Cisco 安全业务营收增长 14%，Agentic AI 加剧网络攻击

Cisco 的安全业务营收增长了 14%，让一则 Google News 标题清晰反映出 Agentic AI 的经济影响。随着自主软件让网络攻击和防御运营都变得更快，企业正在加大安全投入。

这一增长之所以重要，是因为 Cisco 的安全业务在 2026 财年早些时候表现不佳。该类别营收在第二财季下降 4%，第三财季则持平。恢复两位数增长表明，新产品、云订阅和 Splunk 集成正开始抵消这些下滑。

这一变化也正值 AI 智能体不再局限于生成文本之际。这类系统能够规划任务、调用外部工具，并在有限监督下采取行动。这种自主性为防御者带来更快的工作流，但也让攻击者能够自动化入侵过程中的更多环节。

Cisco 押注于将答案嵌入基础设施之中，而非再打造一个孤立的安全控制台。其战略通过共享策略与遥测数据，将网络、身份、可观测性和威胁响应连接起来。Palo Alto Networks、Microsoft、Google 和 CrowdStrike 也在推进各自版本的同类安全平台竞争。

由此产生的张力远不止一个季度的营收。Cisco 必须证明，将安全能力与网络基础设施整合能够带来更好的结果，而不只是扩充产品目录。客户则必须判断，整合究竟能改善控制能力，还是会加深对单一供应商的依赖。

Cisco 的 Google News 时刻紧随一场艰难的安全业务调整

这 14% 的增长意义重大，因为 Cisco 的安全业务类别进入本季度时，已显露出疲弱的报告增长势头。

Cisco 报告称，其安全业务营收在 2026 财年第二季度下降了 4%。该公司将这一下滑部分归因于旧产品，以及客户使用 Splunk 方式的变化。

客户正从大额本地部署交易转向云订阅。这一转变即使在客户需求保持稳健时，也可能在短期内降低已确认营收。

随后一个季度，安全业务营收持平。Cisco 表示，新产品和更新产品的增长抵消了上一代产品及部分 Splunk 产品组合的下滑。

因此，最新的 14% 增长不只是又一个亮眼百分比。它标志着该类别连续两个季度未实现增长后的反转。

Cisco 进入这一时期时，整体需求也更为强劲。其第三季度营收达到 158 亿美元，同比增长 12%。产品订单增长 35%，网络订单增长超过 50%。

财年第四季度业绩发布后的报道显示，总营收约为 173 亿美元，同比增长接近 18%。这些结果超过了 Cisco 三个月前给出的指引。

安全业务并非促成全部增长。AI 基础设施和网络业务仍是主要增长引擎。不过，安全业务的复苏让 Cisco 更广泛的 AI 叙事更具可信度。

与 2025 财年的比较需要谨慎。Cisco 于 2024 年 3 月完成对 Splunk 的收购，这扭曲了早期的同比比较。2025 财年第一季度，安全业务营收翻倍，因为上年同期几乎没有 Splunk 营收。

到 2025 财年第四季度，比较基数更加清晰。Cisco 报告安全业务增长 9%，主要由 Splunk 和安全访问服务边缘产品推动。

当前的 14% 增长建立在这一可比基础之上。因此，它比早先由收购驱动的跃升更具参考价值。

Splunk 仍是这一故事的核心。Cisco 收购该公司，是为了将机器数据、可观测性和安全分析能力与其网络业务版图结合起来。这笔交易还为 Cisco 带来了更大的订阅软件业务。

