缅因州南波特（Newsworthy.ai）2026年2月23日星期一 @ 东部时间上午7:00 —

AI安全与治理技术公司VectorCertain LLC今日宣布，已完成首个全面的符合性套件，该套件将商业AI治理平台与美国财政部金融服务AI风险管理框架（FS AI RMF）进行了映射。这套包含八份文件的套件总计超过74,000字，约300页，分析了分布在23个治理行动点（GAPs）上的全部230个AI控制目标，同时桥接了来自CRI配置文件的278项网络安全诊断声明——创建了一个统一的508点治理架构，这是首个通过单一平台同时解决AI安全和网络安全问题的架构。

分析揭示了一个范式转变的发现：FS AI RMF中97%的控制目标以检测-响应模式运行，几乎不具备预防能力。 这一结构性差距对于传统AI系统已然显著，但随着自主AI代理——这些以机器速度进行购买、发送通信、执行代码并与金融系统交互的软件实体——正被Visa、万事达卡、PayPal、OpenAI、谷歌、亚马逊以及全球数千家企业部署到全球金融系统中，该差距变成了灾难性的漏洞。

AIEOG倡议：VectorCertain的发现

AI行政命令组（AIEOG）符合性套件代表了迄今为止对财政部FS AI RMF进行的最精细分析。这套八份文件的套件包括：

• 文件1 — 知识产权映射： 专利到框架的对齐，展示了VectorCertain的“中心-辐条”专利架构映射到所有23个GAPs和230个控制目标。

• 文件2 — SecureAgent技术指南： 平台架构经过验证，在22个连续开发冲刺中，对超过224,000行代码进行了7,229次测试，全部通过，零失败。

• 文件3 — 监管桥梁： 将278项CRI配置文件网络安全诊断声明和230个AI控制目标统一为508个统一的治理点。

• 文件4 — 预防差距分析： 范式分类揭示，在所有230个控制目标中，97%为检测-响应模式，3%为预防模式。

• 文件5 — 交叉关联报告： 对13个前沿AI模型的测试显示平均交叉关联度为81.4%，验证了集成治理方法。

• 文件6 — 执行摘要： 战略总结，证明预防相比检测-响应具有10-100倍的成本优势（1:10:100规则）。

• 文件7 — 遗留硬件差距： 已安装基础分析，识别出美国金融服务领域部署的超过12亿个处理器，其AI治理能力为零。

• 文件8 — 代理威胁面： 自主代理风险分析，包括OWASP自主代理应用十大风险、自主代理商业欺诈向量以及监管框架差距。

“我们在分析过程中的发现从根本上改变了关于金融服务领域AI治理的讨论，”VectorCertain创始人兼首席执行官Joseph P. Conroy表示。 “财政部的框架全面且设计精良——但它构建于一个AI系统等待指令、人类有时间审查警报的世界。那个世界已不复存在。自主AI代理已经在以机器速度进行购买、发送电子邮件、执行代码并与金融系统交互。一个97%基于检测-响应的框架无法治理以毫秒级速度行动的系统。”

六层预防架构：VectorCertain的差异

VectorCertain的专利治理架构通过一个六层系统解决了预防差距，该系统建立在四个基础“中心”专利、一个安全信封和特定领域的辐条治理之上——每一层都提供一个独立的预防机制，必须在执行前对每个AI决策进行肯定性授权：

• 第1层 — 架构多样性（HES1-SG，混合集成系统）： 验证AI候选决策是否来自架构异构的模型——防止来自相关系统的虚假共识。

• 第2层 — 认知独立性（HCF2-SG，分层级联故障安全）： 四层级联使用基于copula的统计测试检测AI模型之间的隐藏相关性——阻止基于虚假一致性的决策。

