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人工智能工作流程自动化正在改变美国企业，但保护这些工作流程是一项日益严峻的挑战。本指南探讨了 五个领先平台 旨在保护人工智能流程，同时满足合规性、成本管理和运营需求。以下是你需要知道的：
重要外卖: 没有一个平台可以满足所有需求。为了简单起见，较小的团队可能更喜欢 Prompts.ai 或 Akto.io，而企业可能倾向于使用 Palo Alto Networks 来获得全面的安全性。根据您的优先级进行选择：成本、合规性或特定的安全功能。
本文深入探讨了每个平台的功能、合规准备情况和部署灵活性，以帮助您为业务选择正确的解决方案。
Prompts.ai 是管理和保护企业 AI 工作流程的综合平台。它 整合了超过 35 个顶级 AI 模型，包括 GPT-4， 克劳德， 美洲驼，以及 双子座，整合到专为不同业务需求量身定制的单一安全界面中。这种统一的方法通过先进的安全措施确保简化操作。
该平台的安全框架建立在强大的治理协议之上， 详细的审计记录 嵌入到每个工作流程中。它确保对数据的严格控制，并提供对 AI 交互的完全可见性。实时监控跟踪整个系统的代币使用情况，解决与分散的人工智能工具相关的风险。
Prompts.ai 旨在与监管要求保持一致，提供强大的治理和审计能力。其内置的监控功能和严格的数据管理实践确保了敏感信息的安全处理。
成本管理是 Prompts.ai 的另一个突出功能。借助其集成的FinOps层，用户可以全面了解其人工智能支出。该平台的即用即付TOKN信用系统消除了经常性订阅费，使企业能够将人工智能软件成本削减多达98％。实时支出洞察使团队能够有效地管理和调整预算，确保支出与实际使用情况保持一致。
Prompts.ai 支持 可扩展的部署选项，使其适用于各种规模的组织。新的模型、用户和工作流程可以在几分钟内实施，而不会影响安全性。这种可扩展性可确保在企业扩展 AI 运营时实现一致的治理。
该平台旨在与现有的工作流程自动化工具顺利集成，无需进行系统大修。Prompts.ai 充当中央编排层 简化了统一安全策略的执行 在所有的人工智能交互中。这种兼容性使组织能够最大限度地发挥其当前技术的价值，同时在其自动化工作流程中统一安全性、合规性和可扩展性。
Akto.io 专注于保护 API，这是依赖无缝 API 集成的人工智能驱动工作流程的关键组件。它的核心优势在于 自动 API 发现 和 持续的安全测试，确保在 AI 系统跨各种端点和服务进行交互时提供强大的保护。这种对API安全的重视与保护人工智能工作流程的更广泛战略完全一致。
Akto.io 简化了识别和编目组织内所有 API 的流程，包括那些可能尚未记录的 API。这确保了全面的可见性和全面的覆盖范围。
该平台进行实时漏洞扫描，识别潜在的安全问题，例如注入攻击、身份验证失效或数据泄露过多。通过自动进行持续的安全测试，Akto.io 无需手动监督，使安全团队可以更轻松地管理人工智能工作流程生成的众多 API 连接。
另一个突出的特点是 流量分析，它监控 API 行为以检测异常模式。如果 AI 工作流程进行意外的 API 调用或访问敏感数据终端节点，Akto.io 会标记这些活动以供进一步审查。这种实时监控有助于确保 AI 系统在其预期边界内运行。
Akto.io 支持云和本地部署，可满足具有特定数据驻留或合规性要求的组织。本地选项允许企业将API流量分析保存在自己的基础架构中，从而增加了额外的控制层。
该平台可以部署为 轻质代理，与现有基础设施无缝集成，无需修改 API 网关或负载均衡器。这使其易于实施，而不会对正在进行的运营造成中断。
