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人工智能编排工具正在改变企业管理工作流程的方式，但来自离线系统的安全风险正在增加。本文重点介绍了七个旨在集中人工智能运营，同时优先考虑数据保护、合规性和访问控制的平台。
每种工具都解决了特定的安全挑战，从防止数据泄露到确保合规性。对于管理多个 AI 模型的注重成本的团队来说， Prompts.ai 脱颖而出 最多可节省 98% 关于 AI 软件成本。
Prompts.ai 是专为企业打造的以安全为中心的平台，旨在简化和保护 AI 运营。通过整合超过 35 个顶级 AI 模型，包括 GPT-5， 克劳德， 美洲驼，以及 双子座 -整合到一个统一的系统中，它消除了与分散的人工智能工具相关的风险和效率低下。
Prompts.ai 提供了一个统一的框架，汇集了模型、工具和团队，确保对所有 AI 活动进行全面监督和问责。这种方法减少了因实施不连贯而造成的漏洞。业务计划包括集中式治理工具，用于严格控制人工智能的使用，保持运营安全和合规。
遵守行业领先的标准，例如 SOC 2 类型 II、HIPAA 和 GDPR，Prompts.ai 优先考虑数据保护。它通过以下方式进行持续监控 万塔，计划于2025年6月19日进行SOC 2 II类审计。有关其安全措施的实时更新，请访问 https://trust.prompts.ai/。
该平台支持灵活且可扩展的用户管理，使组织能够快速加入用户和团队，同时保持安全的协作。订阅选项范围从即用即付的个人工作空间到具有无限工作空间和合作者的商业计划。这种结构化的访问控制方法确保组织可以安全地管理身份和权限，从而补充平台强大的安全架构。
Prompts.ai 旨在应对监管要求的复杂性。合规性监控已集成到其核心、专业和精英计划中，从而加强了其对企业级安全标准的承诺。
该平台可与广泛使用的商业工具无缝连接，例如 Slack， Gmail的，以及 Trello。通过在这些系统上启用安全的工作流程，Prompts.ai 确保其安全措施扩展到组织的整个技术生态系统，在各个级别提供一致的保护。
SentinelOne Singularity是一个网络安全平台，旨在改善人工智能工作流程中的威胁检测和响应。尽管该平台的潜力显而易见，但有关其数据处理、访问控制、身份管理和互操作性的公开信息有限。由于缺乏详细的见解，因此很难全面评估其技术优势和总体威胁缓解方法。为了评估其能力并将其与市场上的其他工具进行有效比较，必须进行更深入的审查。
Vectra AI 提供尖端的网络检测和响应平台，旨在识别和应对高级网络威胁。通过利用人工智能驱动的行为分析，它为复杂的人工智能工作流程提供了重要的保护层，补充了前面讨论的安全策略。
Vectra AI 攻击信号情报 技术持续监控网络流量和用户行为，使用机器学习建立行为规范。当出现偏差时，它会优先分配威胁分数，从而能够迅速采取行动应对潜在风险。
该平台的 自动威胁搜寻 功能部门在混合和多云环境中积极寻找妥协迹象。它擅长检测横向移动、数据泄露尝试和权限升级等活动，所有这些活动都可能针对 AI 基础设施。
为了确保安全性同时将风险降至最低，Vectra AI 仅处理网络元数据和行为模式，避免暴露于敏感数据有效载荷。所有遥测数据在传输和静态时均使用 AES-256 加密标准进行加密。
该平台强制执行 数据保留政策 它会根据可配置的时间表自动删除较早的安全事件。此功能不仅有助于管理存储成本，还可以确保遵守数据保护法规。对于具有严格数据驻留需求的组织，Vectra AI 支持本地部署。
Vectra AI 可与身份提供商无缝集成，例如 活动目录、LDAP 和 SAML，采用基于角色的访问控制和多因素身份验证来保护用户访问。其详细的审计日志可捕获时间戳、用户身份和操作，从而全面了解访问活动。
该平台提供 REST API 以及与 SIEM 平台、安全协调系统和事件响应解决方案等工具的预建集成。Vectra AI 支持 webhook 通知和自定义集成，可确保威胁情报和警报顺利集成到现有的安全基础架构中。
