按需付费 - AI Model Orchestration and Workflows Platform
人工智能工作流程正在改变企业，但也带来了严重的安全风险，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。以下是主要工具的快速概述：
每个平台都满足特定的需求，例如合规性、成本效率或无缝集成。正确的选择取决于您的基础设施、安全优先级和预算。
快速比较
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一个在每个阶段都嵌入安全性的解决方案。 Prompts.ai 通过为人工智能工作流程提供强大的保护来应对这一挑战，解决将人工智能集成到关键流程和敏感数据环境中所带来的独特风险。该平台并没有将人工智能安全视为事后的想法，而是确保人工智能与组织系统交互的每个点都得到全面的保障。
Prompts.ai 专注于识别和解决传统安全工具经常忽视的人工智能特定漏洞。例如，它通过先进的监控和过滤机制来消除即时注入攻击，从而提供对潜在威胁的即时可见性。此外，该平台还可以防止人工智能模型无意中暴露敏感信息而导致的数据泄露。
For organizations building custom AI applications, prompts.ai mitigates risks tied to harmful large language model (LLM) outputs, which could disrupt workflows or provide incorrect guidance to automated systems. Its machine-level security operates in real time, enforcing policies as they’re needed. These detection capabilities seamlessly integrate with the platform's broader features, ensuring a cohesive security approach.
Prompts.ai 的一个突出特点是其与 LLM 无关的设计，使其能够轻松地与现有的人工智能和技术基础设施集成。这使得它在开发过程中保护 AI 代码助手、保护专有代码、API 密钥和知识产权方面特别有效。对于 Agentic AI 实施，该平台提供了必要的可见性和控制，以在不影响运营效率的情况下维护安全性。
Prompts.ai 通过确保整个 AI 集成中的数据完整性，超越了威胁检测。其数据保护方法使组织能够在遵守治理框架的同时进行创新。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保持在批准的参数范围内。
The platform’s capabilities have been proven in real-world scenarios, particularly in highly regulated industries. For instance, in 2025, St. Joseph's Healthcare Hamilton leveraged prompts.ai as a key part of its AI adoption strategy. The organization successfully maintained healthcare data privacy while embracing AI advancements. Dave Perry, Manager of Digital Workspace Operations, shared:
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“Prompt Security 一直是我们人工智能采用战略的重要组成部分。拥抱人工智能为医疗保健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维护最高水平的数据隐私和治理来做到这一点，而 Prompt Security 正是做到了这一点。”
同样，10x Banking 利用 Prompts.ai 来应对严格的金融法规，同时保护客户数据。 10x Banking 安全总监 Richard Moore 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，从而在快速发展的技术环境中确保强大的安全性。”
Prompts.ai also stands out for its cost-effective approach. The platform’s AI Risk Assessment Tool provides detailed risk evaluations and prioritization, helping organizations focus their security investments wisely. Instead of requiring extensive infrastructure overhauls, prompts.ai integrates into existing workflows, keeping implementation costs low and minimizing disruptions.
The benefits of this approach were highlighted during Upstream's 2025 implementation. By offering instant feedback on employees’ GenAI usage, the system significantly reduced the time and effort required for compliance monitoring and employee training. Sharon Schwartzman, CISO at Upstream, noted:
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“这种方法提高了合规性，并使组织能够安全地享受 GenAI 工具的优势。”
The acquisition of Prompt Security by SentinelOne on 2025年8月5日, underscores its importance in the evolving landscape of AI security. This move positions prompts.ai as a vital player in enterprise GenAI Security and Agent Security strategies. The next sections will explore additional tools, such as Microsoft Security Copilot.