Akto.io 可与 CI/CD 管道顺利集成，确保每当工作流程代码更新时自动执行 API 安全检查。像这样的工具 詹金斯， GitHub操作，以及 GitLab CI 得到支持，使安全成为开发过程不可分割的一部分。
此外，Akto.io 还连接到 SIEM 系统 以及其他安全协调平台，使团队能够将 API 安全事件与更广泛的监控工作关联起来。这种功能在管理跨多个系统的人工智能工作流程时尤其有价值，有助于提供跨平台的统一安全视图。这些集成巩固了Akto.io在保护复杂的人工智能工作流程中的作用。
Palo Alto Networks 通过将下一代防火墙与基于机器学习的威胁检测相结合，为 AI 工作流程提供高级安全性。该平台特别适合在混合环境中管理敏感数据和操作关键人工智能工作流程的组织，在这些环境中，强大的网络安全至关重要。
帕洛阿尔托网络员工 机器学习驱动的威胁检测 识别和阻止复杂的网络攻击。其基于云的WildFire威胁分析服务实时分析未知文件和网址，提供针对可能危及人工智能系统的新漏洞威胁的保护。
该平台的 App-ID 技术 为 AI 工作流程中的应用程序提供详细的可见性和控制。此功能可帮助安全团队查明哪些应用程序正在与 AI 资源交互，并应用有针对性的安全策略。当工作流程涉及多个第三方服务和云平台时，这一点尤其重要。
和 用户 ID 功能，组织可以监控 AI 系统中的用户活动，实施基于角色的访问控制，并检测异常行为。与行为分析配合使用时，此功能可提供强大的安全层，以识别和缓解未经授权的访问或操纵 AI 工作流程。
这个 SSL 解密功能 允许平台检查 AI 工作流程中的加密流量是否存在潜在威胁。这些措施支持严格的合规性要求，同时支持灵活的部署选项。
Palo Alto Networks 与关键合规框架保持一致，包括 SOC 2 第二类、ISO 27001 和 FedRAMP，使其成为受监管行业组织的绝佳选择。该平台提供记录和报告工具，有助于证明遵守GDPR和CCPA等法规。
它是 数据丢失防护 (DLP) 功能通过监控和管理流经人工智能工作流程的敏感数据来增强合规性。该平台可以自动分类和保护受监管的数据类型，例如个人身份信息 (PII)。
该平台支持各种部署模式，包括物理、虚拟和云原生选项。这种适应性可确保 AI 工作流程受到保护，无论它们是托管在本地、公共云还是混合环境中。
和 全景，Palo Alto Networks 的集中管理工具，组织可以 监督多个环境中的安全策略 来自单一接口。这种集中式方法简化了分布式 AI 工作流程的安全管理。
Palo Alto 网络与领先的 SIEM 系统无缝集成，例如 Splunk， IBM QRadar，以及 微软 Sentinel。它还为自定义安全协调提供了广泛的 API，使组织能够定制其安全策略。
该平台适用于 云安全服务 从 AWS， 微软天蓝色，以及 谷歌云平台，确保多云 AI 工作流程中的安全策略保持一致。这种能力对于利用多个云提供商进行人工智能运营的组织至关重要。
此外， MineMeld 威胁情报框架 允许组织使用和共享威胁情报源。此功能通过让安全团队随时了解新出现的威胁来增强保护，帮助他们提前应对潜在风险。
Pillar Security 专门通过结构化红色团队来识别 AI 工作流程中的漏洞。这种方法不仅可以发现潜在风险，还可以确保与关键安全标准保持一致。对于在严格监管下运营的行业，这种方法表明了对全面风险管理和合规性的承诺。
Pillar Security通过强调人工智能系统的弹性，将其重点扩展到基本监控和工作流程管理之外。其红色团队合作实践旨在帮助组织满足严格的人工智能安全标准。例如，它支持 ISO/IEC 5338，它整合了整个 AI 生命周期中的安全措施。这包括持续的风险评估、维护数据质量、跟踪数据沿袭情况、验证流程和人工监督。此外，它符合 ISO/IEC 23894，该框架可满足特定于人工智能的合规需求，确保操作精度和对既定协议的遵守。
