一、35% 的失败率，输在哪一环？

零信任的概念已经不新鲜，但落地成功率始终不理想。Gartner 调查指出，35% 尝试过零信任的组织经历过对业务产生负面影响的失败（Gartner，调查口径见 ASL 峰会引用，2026）。

在本次峰会的圆桌讨论（Zero Trust Network Architecture & Integrated SASE Solutions）中，联软科技代表的判断很直接：

"想做零信任的企业很多，做成的确不多，差在运维落地这一环。"

从工程视角看，这句话指向一个具体的技术断层：很多企业上了接入网关守住门，却不知道门内设备本身是否"干净"。零信任的"持续验证"如果只做身份认证，不覆盖终端状态，信任判断的输入就是不完整的——这就是典型的"只验身份，没验终端"。

二、持续验证的前提：终端可见性

联软给出的解法是把终端侧能力并入零信任的信任判断框架：

• 架构骨架：以零信任接入为骨架，将入网检查、威胁检测、数据防泄漏（DLP）统一到同一信任判断框架，让远程终端获得与内网一致的安全管控颗粒度；

• 标准实践：联软参与过政务外网"一机两用"标准起草，以及多个省级政务外网终端安全建设，这套实践反哺了其零信任方案的终端侧设计；

• 典型场景：香港政府终端丢失后的远程擦除——依据 DPO G3 标准，通过终端防泄密与零信任策略联动，设备脱网时仍守住数据底线（脱网状态下的策略执行，这是纯云端方案做不到的点）。

判断一套零信任方案是否真正"落地"，可以对照 3 条标准：终端状态是否纳入信任评估、策略是否支持脱网执行、管控颗粒度是否与内网一致。

三、多法域合规下的架构约束：一个客户端、一套策略引擎

香港市场的特殊性在于数据主权要求极高。跨境办公、多法域合规场景下，"数据必须留在本地"往往是硬约束。

针对这一点，联软从架构之初即坚持"一个客户端、一个管理后台、一套策略引擎"，支持分布式部署与数据本地留存：总部可见全局安全状态，各区域数据本地闭环——"看得见，但不越界"。

对架构师来说，这个模式的价值在于：不需要在"全局可见性"和"数据不出域"之间二选一，策略引擎统一、数据面分治。

四、AI 侧：一体化底座上的三层组合

峰会主题是 "Continue the AI Innovation - Use Cases Landing"，联软展示的 AI 数智安全方案可以拆成三层：

1. 大模型网关层：统一入口 + 智能路由

通过 AI 灵犀网关统一大模型调用入口，智能路由让 Token 费用下降 50-70%（联软峰会公布口径，2026）。工程上的意义：企业内所有 LLM 调用收敛到单一网关，才谈得上审计、配额与成本治理。

2. 智能体管控层：解决"影子 AI"

通过 AI 智能体管控与沙箱隔离，收敛员工私用 AI 工具带来的数据外带风险。目标状态是"看得见、管得住、算得清、稳合规"。

3. 终端检测层：UniEDR + AI 组合拳

联软统一终端检测与响应系统（UniEDR）覆盖 MITRE ATT&CK 420+ 项攻击技术，推动终端信任判断从"规则越堆越多"走向"判断越来越准"。这套组合包括：

• AIDR：AI 驱动的检测与响应；

• AI-DLP：AI 数据防泄漏；

• AI-EDR：AI 增强的终端检测响应。

一个值得注意的观点：一体化基础设施的价值不只是"少装几个客户端、少开几个后台"，而是把网络信号、安全信号、数据信号汇聚到同一个平面上。只有一体化平台产生的关联上下文，才能让 AI 分清"正常的跨境协作"和"异常的数据外带"。统一是 AI 的底座，AI 是统一从"省事"走向"更准"的放大器。
 

五、工程视角小结

这套方案的落地路径可以归纳为：

1. 先补终端可见性——零信任信任判断的输入必须包含终端状态，否则持续验证是半残的；

1. 策略与数据分治——多法域场景用统一策略引擎 + 分布式数据留存，兼顾全局可见与本地合规；

1. AI 建在一体化底座上——网关收敛 LLM 调用入口、智能体管控收敛影子 AI、终端 EDR 用 AI 提升检测精度。

联软此次作为 ASL 峰会特邀嘉宾参展，是其深耕香港市场的一个缩影；其"零信任+终端安全+AI"一体化能力正在向港澳及海外市场延伸。对正在规划零信任项目的团队来说，"35% 失败率"这个数字提醒我们：选型时问的第一个问题，不应该是"支持什么协议"，而是"终端状态怎么进入信任判断"。

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数据与口径说明：

• Gartner 35% 失败率：ASL 第四届中国科技驱动创新峰会现场引用之 Gartner 调查数据（2026）；

• Token 费用下降 50-70%、MITRE ATT&CK 420+ 项覆盖：联软科技峰会公布口径（2026），实际效果因部署环境而异；

• DPO G3 标准远程擦除、政务外网"一机两用"：联软科技公开实践案例（2026）。

免责声明：本文基于公开活动信息整理，仅供技术交流参考，不构成任何产品采购建议。文中涉及的产品效果数据均为厂商公布口径，实际表现以具体环境实测为准。