微软结合了Security Copilot和Sentinel的优势，创建了一个强大的、由人工智能驱动的安全平台。这种集成为组织提供了检测和响应威胁的高级工具，利用自然语言处理和机器学习在企业层面保护人工智能工作流程。
微软安全 Copilot 使用生成式 AI 来增强威胁检测和分析。通过使用大型语言模型处理微软生态系统中的安全信号，它可以识别传统系统可能忽略的复杂攻击模式。安全团队可以通过自然语言界面与平台进行互动，从而简化调查过程。
微软 Sentinel 充当云原生 SIEM 骨干，能够以千兆字节的规模从数百个来源摄取大量安全数据。其用户和实体行为分析 (UEBA) 功能为用户、设备和应用程序建立行为基准，标记可能表示系统受损或数据泄露的异常活动。借助可适应新威胁的机器学习算法，Sentinel 可确保为不断发展的人工智能系统提供保护。
该平台的综合威胁搜寻功能将人类专业知识与人工智能支持融为一体。安全分析师可以使用Security Copilot的自然语言界面进行事件调查，而Sentinel的Kusto查询语言（KQL）可以对大型数据集进行详细的取证分析。
微软采用零信任原则来确保其平台上的数据安全。Sentinel 使用 AES-256 加密对所有传输中的数据和静态数据进行加密，密钥通过 Azure 密钥保管库进行管理。对于需要更多控制权的组织，还支持客户管理的加密密钥 (CMEK)。
数据驻留控制允许组织指定其数据的存储位置，从而确保遵守 GDPR 等地方法规。Sentinel 还支持可配置的数据保留策略，允许根据分类、年龄或监管要求自动删除日志。
对于敏感的人工智能工作负载，该平台提供数据屏蔽和令牌化，以在安全分析期间保护个人身份信息 (PII)。这些措施允许安全团队在不暴露敏感训练数据或模型细节的情况下调查威胁，从而强化了强大的数据访问和保护协议。
该平台与微软Entra ID（前身为Azure Active Directory）集成，可提供全面的身份和访问管理。条件访问策略对访问安全工具和 AI 资源强制执行多因素身份验证、设备合规性和基于位置的限制。
基于角色的访问控制 (RBAC) 通过内置安全角色和创建针对组织治理框架量身定制的自定义角色的能力，确保了精细的权限设置。这有助于使访问级别与特定职责保持一致，避免过度权限。
特权身份管理 (PIM) 通过支持对敏感操作的即时访问增加了额外的安全层。此功能在 AI 环境中特别有用，在这些环境中，在事件响应期间可能需要临时访问生产模型或训练数据。
微软安全Copilot和Sentinel旨在满足关键合规框架的要求，包括SOC 2、ISO 27001、NIST、HIPAA和PCI DSS。该平台提供预建的合规工作簿，可生成报告和仪表板，以简化监管审计。
自动合规性监控会根据安全基准和监管标准持续评估 AI 基础架构。当出现偏差时，系统可以触发补救工作流程或提醒合规团队。详细的审计记录记录所有安全活动、用户操作和系统变更，为取证调查和监管合规性提供支持。
微软的安全平台专为与其他工具和系统的无缝集成而构建。通过REST API和微软Graph Security API，它可以与第三方安全工具、人工智能开发平台和自定义应用程序连接。它还支持用于与外部安全社区和政府机构共享威胁情报的 STIX/TAXII 协议。
Logic Apps 集成支持跨多个系统的自动响应工作流程。例如，如果 Sentinel 检测到潜在的 AI 模型中毒，它可以隔离受影响的系统，通知利益相关者并启动事件响应协议。
该平台的连接器生态系统包括与安全供应商、云提供商和企业应用程序的 300 多个预建集成。这确保了微软的安全工具可以充当管理复杂的多供应商人工智能安全架构的中心枢纽。
谷歌安全运营 (SecOps) 利用谷歌广泛的全球基础设施，为 AI 工作流程提供高级安全编排。SecOps 专为处理大规模安全遥测而打造，专注于无缝的数据提取、处理和保护，同时遵守严格的数据治理要求。
Google SecOps 为管理数据管道提供了强大的工具，允许用户大规模路由、过滤、编辑和转换安全遥测数据。借助 Enterprise Plus 套餐，用户可以在安全分析期间增强对敏感的人工智能训练数据和模型参数的保护。值得注意的是，该平台包括 安全遥测保留一年 不收取额外费用，以及 12 个月的 BigQuery 导出存储空间 不收取任何费用。