如今，Cisco 需要 Splunk 支撑有机增长。投资者不能将收购带来的营收视为更强产品、成功交叉销售和客户留存的永久替代品。

Google News 的表述抓住了眼前事件，但其背后的故事关乎运营执行。Cisco 的安全业务复苏取决于客户是否会在网络、身份和安全运营中采用其新架构。

这一过程需要数个季度才能评估。一份强劲业绩显示需求正在回升，但并不能证明增长率具有持久性。

Agentic AI 正在压缩攻击时间线

Agentic AI 改变网络安全的方式，在于它能让软件执行相互衔接的攻击步骤，而不只是提出建议。

传统聊天机器人会对单个提示作出回应。AI 智能体则能够保留目标、选择工具、评估结果，并持续推进多步骤流程。

这种差异在入侵过程中尤为重要。侦察、漏洞分析、凭证发现、横向移动和数据收集过去都需要反复的人为决策。Agentic 系统可以将这一序列中的多个部分连接起来。

Anthropic 在 2025 年 11 月记录了一起由 AI 编排的间谍活动。该公司表示，攻击者操纵 Claude Code，瞄准了约 30 家组织，并成功入侵其中少数目标。

根据 Anthropic 的间谍活动调查，该系统在有限人工干预下完成了此次活动的大部分工作。目标行业包括科技、金融、制造业和政府部门。

Anthropic 高度确信地将该行动归因于一个中国国家支持的组织。该归因仍是该公司的评估，而非经独立裁定的结论。

尽管如此，这一案例说明了安全厂商所说的机器速度攻击意味着什么。该智能体并未发明每一种技术。它的价值在于，以更强的连续性和规模协调已知技术。

Anthropic 随后分析了 2025 年 3 月至 2026 年 3 月期间因违反网络相关政策而被封禁的 832 个账户。该公司发现，其中 560 个账户将 AI 用于恶意软件开发相关活动。

只有 54 个账户使用 AI 协助横向移动，而横向移动需要在已被攻破的环境中开展更深入的操作。不过，能力更强的行为者构建了连接多个攻击阶段的系统。

Google 也观察到了类似演进。其 Threat Intelligence Group 描述了对抗性工作流正转向大规模工业化使用生成式模型的趋势。

2026 年 5 月，Google 报告发现一名威胁行为者正在使用其认为由 AI 开发的零日漏洞利用程序。零日漏洞是此前未知、且供应商尚未提供补丁的漏洞。

Google 的威胁追踪报告还识别出针对 AI 集成组件的攻击。这些目标包括封装库、连接器、配置文件和自主技能。

这一区别至关重要。攻击者并不总是需要攻破前沿模型的内部安全防护。他们可以入侵赋予智能体访问文件、凭证、API 和基础设施权限的周边软件。

不安全的智能体可能放大普通配置错误。被攻破的连接器则可能将有限的应用访问权限转化为通向敏感系统的路径。

Cisco 表示，从发现漏洞到加以利用的间隔正从数周缩短至数分钟。这一说法是公司的描述，并非针对所有攻击的普遍衡量结果。

不过，独立研究支持这一更广泛的趋势。AI 正协助漏洞发现、漏洞利用开发、社会工程和运营协调。每一项能力都减少了过去所需的部分时间或专业门槛。

因此，威胁并非无所不知的自主黑客，而是日益丰富的工具集合，它们帮助攻击者更快、更稳定地完成既有工作。

防御者面临不利的不对称性。攻击者可以测试许多目标，而安全团队必须保护每一项重要资产和身份。

这种压力有助于解释，为何大多数企业尚未广泛部署智能体时，安全支出就可能上升。组织必须在生产环境采用加速前，保护试验活动、连接器、数据访问和机器身份。

Cisco 希望让网络成为安全控制平面

Cisco 的核心押注是，Agentic 威胁需要嵌入整个基础设施的安全能力，而不是新增一层彼此脱节的告警。

Cisco 拥有庞大的交换机、路由器、无线系统和协作产品安装基础。Splunk 则增加了日志、分析、可观测性和安全运营数据。

该公司希望这些资产作为统一的检测与执行系统协同运作。网络遥测识别行为，身份控制决定访问权限，安全工具则利用共享上下文作出响应。

Cisco Cloud Control 是这一战略最清晰的体现。该产品于 2026 年 6 月发布，将网络、安全、计算、可观测性和协作整合到同一管理环境中。

该平台面向人工操作员和可信 AI 智能体设计。Cisco 表示，两者都可以基于相同的数据层和行动系统开展工作。

其受控可用性于 6 月在美国启动。全球可用性已在规划中，不过 Cisco 尚未公开确定完整的采用时间表。

Cloud Control 包含 Agent Builder，可围绕组织策略和工作流创建智能体。Cisco 表示，它可通过原生集成或 Model Context Protocol 与超过 50 个第三方平台连接。

