从模型与数据，到 Agent 工作流，统一可见、可治。
识别模型及其依赖链中的漏洞与可信度问题，把 AI 组件纳入供应链治理。
追踪数据在 AI 工作流中的流向，发现外泄与越界访问的风险路径。
治理 Agent 调用工具、Skill 与第三方服务时的权限与行为风险。
把分散的 AI 安全信号汇聚为统一、实时、可处置的风险视图。
覆盖 AI 应用从开发集成到上线运行的全过程，让治理贯穿生命周期。
依据法规与企业策略设定合规基线，对越界的模型调用与数据流向实时告警或拦截。
把模型依赖、数据流向与 Agent 工作流中的风险，收敛进一个可视、可治、实时的合规视图。
模型 / 数据 / Agent 风险统一纳管。
合规 / 关注 / 拦截一目了然。
风险变化即时反映与处置。
供应链投毒正从 npm 包蔓延到 MCP 服务器与 Agent Skill。回顾 xz、Shai-Hulud 与 postmark-mcp 等真实事件，解释为什么“恶意检测”不够，准入级能力审计才是新防线。
多项研究显示 AI 生成代码在约四成场景中引入可利用漏洞，而使用 AI 助手的开发者反而更自信。本文梳理实证数据、四个风险机理，以及“生产时刻检测”的治理路径。
当代码由 AI 大量生产、依赖由 Agent 自动引入，传统“扫描 + 清单”的安全范式开始失效。我们需要把安全从“事后检查”前移到“生产时刻”。
统一纳管模型依赖、数据流向与 Agent 工作流三类风险，为企业 AI 应用提供从开发到运行的可视化合规治理底座。
SkillSec 聚焦 AI Agent Skill 的准入审计；PureStream 是更上层的 AI 合规治理底座，覆盖模型、数据与工作流的全景风险视图，两者协同构成 AI 应用治理体系。
欧盟 AI Act、生成式 AI 管理办法等法规要求企业对 AI 应用的模型来源、数据流转与行为边界可解释、可审计；PureStream 帮助企业持续沉淀这类合规资产。
支持私有化部署，与现有 DevSecOps 工具链及安势产品矩阵联动，帮助企业渐进式构建 AI 治理体系。
不需要。支持渐进式接入——从模型与依赖清单开始，逐步覆盖数据流向与 Agent 工作流，按企业现状分阶段建立风险视图。
CleanSource SCA 管开源组件、SkillSec 管 Agent Skill 准入，PureStream 在其上提供统一的 AI 合规治理视图，三者构成 AI 应用的纵深防线。
可以。PureStream 内置参考治理框架，可作为企业建立 AI 治理制度的起点，边使用边沉淀可审计的合规资产。
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