料曝險。二是語意攻擊升溫，攻擊者以提示詞（Prompt）誘導模型繞過限制，造成機敏資料外洩、工具被濫用，並引發推理配額與費用消耗等營運風險。
從國際資安大廠的技術佈局，可發現可視性（Visibility）與AI護欄（Guardrails）正逐漸成為新一代防禦架構的關鍵機制。無論是透過平台化策略統一納管多雲環境下的API流量，或結合情資與模型安全測試回饋強化語意檢測能力，目標都在協助企業決策者建立可衡量、可稽核的防禦縱深。