Model Context Protocol，通常称为 MCP，是一种将 AI 应用与工具和数据源连接起来的标准。这些连接带来实用价值，但也引入了策略和供应链风险。

Cisco 的应对方案包括 Secure Access 中的 MCP 网关。该网关旨在检查工具流量，并对智能体操作应用访问策略。

该公司还将 Duo 身份管理扩展至非人类工作人员。客户可以注册智能体、指定负责的人工所有者，并授予特定任务权限。

这一方法解决了一个基本的治理问题。传统身份系统假定由人登录并执行可识别的工作。智能体可以持续执行任务、调用许多系统，并以软件速度产生大量活动。

Cisco 还扩展了 AI Defense，用于测试模型和应用是否容易受到操纵。该公司表示，该服务能够在部署后应用运行时护栏。

Splunk 提供了该架构的分析侧能力。其安全产品收集事件、关联信号，并帮助分析师调查事件。Cisco 正在增加可自动化部分检测和响应流程的智能体。

在基础设施层面，Live Protect 可对受支持的 Cisco 系统应用运行时保护，无需立即重启或升级。Cisco 最初在其 Nexus 交换产品组合的部分产品中提供了这一能力。

该公司计划将其扩展至园区交换机和安全路由器。如果 Cisco 实现这一扩展，客户便可在更靠近暴露基础设施的位置应用临时保护。

Hypershield 遵循相似原则。它将执行能力分布于各类网络环境，而不是让每一项决策都通过集中式设备。

Cisco 在 2025 财年报告称，大多数新增企业 Hypershield 客户将该产品与其 N9300 智能交换机打包购买。这一组合以商业形式体现了 Cisco 的网络安全战略。

其优势在于可见性。Cisco 的基础设施能够在应用、用户和智能体交互的节点观察流量并执行策略。

代价则是集中化。依赖单一供应商提供网络、身份、分析和响应能力的客户获得了集成便利，但也承担了更大的运营依赖。

Cisco 还必须让集成在异构环境中真正发挥作用。大多数大型企业同时使用多家云服务、终端产品、身份提供商和安全平台。

如果最强的执行功能要求客户主要采用 Cisco 体系，统一控制台的价值就会受限。开放集成必须支持有实际意义的操作，而不只是导入警报。

安全业务营收增长 14% 表明，客户正在接受这一模式的部分内容。但这并不能说明有多少客户采用了完整架构。

安全平台之争正变得更加拥挤

Cisco 的反弹给竞争对手带来压力，但每家主要安全厂商都在整合 AI、遥测和自动化响应。

Palo Alto Networks 多年来一直在推动网络、云和安全运营产品的平台整合。其战略鼓励客户减少重叠工具，并通过共享服务管理更多控制措施。

这种方式直接与 Cisco 更广泛产品组合的主张竞争。Palo Alto 从以安全为中心的定位出发，而 Cisco 则从网络基础设施切入，并在其周边增加安全能力。

Palo Alto Networks 报告称，其 2025 财年第四季度营收同比增长 15%。该公司还预测 2026 财年全年增长约 14%。

这些数字无法与 Cisco 的产品类别增长直接比较。两家公司采用不同的财务周期和报告结构。但它们表明，Cisco 正在进入一个已有成熟且快速增长竞争对手的市场。

Microsoft 则代表另一条路径。它在庞大的企业软件版图中整合了身份、终端安全、云控制、生产力软件和 Security Copilot。

Microsoft 可以将防御智能体部署到客户已在使用的工作流中。其身份和终端覆盖范围提供了超越网络流量的上下文。

Google 通过 Mandiant、Google Threat Intelligence 和收购 Wiz 强化了自身地位。其战略连接了云态势、事件响应、威胁研究和 AI 辅助防御。

