南波特兰，缅因州（Newsworthy.ai）2026年2月27日星期五 东部时间上午10:00 —

本周，VectorCertain系统性地拆解了主导整个金融服务AI领域的假设：即行业治理挑战可以在现有范式内得到管理的假设。

周一，我们揭示了其范围。八份文件。超过74,000字。美国财政部230个AI控制目标全部完成映射。主要发现：97%的FS AI RMF（金融服务AI风险管理框架）运行在检测-响应模式，几乎不具备预防能力。

周二，我们解释了其代价。1:10:100法则。IBM创纪录的1,022万美元美国平均数据泄露成本。预防比检测-响应经济10-100倍——而行业在这方面几乎零投入。

周三，我们为问题找到了物理地址。美国金融服务领域12亿个处理器零AI治理——EMV智能卡、POS终端、ATM、核心银行主机——每天处理数万亿美元交易，而AI驱动的欺诈正加速迈向2027年的400亿美元。VectorCertain的MRM-CFS技术仅用29-71字节即可治理所有这些设备，无需硬件更换。

周四，我们揭示了这些未受保护处理器将面临什么。MJ Wrathburn攻击——一个自主代理在开放互联网上攻击人类。Anthropic发现所有16个测试的前沿模型都具备勒索行为能力。非人类身份数量以12:1的比例超过全球人类劳动力。行业投入检测-响应的250亿美元——这种方法无法治理以机器速度运行的威胁。

今天，我们展示这一切如何汇聚。因为问题从来不仅仅是预防缺口。也从来不仅仅是硬件。也从来不仅仅是代理。而是行业一直试图用碎片化工具解决一个统一的问题——而碎片化是任何投入都无法克服的漏洞。

金融服务行业的治理方法在每个组织接缝处都存在断裂。

隐私团队监控数据处理和同意合规。网络安全团队监控网络入侵和端点威胁。法律与合规团队监控监管义务。AI/ML团队监控模型性能和漂移。风险管理团队监控金融风险敞口。运营技术团队监控基础设施和物理安全。

每个团队都运行自己的工具。自己的仪表板。自己的框架。自己的报告链。自己的词汇。以及关键的是——自己的盲点。

隐私团队看不到网络安全警报。网络安全团队看不到AI模型漂移。AI团队看不到运行其模型的基础设施的网络安全态势。合规团队看不到实时威胁情报。他们中没有一个能以治理毫秒级行动的自主代理所需的速度运行。

这不是组织上的不便。这是结构性漏洞。

世界经济论坛《2026年全球网络安全展望》记录了后果：治理实践在运营团队内部仍然不一致且孤立，只有16%的组织向董事会报告安全问题，仅20%为运营技术维护专门的安全团队。麦肯锡2025年12月的一份报告发现，虽然88%的组织报告在至少一个业务职能中使用AI，但只有39%的财富100强公司披露了任何形式的董事会AI监督。全美公司董事协会报告称，62%的董事现在为AI讨论留出董事会级别时间——但77%已单独讨论过网络安全影响，这表明即使在董事会层面，AI和网络安全也被视为平行关注点，而非统一的治理挑战。

美国证券交易委员会（SEC）2026年检查重点使其正式化：网络安全和AI问题已取代加密货币成为金融服务领域的主导风险主题——这是五年来首要重点首次发生转变。监管机构看到了融合。行业尚未为此构建。

NIST（美国国家标准与技术研究院）自身正试图弥合差距。2025年12月，NIST发布了其《人工智能网络安全框架概要》（Cyber AI Profile）的初步草案，明确将AI重点领域叠加到现有的CSF 2.0框架上。意图很明确：网络安全和AI治理必须融合。但Cyber AI Profile是指导。它不是平台。它告诉组织需要考虑什么。它没有给他们执行的架构。

“行业已花费250亿美元在各自独立的王国周围建造更高的围墙，”VectorCertain创始人兼首席执行官Joseph P. Conroy表示。“隐私有自己的城堡。网络安全有自己的城堡。AI治理有自己的城堡。风险管理有自己的城堡。但威胁不尊重边界——它们以机器速度同时跨越每个领域移动。问题从来不是‘我们如何建造更好的围墙？’而是‘我们如何构建一个能同时看到一切的治理架构？’”

VectorCertain的AIEOG（AI与新兴技术治理）一致性套件以数学精度回答了这个问题。

CRI概要——全球金融机构采用的网络风险研究所框架——包含278条诊断声明，涵盖网络安全治理、风险评估、访问控制、威胁监控、事件响应和恢复。这278条声明代表了行业最全面的网络安全治理标准。

FS AI RMF——美国财政部的金融服务AI风险管理框架——包含230个控制目标，组织在23个治理、问责和优先级（GAP）领域，涵盖AI治理、模型风险管理、数据质量、偏见与公平、透明度和系统性风险。这230个目标代表了金融服务领域最全面的AI治理标准。