Microsoft Security Copilot 通过利用自然语言处理，将人工智能驱动的安全性带到工作流程自动化的最前沿。借助此工具，用户可以使用简单的语言启动调查并监控状态，与 Microsoft Defender XDR 和 Microsoft Sentinel 无缝集成。
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。通过直接与 Microsoft Defender XDR 和 Microsoft Sentinel 连接，它可以增强安全操作。该集成确保自然语言输入转化为可操作的见解，使威胁检测更加直观和高效。
Microsoft Security Copilot 采用 Copilot Studio 连接器无缝集成到工作流程中。此连接器可在 Power Automate 和 Power Apps 等 Microsoft Power Platform 应用中使用。它使用户能够将安全智能直接嵌入到自动化流程中，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。通过将先进的威胁检测与 CrowdStrike 的生成式人工智能助手 Charlotte AI 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解决针对人工智能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，从而增强了这一过程，使操作更加直观。通过收购 Pangea，CrowdStrike 进一步增强了在整个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可确保该平台轻松地与基本系统集成。
CrowdStrike Falcon 旨在与 AI 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 AI 代理和 LLM 支持的应用程序安全地连接到 Falcon 的遥测数据，包括检测、事件、威胁情报和行为洞察。 2025 年 7 月，CrowdStrike 扩大了与 Amazon Web Services (AWS) 的合作，在 AWS Marketplace 的新 AI 代理和工具类别中引入了 falcon-mcp 和 CrowdStrike AI Red Team Services。
这一合作伙伴关系使 AWS 客户能够在其现有 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，从而加速代理工作流程的采用。
Falcon 还提供与 Amazon SageMaker 和 Amazon Bedrock 等 AWS 服务的本机集成。目前，falcon-mcp 可通过 Amazon Bedrock AgentCore 提供预览版，从而能够对这些集成进行早期测试。
此外，CrowdStrike 还与 Salesforce 合作，将 Falcon Shield 与 Salesforce Security Center 集成，并将 Charlotte AI 嵌入 Agentforce for Security 和 Slack 中。 Falcon Shield 很快将可通过 Salesforce Security Center 和 Salesforce AppExchange 访问，而 Charlotte AI 预计将在今年晚些时候通过 Agentforce for Security 集成到 Slack 中。
IBM QRadar with Watson 将企业级安全运营与高级 AI 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 的端点检测和响应 (EDR) 系统旨在通过利用多种机器学习和行为模型进行近乎即时的异常检测来对抗零日威胁。此功能在人工智能驱动的环境中尤其有效。
该平台还包括用户行为分析 (UBA)，它可以建立基线行为，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。这种方法确保警报不仅准确，而且符合上下文且具有优先级。
IBM 推出了专门的生成式 AI 内容扩展，其中包含专门用于检测 AI 系统特定威胁的规则和功能。
除了先进的威胁检测之外，QRadar 在集成方面也表现出色。 QRadar Suite 支持 900 多个预构建的集成，从而实现与 IBM 和第三方产品的无缝互操作性。该解决方案基于使用 OpenShift 的开放混合云平台构建，集成了来自不同云环境（包括公共云和 SaaS 日志源）的数据。
统一分析师体验 (UAX) 集中了 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 的联合搜索功能允许分析师跨多个来源（云端或本地）查询数据，而无需进行数据迁移。
"The solution combines a cloud‑based platform and security analytics to cater to large companies with complex security infrastructure needs. In addition, its extensive compatibility and integration capabilities enable it to cater to the diverse security portfolios of IBM's customers."
技术通道博客
"The solution combines a cloud‑based platform and security analytics to cater to large companies with complex security infrastructure needs. In addition, its extensive compatibility and integration capabilities enable it to cater to the diverse security portfolios of IBM's customers."