• 第3层 — 数值可接受性（TEQ-SG，信任评估量化）： 验证数学变换（量化、压缩、精度降低）是否保持了决策边界完整性。

• 第4层 — 执行授权（MRM-CFS-SG，微递归模型级联融合）： 将所有治理评估综合成一个数学上确定的执行授权或抑制决定。

• 第5层 — 安全信封（网络安全-SG辐条 + 中心集成）： 强制性的网络安全信任层级，验证整个决策管道的完整性——输入、模型、通道和认证工件。

• 第6层 — 领域治理（领域辐条）： 为中心治理适配特定领域（欺诈、交易、贷款、合规），包含领域特定阈值和监管映射。

“该架构要求所有层都做出肯定性判定，”Conroy解释道。“任何一层的失败都会抑制执行，无论其他层如何判定。这就是无盲点引理——一个嵌入在我们GD-CSR专利中的数学证明，即每条执行路径都受到治理。没有任何AI决策能逃脱治理。这是金融服务领域所需要的，也是市场上其他平台无法提供的。”

MRM-CFS：可在任何处理器上、任何规模运行的AI治理

中心架构的一个关键配套是VectorCertain的MRM-CFS（微递归模型级联融合系统），它使得AI治理能够部署在业界曾认为永远无法治理的硬件上：

29–71字节 | 0.27毫秒延迟 | 99.20%+ 尾部事件准确率 MRM-CFS微递归神经网络集成：以硅边缘速度进行治理

遗留硬件分析（文件7）揭示，美国金融服务领域运行在超过12亿个已部署的处理器上——ATM控制器、POS终端、EMV智能卡芯片、核心银行主机、支付网络节点以及嵌入式金融物联网传感器——几乎所有都支持INT8/INT16整数运算，但目前没有一个运行任何AI治理。MRM-CFS完全改变了这一局面：

• EMV智能卡（8 KB RAM）： 金融生态系统中资源最受限的处理器。通过优化，一个18 KB的MRM-CFS集成是可行的——使得超过11亿张支付卡能够运行AI治理。

• POS终端（128 MB RAM）： 180万个治理集成可以装入可用内存。无需硬件升级。

• ATM控制器（4 GB RAM）： 2.33亿个治理集成可以装入。可在超过52万台美国ATM上立即部署。

• 核心银行主机： 微不足道的资源占用使得无需更换系统即可在每日处理3万亿美元商业交易的基础设施上实现治理。

考虑到威胁态势，这一能力尤为紧迫：AI驱动的欺诈预计到2027年将达到400亿美元（德勤），当计入每1美元直接欺诈损失5.75美元的间接成本时（LexisNexis 2025年欺诈真实成本），真实经济影响为2300亿美元。使用AI驱动安全的组织每次数据泄露可节省190万美元（IBM 2025年数据泄露成本），这意味着每个没有AI治理的遗留系统每次事件都隐含支付190万美元的罚金。

一个平台，508个控制点：监管桥梁

符合性套件的监管桥梁分析（文件3）展示了VectorCertain认为是首创的能力：一个单一的AI治理平台，通过一个统一的架构同时应对网络安全威胁和AI治理要求。

SecureAgent平台映射到涵盖15+个监管框架（NIST CSF 2.0、FFIEC CAT、PCI DSS 4.0、SOC 2、ISO 27001/42001等）的278项CRI配置文件网络安全诊断声明，以及全部230个FS AI RMF控制目标——产生508个统一的治理控制点。 这种双重覆盖不是通过两个独立的系统拼接实现的，而是通过VectorCertain中心-辐条架构的固有设计实现的，其中安全信封（第5层）为每个AI治理决策提供持续的网络安全保证。

该平台的生产就绪性已通过7,229次通过测试且零失败得到验证，这些测试在22个连续开发冲刺中执行，覆盖超过224,000行代码。此测试套件涵盖了完整的治理堆栈——从硅边缘的MRM-CFS验证到超元治理监控——提供了数学验证，证明预防架构按设计运行。

自主代理危机：框架未预见的威胁面

符合性套件的最后一份文件直面VectorCertain认定的对金融服务最紧迫且治理最少的威胁：如今在互联网上自由移动、以机器速度进行购买、发送通信、执行代码并与金融系统交互的自主AI代理。

自主代理爆炸的规模令人震惊。AI代理市场在2025年达到76亿美元，并以45.8%的复合年增长率增长。超过80%的财富500强公司已在积极使用AI代理（微软2026年网络脉搏）。Gartner预测，到2026年底，40%的企业应用程序将嵌入特定任务的代理。然而，只有21%的企业具备保护它们所需的可见性（Akto），只有34%的企业实施了AI特定的安全控制（思科）。