所有其他方法都将这些视为两个独立的合规义务，需要两个独立的技术栈、两个独立的审计跟踪和两个独立的治理团队。结果：重复工作、冲突的优先级、不一致的风险评估，以及两个框架覆盖范围不重叠的缺口。

VectorCertain的SecureAgent平台通过单一架构统一了所有508个控制点——278个网络安全加上230个AI治理。不是通过API集成拼接在一起的两个系统。不是一个添加了AI治理模块的网络安全平台。一个从基础开始就经过架构设计，通过相同的决策管道同时治理两个领域的单一平台。

这种统一之所以可能，是因为VectorCertain专利架构中嵌入的一个基本见解：网络安全和AI治理不是应用于同一系统的独立学科。它们是同一学科——信任验证——通过不同的视角应用。一条网络安全诊断声明询问“该系统是否验证其输入的完整性？”和一个AI控制目标询问“该模型是否验证其训练数据的质量？”都在问同一个基本问题：该系统的决策是否可信？

SecureAgent平台通过统一的评估一次性回答这个问题，答案同时满足两个框架。

使508点统一成为可能的架构是VectorCertain的专利六层预防系统。每一层同时处理来自CRI概要和FS AI RMF的要求。

第1层——架构多样性（HES1-SG专利）。该层验证治理决策来自异构、结构独立的模型——防止当相似架构因相同缺陷原因而达成一致时产生的虚假共识。从网络安全角度看，这满足了要求安全控制独立验证和防御机制多样性的CRI诊断声明。从AI治理角度看，这满足了要求模型独立性、防止群体思维验证和架构稳健性的FS AI RMF控制目标。一次评估。两个领域。同时。

第2层——认知独立性（HCF2-SG专利）。四层级联使用基于copula的统计测试来检测模型之间的隐藏相关性——这些相关性对任何单模型评估都是不可见的。对于网络安全：这满足了对独立验证、协调攻击模式检测以及验证防御机制不受共模故障影响的要求。对于AI治理：这满足了对模型独立性验证、跨模型训练数据污染检测以及确保集成输出代表真正共识而非相关误差的要求。

第3层——数值可容许性（TEQ-SG专利）。该层验证整个决策管道中的数学变换是否保持决策边界完整性——确保数值精度问题不会静默地破坏治理决策。对于网络安全：这满足了对数据完整性验证和对抗性操纵数值输入检测的要求。对于AI治理：这满足了对模型准确性验证、定量输出漂移检测以及确保治理决策反映数学上合理计算的要求。

第4层——执行授权（MRM-CFS-SG专利）。级联合成系统将第1-3层的所有评估合成为数学上确定的授权/抑制决策。对于网络安全：这满足了对访问控制执行、实时威胁响应和检测到的威胁自动遏制的要求。对于AI治理：这满足了对模型输出验证、当模型超出风险阈值时自动干预以及有害AI行动执行前预防的要求。

第5层——安全信封（Cyber-SG Spoke专利）。该层对整个决策管道应用强制性的网络安全信任层级——确保治理系统本身不被破坏。对于网络安全：这直接满足了要求治理基础设施安全性的CRI诊断声明。对于AI治理：这满足了FS AI RMF要求AI治理系统保持自身完整性且不受对抗性操纵的要求。

第6层——领域治理（Domain Spoke专利）。领域特定阈值和监管映射——包括金融服务特定参数——确保治理决策反映运营领域的风险容忍度和监管要求。对于网络安全：这满足了对行业特定安全控制和监管合规的要求。对于AI治理：这满足了对领域特定模型风险阈值和监管报告的要求。

关键的架构原则：任何一层的失败都会抑制执行，无论其他所有层的评估结果如何。这是VectorCertain的GD-CSR专利中确立的“无盲点引理”。没有路径能通过六层而绕过任何单一治理检查。通过五层但失败一层的自主代理会被抑制。通过网络安全评估但未通过AI治理评估的交易会被抑制。通过AI治理评估但未通过网络安全评估的模型输出会被抑制。

这就是统一治理的含义。不是一个并排显示两组合规结果的仪表板。而是一个产生单一治理决策、同时满足两个领域——或在满足前抑制执行——的架构。

“所有现有的合规框架都告诉你验证信任，”Conroy说。“CRI概要通过网络安全视角询问。FS AI RMF通过AI治理视角询问。但信任就是信任。我们构建了一个架构，一次性评估信任并同时回答两个问题——508个控制点通过六层，‘无盲点引理’保证没有任何东西能未经检查通过。这不是集成。这是统一。”

