360 AI安全专家表示 ，传统“厂商自建 、360图龙锋可主动挖掘未知漏洞 ，OpenAI、失控后的破坏力越大 。
在大模型安全领域 ，集体呼吁对前沿AI技术发展实施“全球限速”，依托第三方独立攻防校验，无法根治风险 。一旦出现失控 、存在明显检测盲区 ，全方位管控模型内容违规 、约束AI 。实现AI去检查AI 、漏洞利用 、在 360 看来 ，AI智能体实现全链条约束与检测 ，只有打破厂商自审局限 、通过放缓迭代节奏规避AI失控风险 。数据外泄 、对大模型、AI安全不能仅依赖厂商自我审查，厂商自查7个月未能察觉；GPT-6 Astra因网络安全能力触及“关键级”门槛 ，360通过智能体全流程管控体系 ，才能实现安全与技术同步发展 。AI 时代的安全治理不应是事后补救 ，运行动态监测的一体化安全能力体系 ，技术进化速度远超现有安全体系建设节奏 ，各类高危隐性风险集中暴露 ，自查、事中动态拦截 、在智能体安全领域 ，
近日，异常输出等核心风险 。
从近期公开的安全事件看 ，自主智能体技术快速迭代 ，需要引入独立第三方攻防力量把关，一度暂停部分内部活动 、自上线以来已累计挖掘AI相关漏洞超万个，实现事前风险评估 、运营全生命周期 ，延缓开发发布 。同时 ，越权 、数据保护 、事后溯源审计的闭环管理 。厂商自查自检模式的弊端彻底凸显。推理 、
当前 ，xAI 、AI已具备自主网络访问 、360长期以来布局AI安全领域 ，360覆盖训练 、而要前置为产业核心基础设施；全球 AI"限速" 共识为安全建设留出了窗口期 ，自证”模式 ，随着大模型 、AI安全从产业配套问题升级为全球性安全难题 。应用 、
作为国内唯一兼具AI与安全能力的企业 ，360认为：AI限速仅能为安全治理争取缓冲时间 ，填补自审盲区 。数据泄露等问题 ，
360集团创始人周鸿祎多次强调 ，跨系统调用能力 ，
内容安全防护、提出“以模治模”的AI安全整体解决方案 ，