为了满足不同的客户需求并维护数据主权，数据流程分布在全球多个区域。重要的是，谷歌执行了一项明确的政策，将用户历史记录和Gemini对话数据排除在模型训练之外，从而确保了安全调查的机密性。这些做法为满足严格的监管标准奠定了坚实的基础。
SecOps 旨在遵守主要行业标准，例如 SOC 2、ISO 27001、GDPR 和 HIPAA。通过其强大的数据治理措施，该平台确保 AI 训练数据和模型输出在安全分析期间符合监管要求。
SecOps 与 BigQuery 无缝集成，使用户能够执行高级分析并为安全指标创建自定义报告。这种集成支持长期取证分析，使安全团队能够发现针对其人工智能工作流程量身定制的见解。
Akto.io 旨在保护人工智能代理和多云平台 (MCP) 免受有针对性的网络攻击。网络安全风险是企业在生产环境中部署人工智能代理的首要问题，Akto.io提供了量身定制的安全框架，以满足现代人工智能工作流程的需求。
Akto.io 专注于漏洞发现和持续漏洞测试，确保全面保护。该平台自动映射组织基础架构、云和端点中的 AI 代理、MCP、工具和资源。此功能可满足关键需求，因为十分之九的安全领导者认为MCP/代理发现至关重要。Akto.io 通过以下方式增强安全性：
此外，Akto.io 还雇佣了 自动红队联队和姿势管理 持续测试漏洞，增强组织抵御不断变化的威胁的能力。
Akto.io 在运行时操作期间优先保护敏感数据。它强制实施可扩展的护栏以阻止未经授权的操作，同时提供集成的测试功能，可将覆盖范围扩大100倍 代理动作。这使组织能够迅速查明和解决潜在的数据泄露风险。
“我使用Akto来获取API清单和可用的自定义设置、友好的界面、出色的支持、监控敏感数据。”
Akto.io的信誉得到了Gartner的《云和应用安全初创企业Techscape》的认可，以及它在Gartner的2024年API保护市场指南中被列为代表性供应商的支持。这些荣誉凸显了其在保护人工智能工作流程方面的可靠性。Akto.io的总体评分为4.8（满分5分），还入选了热门API安全解决方案评测。
Akto.io 采用 API 优先的设计构建，可无缝集成到现有的开发工作流程中。其自动安全测试可以轻松扩展到不同的环境，分析并保护了超过100万个代理工具操作。客户强调了它的易用性和有效性：
“部署Akto工具非常简单，不需要太多配置。将其集成到 CICD 中，一切都在一个地方完成。”
来自银行业的另一位客户分享说：
“Akto在安全测试和API编目方面为我们提供了很大帮助，我们已经能够大规模进行自动安全测试。”
这些强大的集成功能使Akto.io成为安全人工智能编排竞争领域的杰出解决方案。
Teleport 提供对服务器、数据库、应用程序和应用程序的安全、零信任访问 Kubernetes 集群，确保 AI 工作流程中的敏感操作受到保护。
Teleport 采用基于证书的身份验证，为访问请求颁发短期证书。这种方法最大限度地减少了对静态凭据的依赖，并显著减少了潜在的攻击面。此外，它还记录所有会话，为持续的监控和问责创建详细的审计记录。
Teleport的基于角色的访问控制（RBAC）可以轻松地与广泛使用的身份提供商（例如Active Directory、SAML和OIDC）集成。它还支持即时访问权限配置，允许团队在必要时授予临时的高级权限，而无需持续维护高权限帐户。
通过加密的审计日志和针对 Teleport 组件之间的所有通信的双向 TLS 加密来保护敏感数据。其安全的数据库访问功能可确保与数据存储的安全连接，而专用的应用程序访问可保护关键接口免受互联网直接泄露。
Teleport 的详细审计记录可帮助组织开会 合规标准 例如 SOC 2。录制的会话数据为监管监督提供了强有力的支持，表明了对安全最佳实践的遵守并确保了透明度。
Teleport 的安全措施可以顺利集成到现代 IT 环境中。它是 Terraform 提供商支持基础设施即代码工作流程，从而实现访问策略的自动配置。Kubernetes 集成可确保容器化工作负载的安全，而 API 优先的设计可轻松与现有的安全工具和监控系统集成。这确保了访问管理成为更广泛的安全战略的自然组成部分。