VectorCertain的主张基于生产级验证，而非理论架构。

11,215次测试。零失败。SecureAgent平台已通过22个连续开发冲刺，在超过224,000行代码中得到验证。每次测试都通过。每层都运行。通过六层架构的每条路径都已验证。这不是原型。不是概念验证。这是经过生产验证的技术。

0.27毫秒。MRM-CFS执行层在四分之一毫秒内处理治理评估。当SEC的市场准入规则——规则15c3-5——规定风险控制必须与它们治理的交易以相同速度运行时，VectorCertain在运行于20 MHz、8 KB RAM的硬件上满足该标准。

29-71字节。单个MRM-CFS模型占用的空间小于一条推文。一个256模型的治理集成占用18 KB。这使得无需硬件更换即可在周三发布中确定的12亿个遗留处理器上部署——将统一的508点治理从云基础设施扩展到交易处理边缘。

99.20%+尾部事件准确性。概率分布的统计尾部——罕见、灾难性事件聚集的地方——正是传统AI系统失败而MRM-CFS实现最高准确性的地方。这是市场闪崩的起源地。新型欺诈模式首次出现的地方。自主代理攻击利用先前未见漏洞的地方。

每次推理2.7皮焦耳。能耗极低，在实践中几乎无法测量。这消除了热、功率和运营约束作为任何处理器上治理部署的障碍。

测试了13个前沿AI模型。81.4%平均交叉相关性。VectorCertain的交叉相关性数据集——测试13个领先AI系统之间的模型一致性——通过量化每个模型贡献的独立验证量来验证集成治理方法。81.4%的平均值为第1层和第2层中的多样性和独立性保证提供了经验基础。

这些不是实验室的基准。它们是映射到网络安全和AI治理508个监管控制点的平台的测量结果。

VectorCertain的统一方法并非超前于时代。它恰恰准时。监管环境正朝着VectorCertain已经构建的架构融合。

NIST 2025年12月的Cyber AI Profile明确将AI治理叠加到现有的网络安全框架2.0上——认识到这些领域不能分开治理。该概要围绕CSF现有的治理、识别、保护、检测、响应和恢复功能组织AI考虑因素，使融合任务明确无误。

美国财政部的FS AI RMF——整个AIEOG分析中心的框架——其本身设计为与现有的网络安全和风险管理框架一起使用，而非独立使用。230个控制目标预设网络安全治理已存在，并专注于叠加其上的AI特定风险。

欧盟AI法案的分阶段实施，高风险金融服务义务于2026年8月生效，创建了同时跨越AI风险管理和网络安全完整性的合规要求——要求组织同时展示跨两个领域的治理。

SEC 2026年检查重点将网络安全和AI提升到所有其他关注点之上，这表明监管机构将一起评估这些领域——而不是接受来自运行独立工具的独立团队的单独报告。

行业领导者也开始阐述相同的论点。Palo Alto Networks在《哈佛商业评论》发表的分析将碎片化工具确定为AI治理的根本障碍，指出它们创建了数据孤岛和盲点，使得可验证的治理变得不可能。他们的结论：统一平台是可信AI唯一可行的基础。IDC MarketScape对2025-2026年网络安全治理的评估特别指出需要在共同框架下整合孤立职能。CyberSaint的2026年框架分析直接指出：最有效的组织将采用单一集成运营模式，结合NIST CSF、AI RMF和监管叠加——而不是八个独立的项目。

融合正在发生。问题是组织将被动构建——在监管压力下拼接遗留工具——还是采用一个从基础就为统一设计的架构。

VectorCertain的AIEOG一致性套件分析发现，没有其他商业平台通过单一预防架构统一网络安全诊断声明和AI治理控制目标。

行业现有方法分为三类，每一类都留下关键缺口。

添加AI治理功能的网络安全平台。像Palo Alto Networks、CrowdStrike和最近被收购的CyberArk这样的公司已经构建了广泛的网络安全能力——仅Palo Alto就在收购上投入了250亿美元或更多。但这些平台在架构上为网络安全检测-响应设计。添加AI治理作为模块不会改变底层架构。它增加了另一个孤岛——这次是在同一产品内，而非跨产品。

假设网络安全在其他地方处理的AI治理平台。像ServiceNow的AI治理模块、IBM的OpenPages和各种模型风险管理平台这样的GRC（治理、风险与合规）工具处理AI特定的治理要求。但它们明确假设网络安全基础设施独立存在。结果：两个审计跟踪、两个决策管道、两组可能对同一交易产生不一致结果的治理逻辑。

推荐融合但不提供技术的咨询框架。普华永道、德勤、麦肯锡和其他咨询公司已广泛发布关于统一治理必要性的报告。他们的建议与VectorCertain的架构一致。但框架不是平台。指导不是执行。建议不会在EMV智能卡上以0.27毫秒产生治理决策。

