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AI 工作流程是 实现业务转型 但会带来严重的安全风险，例如数据中毒、对抗性输入和 模型盗窃。为了应对这些挑战，顶级平台提供量身定制的解决方案来保护人工智能系统和工作流程。以下是主要工具的简要概述：
每个平台都能满足特定需求，例如合规性、成本效益或无缝集成。正确的选择取决于您的基础架构、安全优先级和预算。
快速对比
这些工具不仅可以保护工作流程，还可以确保合规性和运营效率。随着人工智能采用的加速，投资量身定制的安全解决方案至关重要。
解决人工智能驱动的工作流程中的漏洞需要在每个阶段都嵌入安全性的解决方案。Prompts.ai 通过提供以下内容来应对这一挑战 为 AI 工作流程提供强大保护，解决了将人工智能集成到关键流程和敏感数据环境所带来的独特风险。该平台没有将人工智能安全视为事后才考虑的问题，而是确保在人工智能与组织系统交互的每个环节都提供全面的保护。
Prompts.ai 专注于识别和解决传统安全工具经常忽视的 AI 特定漏洞。例如，它通过先进的监控和过滤机制抵消即时注入攻击，从而使潜在威胁的即时可见性。此外，该平台可防止由人工智能模型无意中暴露敏感信息而导致的数据泄漏。
对于构建自定义 AI 应用程序的组织，prompts.ai 可以减轻与有害的大语言模型 (LLM) 输出相关的风险，这些输出可能会干扰工作流程或为自动化系统提供错误的指导。它的计算机级安全性是实时运行的，可以根据需要执行策略。这些检测功能与平台的更广泛功能无缝集成，确保了统一的安全方法。
prompts.ai 的一个突出特点是其与 LLM 无关的设计，使其能够毫不费力地与现有的人工智能和技术基础设施集成。这使其在以下方面特别有效 保护 AI 代码助手 在开发过程中，保护专有代码、API 密钥和知识产权。对于Agentic AI的实施，该平台提供了必要的可见性和控制力，以在不影响运营效率的情况下维护安全性。
Prompts.ai 不止于此 通过确保数据完整性进行威胁检测 整个 AI 集成。其数据保护方法使组织能够创新，同时保持监管框架的合规性。该平台还可以防止影子人工智能部署（绕过安全控制的未经授权的系统），确保所有人工智能交互都保持在批准的参数范围内。
该平台的功能已在现实场景中得到证实，尤其是在高度监管的行业中。例如，在 2025 年， 汉密尔顿圣约瑟夫医疗中心 利用 prompts.ai 作为其 AI 采用战略的关键部分。该组织在拥抱人工智能进步的同时成功维护了医疗保健数据的隐私。数字工作空间运营经理戴夫·佩里分享说：
“Prompt Security一直是我们采用人工智能战略的重要组成部分。拥抱人工智能为医疗行业带来的创新对我们来说至关重要，但我们需要确保通过保持最高水平的数据隐私和治理来做到这一点，而Prompt Security正是这样做的。”
同样，10x Banking 利用 prompts.ai 来遵守严格的财务法规，同时保护客户数据。10x Banking安全总监理查德·摩尔表示，该平台使他们能够 “以业务速度进行创新，满足行业法规并保护客户数据，确保在快速变化的技术环境中保持强大的安全性。”
Prompts.ai 还因其具有成本效益的方法而脱颖而出。该平台的人工智能风险评估工具提供详细的风险评估和优先级排序，帮助组织明智地集中安全投资。prompts.ai 无需进行大规模的基础架构大修，而是集成到现有的工作流程中，从而保持较低的实施成本并最大限度地减少中断。
在 Upstream 2025 年的实施过程中，这种方法的好处得到了强调。通过提供有关员工GenAI使用情况的即时反馈，该系统显著减少了合规性监控和员工培训所需的时间和精力。上游首席信息安全官莎朗·施瓦兹曼指出：
“这种方法提高了合规性，使组织能够安全地利用GenAI工具的好处。”