CrowdStrike 则从终端遥测和威胁情报切入竞争。其 Charlotte AI 产品可自动化调查和响应，同时保持 Falcon 平台作为核心运营层。

每家竞争对手都采用了类似的高层叙事：安全团队工具太多、警报太多、时间太少。AI 可以关联证据并自动化重复性决策。

差异体现在数据覆盖和执行能力上。一个有用的安全智能体需要可信的遥测数据、对防御工具的访问权限，以及采取行动的授权。

Cisco 将网络基础设施视为自身差异化优势。Microsoft 强调身份和企业应用。CrowdStrike 从终端行为出发，而 Palo Alto 则横跨网络、云和运营。

没有任何供应商能够看到整个环境。客户仍将需要跨多个产品和管理域进行集成。

这种碎片化现实既为 Cisco 创造了机会，也带来了问题。其广泛的产品组合可以减少交接环节，但广度本身并不能保证精准检测或安全自动化。

AI 智能体会让薄弱的集成变得更加危险。建立在不完整上下文之上的自动化响应，可能会禁用合法账户、阻断生产流量，或破坏证据。

因此，人类监督仍然重要。Cisco 表示其系统让人类保持控制权，但实际含义取决于审批设置、审计记录和回滚机制。

企业应审查智能体如何解释其建议。它们还应询问哪些操作需要审批，以及系统如何处理相互冲突的信号。

另一个竞争问题涉及安全研究。Google、Microsoft、Anthropic 和专业供应商都运营着大型威胁情报团队，能够观察到不同的攻击者群体。

Cisco 则将 Talos 和 Splunk 遥测带入这场竞争。该公司表示，其资产、应用和交换机每秒处理超过 10 艾字节的数据包数据。

这一数字描述的是潜在可见性，而非自动可用的安全情报。数据质量、客户授权、地区规则和检测工程决定了平台能从中提取多少价值。

Cisco 的安全业务增长表明，其已安装基础仍具有商业价值。更艰难的考验在于，客户是否将 Cisco 视为主要安全平台，而非拥有相邻安全产品的网络供应商。

14% 这一数字无法证明什么

单季度增长无法确认 Cisco 已解决 Splunk 集成、产品重叠或智能体安全风险。

第一项不确定性涉及营收构成。Cisco 将安全业务作为一个产品类别报告，但该类别包含多项不同业务。

其中包括网络安全、身份和访问管理、安全访问服务边缘，以及威胁检测与响应。14% 的整体增长并不能显示哪些产品贡献了大部分增长。

云订阅确认时点也可能推动已报告结果。Splunk 从部分本地部署交易转型的过程影响了此前几个季度。后续改善可能反映了更容易的比较基数，或不同的合同确认时点。

预订额、经常性营收、续约率和剩余履约义务将提供更多背景。Cisco 尚未披露区分采用情况与会计影响所需的所有安全业务专项指标。

第二项不确定性是产品成熟度。Cisco 在 2026 年宣布了多项智能体安全能力，但宣布并不等于已广泛投入生产部署。

Cisco 一项调查发现，85% 的大型企业客户正在试验 AI 智能体。只有 5% 已将智能体技术投入生产环境。

这一差距支持了 Cisco 的机会，但也限制了当前证据的说服力。客户可能购买安全工具，同时推迟部署这些工具旨在保护的系统。

第三项不确定性涉及自动化质量。智能体防御之所以听起来有吸引力，是因为攻击者的行动速度更快。然而，速度也可能放大双方的错误。

防御智能体需要受约束的权限、可靠的输入和明确的升级规则。它必须抵御提示注入、遭操纵的遥测数据，以及隐藏在外部数据中的恶意指令。

它还必须识别不确定性。一个基于错误关联却自信行动的系统，可能比人类分析师更快造成中断。

Cisco 表示其架构让人类保持控制权。买方应通过具体工作流验证这一说法，而非仅凭演示图表。

他们应审查身份映射、临时权限、操作日志、模拟和恢复流程。这些控制措施决定了自主工作流在事件期间是否仍可治理。