QRadar SOAR（安全编排、自动化和响应）使用可定制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人工智能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，创建基线，帮助检测潜在的违规行为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，进一步强化了其产品。这种协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。它确保人工智能模型及其在工作流程中交互的安全性。该平台荣获 2025 年欧洲 SC 奖最佳人工智能解决方案和最佳新公司等荣誉，以及 2024 年欧洲信息安全奖网络创新奖。
Mindgard 擅长识别整个人工智能堆栈中的漏洞。它的功能超越了基本的越狱检测，可以仔细检查人工智能模型和界面之间的交互，以发现可信的威胁和利用风险。这种彻底的方法可以帮助安全团队查明可能被忽视的潜在攻击媒介。
该平台支持广泛的人工智能系统，包括生成式人工智能和大型语言模型 (LLM)，如 OpenAI、Claude 和 Bard，以及开源和专有模型。
Mindgard 的突出功能之一是能够与现有安全框架无缝集成。它适合 CI/CD 管道和软件开发生命周期 (SDLC) 的所有阶段，仅需要推理或 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当前系统的情况下增强人工智能安全性。
Mindgard 还可以轻松地与现有的报告工具和 SIEM（安全信息和事件管理）系统连接。对于 Burp Suite 的用户来说，专用扩展将 AI 安全性集成到现有的渗透测试工作流程中。
Its reporting capabilities are designed to meet compliance needs, aligning with frameworks like MITRE ATLAS™. This makes it easier for organizations to demonstrate compliance with emerging AI security standards.
除了集成功能之外，Mindgard 通过监控关键的 AI 交互来增强数据完整性。通过关注这些交互，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它们。这种方法补充并增强了现有的网络安全措施。
Industry experts emphasize that organizations don’t need to overhaul their current cybersecurity infrastructure to adopt AI security solutions. Instead, they can adapt their existing frameworks to cover AI systems effectively.
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Maddyness.com
“你不需要扔掉现有的网络安全流程、剧本和工具，你只需要更新它或重新武装它以适应 AI/GenAI/LLM。”
该策略使组织能够最大限度地发挥现有安全投资的价值，同时将保护扩展到人工智能驱动的工作流程，从而提供一种经济高效的方式来实现全面的人工智能安全。
Darktrace 的企业免疫系统从人类免疫系统中汲取灵感，利用自学习人工智能来检测和应对人工智能工作流程中的威胁。通过分析工作流环境中的正常行为模式，它可以识别传统的基于规则的系统可能遗漏的异常情况。这种方法可实现高级威胁检测、平滑集成、强大的数据保护和经济高效的运营。
该平台使用无监督机器学习来持续分析网络流量、用户行为和系统交互，而不依赖于预定义的规则或签名。这使得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将异常行为置于背景中，使安全团队更容易有效地做出响应。
Darktrace 擅长识别人工智能工作流程中的数据泄露尝试、横向移动和权限升级等风险。其 Antigena 模块通过采取自主操作来增强安全性，例如减慢可疑连接、阻止特定通信或隔离受感染的设备，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，因为停机会严重影响生产力。
Darktrace 使用 API 和标准协议与现有安全系统无缝集成，使组织能够将其见解融入 Splunk、IBM QRadar 和 Microsoft Sentinel 等工具中。它支持跨云、混合和本地环境的部署，使其能够适应各种人工智能工作流程设置。
对于 AI 平台，Darktrace 监控 API 通信、AI 模型之间的数据传输以及用户交互，提供对工作流程在正常条件下如何运行的全面可见性。这种深入的了解有助于安全团队快速检测并解决任何违规行为。
企业免疫系统的一个重点是防止数据丢失，这是通过监控数据移动中的异常模式来实现的。当敏感信息以意外方式访问或传输时，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 还可以学习每个组织独特的数据处理规范，防止未经授权的 AI 训练数据访问、异常模型查询和可疑数据导出。通过标记偏差，该平台可以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，该平台还支持 GDPR、HIPAA 和 SOX 等法规的合规报告，帮助组织证明遵守法律标准。随着人工智能工作流程在日益严格的监管监督下管理敏感数据，这一点变得越来越重要。
Darktrace 通过自动化威胁检测和响应、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。
The platform’s continuous learning capabilities minimize false alarms, saving time and effort for teams managing intricate AI workflows. Its flexible licensing models let organizations start with essential features and expand as their security needs grow. Additionally, the cloud-native design lowers infrastructure costs, avoiding the hefty expenses associated with traditional on-premises solutions.