本节对工具进行了简要比较，重点介绍了它们在成本管理、威胁检测和集成等领域的优势和局限性。通过研究这些权衡取舍，组织可以更好地根据特定的安全优先事项调整自己的选择。
Prompts.ai 在降低成本和提供广泛的人工智能模型方面大放异彩，可通过单一界面访问超过35种领先的语言模型。它拥有实时的FinOps控制功能，可实现清晰的支出可见性，并拥有企业级监管以保持合规性。但是，它强调协调而不是深度安全分析，可能无法满足需要高级威胁检测的组织的需求。
SentineLone 奇点 在端点保护方面表现出色，利用行为分析实时检测未修补的威胁。其自主响应能力可以在几秒钟内遏制威胁，并且其云原生架构可在企业之间有效扩展。不利的一面是，它的复杂性可能需要专门的专业知识，而较高的许可成本可能会成为小型组织的障碍。
Vectra AI 专注于基于网络的威胁检测，使用机器学习来识别横向移动和内部威胁。凭借低的误报率和详细的行为分析，它可以减轻警报疲劳并提供宝贵的网络见解。但是，它的性能取决于强大的网络可见性，这在高度分布式或云优先的设置中可能是一个挑战。
微软安全副驾驶和哨兵 与 Microsoft 生态系统无缝集成，提供自然语言查询以简化安全操作。其云原生 SIEM 可高效处理大量数据，内置合规框架可缓解监管挑战。尽管如此，尚未融入微软生态系统的组织仍可能面临供应商锁定和陡峭的学习曲线。
谷歌安全运营 (SecOps) 受益于全球威胁情报，利用数十亿个安全事件来提高检测准确性。但是，数据驻留要求可能会限制其在某些地区的吸引力，对于非以谷歌为中心的环境，整合可能很复杂。
Akto.io 专门研究 API 安全，自动检测 REST、GraphQL 和 WebSocket API 的漏洞。其易于开发人员使用的设计可以很好地集成到CI/CD管道中，为持续保护提供实时监控。也就是说，它对API安全的狭隘关注可能需要额外的工具来满足更广泛的安全需求。
传送 强调零信任访问控制，使用基于证书的身份验证来降低与静态凭据相关的风险。它支持自动策略管理和会话记录，尽管其在传统系统中的实施可能具有挑战性，而且学习曲线可能会减缓早期采用的速度。
本概述重点介绍了每种工具的独特优势，帮助组织根据成本节约、高级威胁检测、集成需求或 API 安全等优先事项权衡选择。
选择理想的人工智能编排工具意味着权衡安全性、合规性和运营绩效等因素。每种解决方案都有独特的优势，将这些优势与组织的目标相匹配至关重要。
对于专注于削减成本同时保持安全监督的团队来说， Prompts.ai 脱颖而出。它提供对领先人工智能模型的无缝访问以及实时 FinOps 控制，最多可实现 节省 98% 的人工智能软件成本。同时，它确保了合规性和全面的可审计性，反映了向更安全、更高效的人工智能工作流程的日益转变。
AI 编排工具通过实施强有力的措施来保护敏感数据并保持整个工作流程的合规性，从而增强安全性。关键功能，例如 基于角色的访问控制， 加密，并遵守既定的行业安全标准，共同有效保护信息。
这些工具还通过提供对人工智能决策过程的详细见解，增强问责制和信任，从而改善监督和清晰度。通过自动化安全协议和确保策略的一致应用，它们可以更轻松地管理多个 AI 模型，同时有效降低潜在风险。
Prompts.ai 符合关键合规标准，例如 GDPR， 你好，以及 ISO/IEC 27001，优先考虑数据安全、隐私和遵守监管要求。这些框架旨在保护敏感数据，实施强有力的访问控制，并通过满足严格的法律和行业准则来建立对人工智能驱动的工作流程的信心。
保持这些标准的合规对于保护您的数据、最大限度地减少法律风险以及将安全性无缝嵌入到您的人工智能运营中至关重要。通过遵守这些协议，Prompts.ai 确保企业能够履行其安全责任，同时高效、安全地管理 AI 工作流程。
人工智能编排工具为企业带来了双重优势：省钱和增强数据安全。通过自动化日常任务和简化工作流程，它们使团队能够将时间投入到更具战略性的项目上。这些工具还管理混合或多云设置中的计算资源，确保资源得到有效利用并减少浪费性支出。
在安全方面，这些平台配备了强大的功能，例如 基于角色的访问控制， 数据加密，并遵守行业标准。这些措施保护敏感数据并确保合规性，使企业有信心安全地管理其人工智能驱动的运营。