第四项不确定性涉及 Cisco 自身的攻击面。基础设施供应商会成为高价值目标，因为其产品位于受信任的控制节点。

Google 最近记录了针对 Cisco Catalyst SD-WAN Manager 的零日漏洞的活跃利用。该事件说明了运行时保护和快速修补为何重要。

它也揭示了 Cisco 战略中的张力。将安全嵌入基础设施可以改善执行能力，但该基础设施中的漏洞可能带来广泛后果。

第五项不确定性是平台锁定。整合减少了控制台和合同数量，但也可能使迁移和独立验证更加复杂。

组织应保留对原始遥测数据和可互操作格式的访问。它们还应测试第三方系统是否能够获得足够上下文，以执行独立检测。

Cisco 14% 的增长支持了安全需求正在回升这一判断。但它并不能证明单一供应商应控制每一层防御能力。

更站得住脚的结论应更为有限。随着 AI 改变攻击速度，客户日益认识到结合网络、身份、可观测性和响应数据的价值。

Cisco 拥有一组规模异常庞大的资产，可用来实现这种组合。执行情况将决定这些资产会成为优势，还是成为难以驾驭的产品组合。

三项信号将检验 Cisco 的智能体 AI 安全战略

未来数月应能揭示，Cisco 的安全业务反弹反映的是持久采用，还是一个有利季度。

第一项信号是连续季度的安全业务增长。若再出现两位数增长，将强化这样的判断：新产品和 Splunk 云订阅已形成持续动能。

若增长回落至持平或负值，则会削弱这一解读。这将表明，合同确认时点、比较基数或个别交易对最新结果贡献较大。

投资者应超越表面的百分比。安全订单、经常性营收和长期义务的增长，将提供更有力的持久需求证据。

第二项信号是 Cisco 智能体产品的生产环境采用。Cloud Control、智能体身份功能、AI Defense、Hypershield 和 Splunk 智能体需要可衡量的客户使用情况。

Cisco 此前曾披露较新安全产品的合计新增客户数。类似报告将有助于读者区分产品可用性与运营采用情况。

最有价值的证据将包括重复使用、部署范围扩大和跨产品采用。客户测试单项功能，不如在智能体和基础设施之间执行策略更有意义。

第三项信号是独立技术验证。安全研究人员和客户需要测试 Cisco 的智能体是否能够抵御操纵，并采取安全、可解释的行动。

Google 的 AI 防御指南强调，在为更快的攻击利用做准备时，应强化软件防护。Anthropic 同样建议将 AI 用于防御，同时加强防范滥用的保障措施。

Cisco 的论点符合这一方向。其系统旨在通过将遥测与自动化行动结合，缩短检测与防护之间的间隔。

不过，独立评估应衡量误报率、响应准确性、权限控制和恢复能力。它们还应测试包含非 Cisco 系统的异构环境。

这些信号的重要性不止于安全团队。开发者必须了解智能体可访问哪些工具，以及凭证如何设定权限范围。产品负责人必须在自动化业务工作流前考虑安全问题。

企业买方应将每个智能体视为可能访问高价值系统的机器身份。这意味着要明确所有权、限制权限、记录操作并演练故障场景。

知识工作者同样扮演着角色。连接到文档、电子邮件、日历或内部搜索的智能体，如果权限范围过宽，可能暴露敏感上下文。

最新一轮 Google News 周期为 Cisco 带来了有利的财务头条。更深层的问题在于，其架构能否在不造成过度依赖的前提下，将网络可见性转化为更安全的智能体运营。

关注接下来的安全业务增长率、已披露的生产环境采用情况，以及独立测试结果。这些信号将共同表明，14% 的增长究竟代表一次持久转变，还是短期波动。

安全负责人不应等到自主攻击成为常态才采取行动。他们现在就可以盘点现有智能体、梳理每一项工具连接，并要求为其指定可追责的人类负责人。

实际问题很简单：你的组织能否识别每一个智能体，说明它可以访问什么，并迅速阻止其行动？如果不能，Cisco 的营收增长就不只是市场新闻。它表明，其他企业已经在投入资金，以弥补同样的控制缺口。