每个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主要功能、挑战和理想用例的详细比较。
The way these tools integrate and deploy also varies significantly. For instance, organizations already using Microsoft solutions benefit from Security Copilot’s seamless integration with Azure Sentinel and Defender. On the other hand, prompts.ai provides API integrations across multiple cloud platforms, offering flexibility without vendor lock-in. CrowdStrike Falcon is ideal for environments with rapidly expanding endpoints due to its lightweight agent deployment, while IBM QRadar demands significant infrastructure planning for large-scale implementations.
Statistics highlight the value of AI-driven security tools: organizations using these solutions save an average of $1.76 million in breach response costs and detect breaches 108 days faster compared to those without such tools. Each platform’s unique features define its best applications. For example, prompts.ai uses a pay-as-you-go TOKN credit system, aligning costs directly with usage and avoiding recurring fees. In contrast, traditional platforms like IBM QRadar often involve significant upfront licensing costs and ongoing maintenance.
Deployment models also play a critical role. Cloud-native solutions like CrowdStrike Falcon and Darktrace enable rapid implementation, making them suitable for fast-moving environments. Meanwhile, on-premises options, while requiring more planning, offer greater control over data - an essential factor for industries with strict regulatory requirements. Balancing these trade-offs helps security teams choose a solution that aligns with their priorities, whether it’s cost management, quick deployment, specialized AI protection, or comprehensive enterprise security.
Choosing the right AI security solution for your workflow platforms is a critical decision that hinges on understanding your organization’s unique needs, existing infrastructure, and future growth plans. The market offers a variety of tools, each tailored to excel in different areas. For example, prompts.ai focuses on unified AI orchestration and cost efficiency, while Microsoft Security Copilot provides seamless integration for organizations already using Microsoft tools. Meanwhile, CrowdStrike Falcon delivers strong endpoint protection, and Darktrace stands out with its autonomous response capabilities. This diverse landscape ensures that there’s a solution for every enterprise, but making an informed choice is key.
The urgency to act cannot be overstated. By 2025, AI-enabled workflows are expected to grow from just 3% to 25% of all enterprise processes. This rapid shift underscores the need for robust security frameworks to protect increasingly complex AI-driven operations. The financial stakes are equally high: according to IDC’s 2024 Business Opportunity of AI study, 75% of organizations now use generative AI - a significant jump from 55% in 2023 - yielding $3.70 in returns for every dollar invested.
For businesses aiming to control costs and manage multiple AI models effectively, prompts.ai offers a flexible pay-as-you-go TOKN credit system, which can cut AI expenses by up to 98%. On the other hand, companies deeply integrated into the Microsoft ecosystem will benefit from Security Copilot’s natural language interface and seamless compatibility with existing tools.
As discussed earlier, the success of AI security tools lies in their ability to enhance threat detection, automate processes, and improve accuracy beyond human capabilities. However, there’s a crucial balance to maintain. Gartner warns that by 2030, 75% of SOC teams may lose foundational security analysis skills due to over-reliance on automation. This highlights the importance of platforms that complement, rather than replace, human expertise.
选择解决方案时，请考虑当前基础架构、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只是对威胁做出反应，还必须主动识别并消除潜在的漏洞。如今投资正确的安全框架不仅可以保护您的组织，还可以使其在采用加速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来发现和解决发生的威胁，从而增强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情况，从而针对潜在风险采取主动措施。
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。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，企业应该关注它与当前系统的契合程度。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，同时解决关键的安全问题，例如保护端点和保持数据完整性。
评估解决方案在整个人工智能生命周期中管理风险、满足监管要求和保护敏感数据的能力也很重要。此外，请考虑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。
为了有效集成人工智能安全工具，同时保持必要的安全专业知识，企业应该投资对其 SOC 团队进行持续培训。这种培训应强调批判性思维、解决问题和对抗性分析，同时提高人工智能相关知识。加强这些技能可确保团队能够准确解释人工智能输出并做出精确响应。
同样重要的是培养优先考虑核心安全知识的工作场所文化。即使人工智能工具变得更加复杂，这种方法也能确保 SOC 团队能够自信地应对复杂的威胁。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，组织可以维护一个有弹性且可靠的安全框架。