收购 Prompt Security SentineLone 2025 年 8 月 5 日，强调了其在不断变化的人工智能安全格局中的重要性。此举使 prompts.ai 成为企业 GenAI 安全和代理安全战略的重要参与者。下一节将探讨其他工具，例如微软安全副驾驶仪。
微软安全 Copilot 利用自然语言处理，将人工智能驱动的安全性引入工作流程自动化的前沿。使用此工具，用户可以使用直观的语言启动调查和监控状态，并与之无缝集成 微软卫士 XDR 和 微软 Sentinel。
该平台允许用户使用自然语言提示进行调查和状态更新，从而简化了威胁检测和响应。通过直接连接微软Defender XDR和微软Sentinel，它可以加强安全运营。集成确保 自然语言输入转化为切实可行的见解，使威胁检测更加直观和高效。
微软安全 Copilot 使用 Copilot Studio 连接器无缝集成到工作流程中。此连接器可用于 Power Automate 和 Power Apps 等微软 Power Platform 应用程序。它使用户能够将安全情报直接嵌入自动化流程，从而确保在工作流程环境中可以访问调查结果。
CrowdStrike Falcon 是一个人工智能驱动的安全平台，旨在保护人工智能生命周期的每个阶段。通过将高级威胁检测与CrowdStrike的生成式人工智能助手夏洛特人工智能相结合，该平台使用自然语言处理简化了安全操作。
Falcon 平台利用行为分析和威胁情报来识别和应对针对 AI 工作流程的安全威胁。Charlotte AI 允许安全团队通过自然语言查询进行调查，从而使操作更加直观，从而增强了这一流程。通过收购Pangea，CrowdStrike进一步扩大了其在开发和部署阶段保护人工智能系统的能力。
这些先进的检测工具确保平台可以轻松地与基本系统集成。
CrowdStrike Falcon 旨在与人工智能工作流程平台无缝集成。其falcon-mcp服务器使用开放的标准化协议，将人工智能代理和基于LLM的应用程序安全地连接到Falcon的遥测技术，包括检测、事件、威胁情报和行为洞察。2025 年 7 月，CrowdStrike 扩大了与 亚马逊网络服务 (AWS)，介绍了 falcon-mcp 和 CrowdStrike AI 红队服务 在 AWS Marketplace 的新 AI 代理和工具类别中。
这种伙伴关系允许 AWS 客户在其现有 AWS 环境中安全地集成和保护 GenAI 系统。falcon-mcp 通过提供对 Falcon 数据的即插即用访问来简化部署，加快了代理工作流程的采用。
Falcon 还提供与 AWS 服务的原生集成，例如 亚马逊 SageMaker 和 亚马逊基岩。目前，falcon-mcp 的预览版可通过 亚马逊基岩 AgentCore，支持对这些集成进行早期测试。
此外，CrowdStrike 还与 销售部队 将 Falcon Shield 与 销售部队 安全中心并将夏洛特人工智能嵌入到 Agentforce for Security 和 Slack 中。猎鹰盾将很快可以通过以下方式访问 销售部队 安全中心和 销售部队 AppExchange，而夏洛特人工智能预计将在今年晚些时候通过Agentforce for Security集成到Slack。
IBM QRadar 与 Watson 相结合，将企业级安全运营与先进的人工智能威胁情报相结合，以保护工作流程平台。该解决方案旨在处理复杂基础设施中的安全事件，提供由人工智能和机器学习支持的实时威胁检测。
QRadar 端点检测和响应 (EDR) 该系统旨在利用多种机器学习和行为模型进行近乎即时的异常检测，从而对抗未修补的威胁。这种功能在人工智能驱动的环境中特别有效。