Teleport 专注于简化的访问管理和无缝集成，在人工智能安全平台中脱颖而出。它通过动态授权和实时监控来集中访问控制，使其成为需要在强大的安全性与运营效率之间取得平衡的组织的绝佳选择。
Teleport 可以毫不费力地与 Slack 等工具集成 PagerDuty， 吉拉，以及 最重要的 通过其开源插件，简化了访问请求。它是 授权工作流程 API -由 gRPC API 和 webhook 支持提供支持-支持与自动化工具的自定义连接，例如 扎皮尔 或内部系统。
“Teleport 允许用户在命令行会话中请求提升的权限，并创建完全可审计的动态授权。这些请求可以通过Slack中的ChatOps、PagerDuty或其他任何地方通过灵活的授权工作流程API获得批准或拒绝。”
— 传送
这种互操作性级别确保了自动化工作流程中统一的安全框架。
Teleport 采用即时访问模式，通过限制常设权限来降低风险。详细的审计日志和可配置的批准工作流程可增强监督，同时与身份提供商的集成，例如 Okta 确保访问请求安全地绑定到经过验证的用户身份。此外，会话录制与安全信息和事件管理 (SIEM) 解决方案兼容，从而增强了该平台对安全和可审计工作流程的关注。
Teleport的适应性在一次网络研讨会上得到了强调，通过PagerDuty通知进行的移动批准展示了如何远程授予时间敏感的访问权限。例如，实习生的数据库管理员权限请求在 Slack 房间中得到处理和批准，并将整个互动记录下来以供审计。这种灵活性可确保组织在不减缓运营速度的情况下保持安全。
除了访问管理外，Teleport 还支持 业务流程自动化。例如，它与 AWS 市场 通过Suger等平台进行的运营通过直接链接简化了共同销售和私人报价的生成 销售部队 数据与 AWS 市场 工作流程。
Teleport 通过自动化访问管理和批准流程来提供可衡量的成本效率，从而显著减轻管理负担。在市场运营中，权限搜索和续订的自动化工作流程可即时访问期限、到期日期和客户信息等关键细节。这样就无需跨系统进行手动研究，从而节省了时间和资源。通过简化这些流程，Teleport 不仅提高了运营效率，而且还确保了明确的成本管理。
以下是不同平台如何应对安全 AI 工作流程自动化的挑战的简要介绍，重点介绍了它们的优势和权衡取舍。
在工作流程安全方面，每个平台都有自己的优势和局限性。通过了解这些细微差别，组织可以根据其特定的运营需求做出明智的决策。
Prompts.ai 因其成本透明度和可访问超过35种领先的人工智能模型而脱颖而出。其统一接口最大限度地减少了工具冗余，并提供与业务成果直接相关的实时 FinOps 控制。即用即付的TOKN信用体系可确保成本与实际使用量保持一致，使其成为寻求预算可预测性的组织的绝佳选择。但是，作为人工智能编排平台，除了人工智能模型治理之外，它可能需要额外的安全措施才能提供全面的工作流程保护。
Akto.io 专门研究 API 安全，为开发人员提供无缝集成。它的主要优势包括自动 API 发现和实时威胁检测，以及通过与 CI/CD 管道集成进行持续的安全监控。不利的一面是，它对API安全的狭隘关注可能需要额外的工具来保护更广泛的工作流程。
帕洛阿尔托网络 通过丰富的威胁情报和高级分析提供企业级安全性。它对安全功能的深度集成和众多合规性认证使其成为具有严格监管需求的大型组织的理想之选。但是，它的复杂性和高成本对于小型组织来说可能难以管理。