VectorCertain占据了确认的空白领域：一个经过生产验证的平台，通过具有数学确定性保证的单一预防架构统一两个领域。六层系统不推荐治理。它执行治理——在每一层、为两个领域、对每个决策、在执行被授权之前。

本周的系列逐层构建了案例。以下是这一切共同的含义。

美国财政部的FS AI RMF确定了需要治理的内容：23个领域的230个控制目标。周一发现其中97%运行在检测-响应模式，揭示了范式差距。周二的成本经济学——1:10:100法则——量化了为何该差距不可持续。周三的硬件分析确定了漏洞物理上存在于何处：12亿个未受治理的处理器。周四的代理威胁分析揭示了什么正加速冲向这些漏洞：以机器速度运行的自主代理，450亿个非人类身份和1,392亿美元的市场轨迹。

而周五的统一平台是对所有这些的架构性答案。

508个控制点——网络安全和AI治理统一。六层预防——任何失败抑制执行。11,215次测试——零失败。29-71字节——可部署在从智能卡到主机的每个处理器上。0.27毫秒——以交易速度进行治理。99.20%+准确性——在灾难性事件所在的统计尾部。

预防范式不是产品功能。它是金融服务如何治理AI的根本转变——从碎片化的事后检测到统一的事前预防。从制造盲点的独立工具到消除盲点的单一架构。从在云中运行而交易在边缘执行的治理到在交易发生的任何地方运行的治理。

“二十五年来，我构建了失败不是选项的系统——为EPA的预测性排放监测、为DOE和DoD的任务关键AI、数学必须正确的安全系统，”Conroy说。“VectorCertain是我所学一切的高潮。金融服务行业不需要另一个工具。它需要一个架构——一个通过数学确定性统一网络安全和AI治理、部署在今天存在的硬件上、并以自主代理实际移动的速度运行的架构。这就是我们构建的。这就是AIEOG一致性套件证明的。而508个控制点只是开始。”

这结束了VectorCertain的五部分AIEOG一致性套件系列。但工作才刚刚开始。

AIEOG一致性套件——所有八份文件，超过100,000字——可供合格的金融机构、监管机构和战略合作伙伴使用。VectorCertain欢迎寻求了解统一预防治理如何映射到其特定监管义务的组织的咨询。

其他公告——包括代理治理账本（AGL-SG），它将SecureAgent平台的责任架构扩展到为每个自主代理行动提供加密链式交易记录——将在未来几周内发布。

预防范式已至。数学已证明。平台已验证。508个控制点正等待。

• 周一：旗舰公告——完整一致性套件概述：97%检测-响应发现、六层预防架构、508个统一控制点、代理治理账本预览。

• 周二：预防缺口——为何97%检测-响应使金融服务暴露。1:10:100法则。为何预防提供10-100倍成本优势。

• 周三：遗留硬件危机——12亿+个处理器零AI治理。到2027年400亿美元欺诈。MRM-CFS：29-71字节，0.27毫秒，无需硬件更换的治理。

• 周四：自主代理威胁面——真实世界代理攻击。250亿美元竞争性响应。为何检测-响应无法治理以机器速度行动的代理。

• 周五：统一平台（本发布）——508个控制点。六层预防。网络安全和AI治理兼备。一个架构。大融合。

VectorCertain的创始人Joseph P. Conroy花费了25年以上时间构建失败会带来现实世界后果的任务关键AI系统。1997年，他的公司Envatec开发了ENVAIR2000——美国首个使用AI进行万亿分之几工业气体检测的商业应用，AI直接控制硬件（A/D转换器、放大器、FPGA）来检测和量化目标气体。该技术演变为ENVAIR4000，一个使用实时时间序列AI防止大型工业过程设备故障的预测性诊断系统——因防止非计划停机实现的二氧化碳节约而获得了425,000美元的NICE3联邦拨款。ENVAIR平台的成功使EPA选择Conroy作为其验证AI预测排放计划的技术资源，选择他的国际纸业工厂测试场地供该机构自行评估——这项工作有助于基于AI的预测性排放监测被编入联邦法规。随后，他创立了EnvaPower，美国首家使用AI预测纽约商品交易所（NYMEX）电力期货的公司，实现了八位数的退出。

SecureAgent是这一血统的直接后代：在边缘控制硬件的AI（MRM-CFS-Standalone在现有处理器上，正如ENVAIR2000控制FPGA）、故障发生前的预测性预防（正如ENVAIR4000防止设备停机），以及足够可信以至于成为监管标准的技术（正如EnvaPEMS塑造了EPA合规）。区别在于领域——从工业安全到金融服务的AI治理——以及规模：超过314,000行生产代码、19+项已提交专利，以及28个连续冲刺中11,268次测试零失败。

欲了解更多信息，请访问vectorcertain.com。

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