该平台还包括 用户行为分析 (UBA)，它建立了基准行为，以快速识别人工智能驱动的工作流程中的异常活动。QRadar SIEM 通过将网络和用户行为分析与现实世界的威胁情报相结合，进一步增强了威胁检测。这种方法可确保警报不仅准确，而且符合情境和优先顺序。
IBM 推出了一款专业的 生成式 AI 内容扩展，包括为检测特定于 AI 系统的威胁而量身定制的规则和功能。
除了先进的威胁检测外，QRadar 在集成方面也表现出色。QRadar 套件支持 超过 900 个预建集成，实现了与 IBM 和第三方产品的无缝互操作性。该解决方案建立在使用 OpenShift 的开放混合云平台上，集成了来自不同云环境的数据，包括公有云和 SaaS 日志源。
这个 统一分析师体验 (UAX) 集中 EDR/XDR、SIEM、SOAR 和安全日志管理工具（无论是 IBM 还是第三方）的工作流程和见解。此外，QRadar 联合搜索 该功能使分析师无需数据迁移即可跨多个来源（云端或本地）查询数据。
“该解决方案结合了基于云的平台和安全分析，以满足具有复杂安全基础设施需求的大型公司。此外，其广泛的兼容性和集成能力使其能够迎合IBM客户的多样化安全产品组合。”
- Techaisle 博
QRadar SOAR（安全编排、自动化和响应）使用可自定义的工作流程自动化和标准化事件响应流程。这种自动化水平对于保护 AI 训练数据和模型输出至关重要。该平台的行为分析持续监控数据访问和用户活动，创建基准以帮助检测潜在的漏洞或对人工智能训练数据集和输出的未经授权的访问。
IBM 与 SAP 的合作伙伴关系通过将 Watson 与 SAP Start 和 S/4HANA Cloud 集成，进一步加强了其产品和服务。这种合作增强了用户体验并简化了任务自动化。
Mindgard 将高级威胁检测与专为 AI 工作流程设计的平滑集成相结合，在顶级解决方案中脱颖而出。它确保 AI 模型及其在工作流程中的交互的安全性。该平台在2025年欧洲SC大奖中获得了最佳人工智能解决方案和最佳新公司以及2024年欧洲信息安全网络创新奖等荣誉。
Mindgard 擅长识别整个 AI 堆栈中的漏洞。它的功能不仅限于基本的越狱检测，还仔细检查 AI 模型和接口之间的交互，以发现可信的威胁和漏洞利用风险。这种全面的方法可以帮助安全团队查明潜在的攻击载体，否则这些向量可能会被忽视。
该平台支持各种各样的人工智能系统，包括生成式 AI 和大型语言模型 (LLM)，例如 OpenAI， 克劳德、Bard，以及开源和专有模型。
Mindgard 的突出功能之一是它能够与现有的安全框架无缝集成。它适合 CI/CD 管道和软件开发生命周期 (SDLC) 的所有阶段，只需要推理或 API 端点即可进行集成。这种简单的设置最大限度地减少了部署挑战，使组织能够在不中断其当前系统的情况下增强 AI 安全性。
Mindgard 还可以轻松连接成熟的报告工具和 SIEM（安全信息和事件管理）系统。对于 Burp Suite 的用户，专用的扩展程序将 AI 安全集成到现有的渗透测试工作流程中。
其报告功能旨在满足合规需求，与MITRE ATLAS™ 等框架保持一致。这使组织更容易证明自己符合新兴的人工智能安全标准。
除了集成功能外，Mindgard 还通过监控关键的人工智能交互来增强数据完整性。通过关注这些互动，该平台可以在潜在的数据泄露风险升级为严重事件之前识别出来。这种方法补充和增强了现有的网络安全措施。
行业专家强调，组织无需彻底改革其当前的网络安全基础设施即可采用人工智能安全解决方案。相反，他们可以调整现有框架以有效覆盖人工智能系统。
“你不需要丢弃现有的网络安全流程、剧本和工具，你只需要为人工智能/Genai/LLMS对其进行更新或重新装甲即可。”
- Maddyness.com
该策略使组织能够最大限度地提高其现有安全投资的价值，同时将保护范围扩展到人工智能驱动的工作流程，为实现全面的人工智能安全提供了一种经济高效的方式。