支柱安全 擅长保护 AI 工作流程中的敏感数据。它侧重于人工智能驱动流程中的数据隐私、合规性和信息流的有效治理。尽管它在其利基市场中非常有效，但其专业范围通常需要与更广泛的安全平台集成以提供全面的工作流程保护。
传送 通过即时模式和实时监控提供强大的访问管理。它与Slack和PagerDuty等工具的集成简化了审批工作流程，将安全性与运营效率相结合。但是，它的主要重点是访问管理，可能会留下漏洞，需要额外的工具来实现全面的安全性。
下表总结了每个平台的主要功能和利弊：
成本注意事项：
不同平台的定价模式差异很大。Prompts.ai 的即用即付系统提供了一种透明而灵活的方法，而像帕洛阿尔托网络这样的企业解决方案通常涉及大量的前期成本。组织必须权衡功能全面性和预算限制之间的平衡。
部署灵活性：
部署选项也差异很大。Prompts.ai 和 Teleport 等平台专为快速设置而设计，对基础设施的需求最小。另一方面，像Palo Alto Networks这样的全面解决方案可能需要更广泛的规划和专门的安全团队才能最大限度地发挥其潜力。
归根结底，正确的选择取决于组织的优先事项。较小的团队可能倾向于使用 Prompts.ai 或 Akto.io 等重点解决方案，以实现简单性和可负担性，而较大的企业可能需要诸如 Palo Alto Networks 之类的平台的广泛功能，并可能需要专门的工具来满足特定需求。
没有单一的解决方案可以应对保护人工智能工作流程的所有挑战，这就是为什么组织必须将重点放在互操作性、强大的安全措施、合规性和明确的成本结构等关键优先事项上。与现有工具无缝集成并确保遵守监管要求对于维护安全高效的人工智能工作流程至关重要。同时，透明的成本结构有助于组织避免意想不到的财务意外。
对于人工智能需求适中的企业， Prompts.ai 作为一种实用的选择脱颖而出。其统一的界面和即用即付的信用系统使其成为中小型组织的理想之选，可提供简化的安全性和可预测的预算。通过实时 FinOps 控制，该平台可确保运营效率，同时控制支出。
选择正确的平台对于维护有效的工作流程安全至关重要，尤其是在人工智能采用率持续增长的情况下。将成本清晰度、适应性和无缝工具集成相结合的能力变得越来越重要。对于扩大人工智能能力的美国企业而言，优先考虑透明度和统一的工作流程将是实现可持续和安全的人工智能运营的关键。
在为您的企业选择 AI 安全平台时，首先要概述您的主要安全目标和运营需求。专注于诸如此类的方面 工作流程自动化， 行为威胁检测，以及 自动事件响应 确保平台符合您的特定要求。
之后，评估该平台与您当前工具的集成程度以及它是否可以无缝支持您的整个应用程序生命周期。不要忽视预算-确定既能提供明显价值又能保持运营关键功能的解决方案。最后，选择一个能够提供可靠技术支持和灵活扩展的平台，以适应您的业务增长。
为了确保 AI 工作流程的安全性，必须采取几项关键措施。从... 开始 数据加密 保护敏感信息免受未经授权的访问。将其与之配对 强大的访问控制 仅允许获得授权的人入境。合并 持续监控 对于发现和应对出现的威胁或异常活动也至关重要。
组织还必须防范诸如此类的挑战 数据中毒 和 对抗性攻击，这可能会危害 AI 系统的可靠性。同时，确定优先顺序 透明度 和 可解释性 在 AI 中，模型对于建立信任和满足合规标准至关重要。这些步骤共同保护了人工智能系统的完整性，同时确保工作流程保持安全和高效。
Prompts.ai 使您的组织能够通过其显著降低 AI 软件开支 按使用付费模式，旨在消除不必要的支出。通过利用动态路由和实时成本跟踪，您可以对预算进行全面监督。通过访问超过35种模型，令牌使用得到了优化，减少了对多个订阅的需求并简化了您的工作流程。这种有效的策略最多可以削减成本 98%，节省大量成本，同时提高运营效率。