威胁因自主代理商业的迅速出现而加剧——这些AI代理能够自主发现产品、协商价格并完成金融交易。Visa、万事达卡、PayPal、Coinbase、谷歌、OpenAI、Stripe、亚马逊和Shopify都在为代理发起的支付构建基础设施，Visa预测到2026年假日季，将有数百万消费者使用AI代理完成购买。

OWASP首个自主代理应用十大风险（2025年12月）编纂了十个新的攻击类别——从代理行为劫持到级联多代理故障——这些是传统安全框架（包括FS AI RMF）未曾设计应对的。Galileo AI研究发现，单个被入侵的代理可在4小时内毒化87%的下游决策。

“FS AI RMF在OpenClaw推出、OWASP发布自主代理十大风险以及支付网络启用自主代理商业之前就已定稿，”Conroy说。“如今实施该框架的金融机构正在为一个不复存在的威胁态势构建防御。我们的符合性套件不仅映射到当前框架——它还展示了治理即将到来的威胁所需的技术。”

为何VectorCertain已做好准备：速度、规模和数学确定性

VectorCertain的技术通过市场上其他平台无法提供的能力应对自主代理威胁：在受其治理的代理行动之前完成的预执行治理。

• 治理延迟 — 每次推理0.27毫秒： 比代理执行速度（50-500毫秒）快185-1,850倍。治理在代理行动前完成。

• 模型占用空间 — 每个模型29-71字节： 可在任何执行点部署：支付终端、API网关、代理运行时、遗留硬件。

• 集成部署 — 256模型集成仅需18 KB： 完整的治理堆栈可在金融服务已安装基础中的任何处理器上运行。

• 尾部事件准确率 — 使用整数运算达到99.20%+： 在最关键的边缘情况和灾难性场景上实现数学确定性。

• 平台验证 — 7,229次测试，零失败： 在22个冲刺和超过224,000行代码中进行的生产级验证。

• 治理覆盖 — 508个统一控制点： 278项网络安全 + 230项AI = 一个平台同时治理两个威胁领域。

• 专利保护 — 中心-辐条架构： 基础专利（HCF2-SG、HES1-SG、TEQ-SG、MRM-CFS-SG）以及跨行业的领域辐条。

本周：深度系列

本公告是本周五份系列发布中的第一份，每份都将探讨VectorCertain符合性套件发现的一个关键维度：

• 星期一： 旗舰公告（本次发布）——完整符合性套件概述和关键发现。

• 星期二： 预防差距——97%的检测-响应如何使金融服务暴露；为何预防提供10-100倍的成本优势。

• 星期三： 遗留硬件危机——超过12亿个处理器、到2027年400亿美元欺诈，以及无需更换即可治理它们的技术。

• 星期四： 自主代理威胁面——OpenClaw、自主代理商业、OWASP十大风险以及监管框架差距。

• 星期五： 统一平台——508个控制点：一个平台如何同时桥接网络安全和AI治理。
  
  

关于VectorCertain LLC

VectorCertain LLC是一家AI安全与治理技术公司，总部位于缅因州卡斯科。由Joseph P. Conroy创立，他是一位关键任务AI系统资深人士，拥有25年以上为包括EPA、DOE、DoD和NIH在内的联邦机构构建AI的经验。VectorCertain开发了SecureAgent平台——一个基于专利中心-辐条架构构建的治理优先AI安全系统，为受监管行业中的AI决策提供数学确定性保证。该公司的MRM-CFS技术使得AI治理能够在现有硬件上部署而无需更换，满足金融服务、自动驾驶汽车、医疗保健、网络安全及其他安全关键领域的需求。Conroy此前曾通过ENVAIR4000（一个成为EPA标准的预测性排放监测系统）实现了八位数的退出。他还是《AI代理危机：如何避免当前70%的失败率并实现90%的成功》（2025年9月）一书的作者。

欲了解更多信息，请访问vectorcertain.com。

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