Darktrace 的企业免疫系统从人类免疫系统中汲取灵感，使用 自学 AI 检测和抵御 AI 工作流程中的威胁。通过分析工作流环境中的正常行为模式，它可以识别传统基于规则的系统可能遗漏的异常情况。这种方法可以实现高级威胁检测、平稳集成、强大的数据保护和具有成本效益的运营。
该平台使用 无监督机器学习 在不依赖预定义规则或签名的情况下持续分析网络流量、用户行为和系统交互。这使它能够发现新出现的威胁，自动调查事件，并提供有关威胁进展和影响的详细见解。它可以分配威胁分数并对异常行为进行背景分析，从而使安全团队更容易有效地做出响应。
Darktrace 擅长识别风险，例如 数据泄露尝试， 横向移动，以及 权限升级 在 AI 工作流程中。它是 抗原 模块通过采取自主操作来增强安全性，例如减慢可疑连接、封锁特定通信或隔离受感染的设备，从而确保即使在安全事件期间业务运营也不会中断。这在人工智能工作流程中尤其重要，在人工智能工作流程中，停机时间会严重影响生产力。
Darktrace 使用以下方法与现有安全系统无缝集成 API 和标准协议，使组织能够将其见解整合到Splunk、IBM QRadar和微软Sentinel等工具中。它支持跨部署 云、混合和本地环境，使其能够适应各种人工智能工作流程设置。
对于 AI 平台，Darktrace 显示器 API 通信， AI 模型之间的数据传输，以及 用户互动，为工作流程在正常条件下的运行提供了全面的可见性。这种深刻的理解有助于安全团队快速发现和解决任何违规行为。
企业免疫系统的一个关键重点是 数据丢失防护，通过监控数据移动中的异常模式来实现。当敏感信息被访问或以意想不到的方式传输时，它会标记异常活动，这对于处理机密业务数据的人工智能工作流程尤其重要。
Darktrace 还能防御 未经授权访问 AI 训练数据， 不寻常的模型查询，以及 可疑数据导出，学习每个组织独特的数据处理规范。通过标记偏差，该平台确保敏感的人工智能训练数据保持安全，即使在动态和复杂的工作流程中也是如此。
此外，该平台支持 合规性报告 用于法规，例如 GDPR、HIPAA 和 SOX，帮助组织证明遵守法律标准。随着人工智能工作流程在越来越多的监管监督下管理敏感数据，这一点变得越来越重要。
Darktrace 通过自动检测和响应威胁、减少误报以及提供可扩展的许可选项来降低运营成本。更快的检测和响应时间（更低的 MTTD 和 MTTR）使安全团队能够专注于真正的威胁，而不是将资源浪费在良性异常上。
该平台的持续学习能力最大限度地减少了误报，为管理错综复杂的人工智能工作流程的团队节省了时间和精力。其灵活的许可模式使组织可以从基本功能开始，然后随着安全需求的增长而扩展。此外，云原生设计降低了基础设施成本，避免了与传统本地解决方案相关的巨额开支。
人工智能安全工具都有自己的优势和局限性，因此选择高度依赖于您的特定工作流程和组织需求。以下是市场上一些顶级解决方案的关键功能、挑战和理想用例的详细比较。
这些工具的集成和部署方式也差异很大。例如，已经在使用微软解决方案的组织受益于Security Copilot与Azure Sentinel和Defender的无缝集成。另一方面， prompts.ai 提供跨多个云平台的 API 集成，提供灵活性，不受供应商限制。由于其轻量级代理部署，CrowdStrike Falcon 非常适合端点快速扩展的环境，而 IBM QRadar 则需要为大规模实施进行大量基础设施规划。
统计数据凸显了人工智能驱动的安全工具的价值：与没有此类工具的组织相比，使用这些解决方案的组织平均节省了176万美元的漏洞响应成本，检测漏洞的速度加快了108天。每个平台的独特功能定义了其最佳应用程序。例如， prompts.ai 使用即用即付的TOKN信用系统，将成本直接与使用量保持一致，避免经常性费用。相比之下，像IBM QRadar这样的传统平台通常涉及大量的前期许可成本和持续的维护。
