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模型 API 调价叠加计量方式变化，成本与安全风险同步上升。本文从凭证管理、调用审计、成本控制与 MCP 场景下的密钥安全四个角度，梳理一套可落地的治理实践。
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2026-08-31 17:42:22
省 Token 手段之外，成本失控常源于凭证散落、循环调用与预算缺失。本文从安全治理视角梳理凭证、预算、审计三层，并讨论安全接入 MCP 工具时的调用边界与成本归因。
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2026-08-28 16:46:27
Agent 连接模型、工具与业务系统后，治理重点会从编排扩展到身份、策略、链路观测和成本控制。本文给出一份面向生产环境的运行时治理清单。
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2026-08-25 10:42:15
Agent 规模化接入后，凭证成为企业 AI 安全的第一道关口。本文从安全视角拆解凭证暴露风险，并给出最小权限、虚拟凭证、全链路审计的分层防护思路。
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2026-08-20 14:32:04
账号级凭证的"全有或全无"困境，以及策略级凭证（虚拟 Key）如何通过身份与使用权解耦，解决多模型场景下的配额、隔离与审计问题。
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2026-08-14 11:04:52
信通院近期推出 AI 网关可信云能力评估。本文聚焦安全防护与智能体协议两个板块，分析 AI 流量带来的新型安全风险分层，以及网关在检测范式上需要做出的改变。
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2026-08-13 17:09:42
国标委41号文列出了资产盘点、身份权限、数据管控、多模态防护、全链路审计、应急处置六大安全能力。本文不解读标准条文，而是拆解每关到底卡在哪、怎么过，基于工程实践给出可操作的治理框架。
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2026-08-04 17:41:03
团队接入AI模型后，API Key的管理成本往往被低估。本文从实际场景出发，分析"人手一把Key"带来的可视性、成本和安全三大问题，提出以策略驱动的虚拟凭证替代静态Key的思路，实现开发效率与安全管控的平衡。
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2026-07-22 16:53:32
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