身份：企业安全的第一道边界
身份安全（Identity Security）负责回答"这是谁在访问系统"以及"这个身份应该拥有什么权限"，是零信任架构的核心环节。随着AI Agent作为一种新的"非人类身份"出现，身份安全的管理范围也在从"人"扩展到"人 + 服务账号 + AI Agent"，详见零信任是什么。
终端：设备层面的防护
终端安全（Endpoint Security，常见形式为EDR）负责监控和防护员工设备、服务器等终端节点，检测异常进程、恶意文件和可疑行为。终端是攻击者常见的入口点之一，终端安全的检测能力直接影响企业发现异常的速度，详见EDR是什么。
网络：流量与访问控制
网络安全设备（防火墙、网络检测NDR等）负责控制和监控网络层面的通信，识别异常流量模式。网络层防护是企业安全的基础设施之一，具体设备类型和职责区分见金宝博设备页面。
数据：分类分级与防泄漏
数据安全负责识别敏感数据、控制数据的访问和流转范围。在AI应用普及后，数据安全需要额外关注"数据是否会被拼入AI的工具调用或外部请求中流出"这一新场景，详见Agent安全与企业AI安全专题。
日志、检测与响应
完整的日志记录是企业安全事件排查的基础，检测（Detection）负责及时发现异常，响应（Response）负责在发现问题后快速处置。这套流程同样适用于AI相关的安全事件：Agent的每一次工具调用和数据访问都应当被记录，以便事后追溯，详见Agent日志为什么重要。
AI安全建立在传统网络安全之上
需要强调的是，AI安全不是要取代身份、终端、网络、数据这些传统安全能力，而是在其基础上，针对模型判断和Agent行动这两个新环节，增加额外的控制需求。企业如果传统安全基础薄弱（比如身份管理混乱、终端缺少监控），即使部署了专门的AI安全能力，整体防护效果依然会受到传统层面漏洞的拖累。这也是金宝博网络安全和金宝博AI安全两个栏目需要相互参照阅读的原因。