部署模型也起着至关重要的作用。CrowdStrike Falcon和Darktrace等云原生解决方案可以实现快速实施，使其适用于快速变化的环境。同时，本地选项虽然需要更多的规划，但可以更好地控制数据，这对于监管要求严格的行业来说是一个必不可少的因素。平衡这些利弊有助于安全团队选择符合其优先事项的解决方案，无论是成本管理、快速部署、专业的人工智能保护还是全面的企业安全。
为您的工作流程平台选择合适的人工智能安全解决方案是一项关键决定，这取决于您对组织的独特需求、现有基础设施和未来增长计划的了解。市场提供各种工具，每种工具都是为在不同领域脱颖而出而量身定制的。例如， prompts.ai 专注于统一的人工智能编排和成本效率，而 微软安全副驾驶 为已经在使用微软工具的组织提供无缝集成。同时， 群英猎鹰 提供强大的端点保护，以及 暗影踪迹 凭借其自主响应能力脱颖而出。这种多样化的环境确保了每个企业都有解决方案，但做出明智的选择是关键。
采取行动的紧迫性怎么强调都不为过。到2025年，人工智能支持的工作流程预计将从所有企业流程的3％增长到25％。这种快速转变凸显了对强大安全框架的需求，以保护日益复杂的人工智能驱动的运营。财务风险同样高：根据IDC的2024年人工智能商业机会研究，现在有75％的组织使用生成式人工智能——比2023年的55％大幅增长——每投资1美元就能产生3.70美元的回报。
对于旨在控制成本和有效管理多个 AI 模型的企业来说， prompts.ai 提供灵活的即用即付TOKN信用系统，可将人工智能支出减少多达98％。另一方面，深度融入微软生态系统的公司将受益于 安全副驾驶 自然语言界面以及与现有工具的无缝兼容性。
如前所述，人工智能安全工具的成功在于它们能够增强威胁检测、自动化流程以及提高超出人类能力的准确性。但是，有一个关键的平衡需要维持。Gartner 警告说，到 2030 年，75% 的 SOC 团队可能会因为过度依赖自动化而失去基本的安全分析技能。这凸显了补充而不是取代人类专业知识的平台的重要性。
选择解决方案时，请考虑您当前的基础架构、集成要求、可扩展性和预算等因素。有效的人工智能安全工具不应局限于应对威胁，还必须主动识别和消除潜在漏洞。当今投资正确的安全框架不仅可以保护您的组织，还可以使其在加速采用时充分利用人工智能工作流程的变革潜力。
Prompts.ai 利用先进的机器学习在威胁发生时发现和应对威胁，从而增强了人工智能驱动的工作流程的安全性。与依赖静态规则或预设签名的传统系统不同，它可以检测异常行为和异常，从而采取主动措施应对潜在风险。
这种动态方法可以更快地对新漏洞做出反应，提供持续的保护，以适应不断变化的人工智能工作流程格局。通过优先考虑预测和预防，与传统安全工具相比，Prompts.ai 提供了更强大、更可靠的防御。
在选择人工智能安全解决方案时，企业应专注于它与当前系统的适应程度。这包括确保与数据加密平台、访问控制机制和合规框架等工具的兼容性。该解决方案应与现有基础设施保持一致，同时解决关键安全问题，例如保护端点和保持数据完整性。
评估该解决方案在整个 AI 生命周期中管理风险、满足监管要求和保护敏感数据方面的能力也很重要。此外，还要考虑该解决方案是否可以扩展以适应未来的增长并适应不断变化的工作流程，从而随着时间的推移提供可靠的支持。
为了在保持基本安全专业知识的同时有效整合 AI 安全工具，企业应投资于 SOC 团队的持续培训。本次培训应强调 批判性思维， 解决问题，以及 对抗分析，同时提高与人工智能相关的知识。加强这些技能可确保团队能够准确解释 AI 输出并精确做出响应。
同样重要的是培养一种优先考虑核心安全知识的工作场所文化。这种方法可确保 SOC 团队能够自信地应对复杂的威胁，即使人工智能工具变得越来越复杂。通过将人工智能的进步与传统安全实践的坚实基础相结合，组织可以维护弹性和可靠的安全框架。
