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保护人工智能系统不再是可选的——它对于平衡创新与保护至关重要。和 人工智能采用率激增 和 安全风险增加，企业面临诸如此类的挑战 数据泄露、合规处罚和 “影子人工智能” 风险。仅在 2024 年， 73% 的企业报告了与人工智能相关的安全事件，平均成本为 每次泄露480万美元。但是，只有 24% 的生成式 AI 项目优先考虑安全性。
关键要点：
使用 prompts.ai 之类的工具，企业可以 最多可降低 98% 的人工智能成本，自动化工作流程并确保合规性——所有这些都不会影响速度或创新。
对于企业 AI 而言，安全性不仅仅是一项功能，更是一种必需品。与优先考虑便利性的消费平台不同，企业系统必须在可访问性和严格的安全措施之间取得平衡。鉴于2024年有73％的企业面临与人工智能相关的安全事件，平均漏洞损失高达480万美元，这一点尤其重要。65% 的企业已经在生产环境中运行人工智能，许多企业仍然缺乏保护其系统所需的强大安全框架。这些挑战凸显了实施多层安全措施的重要性。
基于角色的访问控制 (RBAC) 是安全 AI 操作的基石。它确保用户只能访问与其特定角色相关的数据和功能，从而强制执行最小权限原则。通过限制访问权限，RBAC 显著降低了账户被盗带来的风险。
例如，在医疗保健领域，RBAC确保医生和护士仅访问与其角色相关的数据。同样，在企业环境中，平台访问是针对工作职能量身定制的。除了 RBAC，沙盒环境还提供了额外的保护层。这些孤立的测试场允许在部署到生产环境之前对人工智能模型进行漏洞审查，从而保护关键系统。这种RBAC和隔离环境的结合在医疗保健、金融和政府等领域尤其重要，在这些领域，敏感数据和高风险使安全漏洞尤其具有破坏性。
加密是 AI 部署的基本安全措施，可保护传输中的数据和静态数据。存储数据的 AES-256 和传输数据的 TLS 1.3 等行业标准确保了强大的安全性。加密不足的后果是显而易见的，例如违反法规 GDPR 可能导致最高2,000万欧元的罚款或全球年营业额的4％。
隐私保护与加密密不可分。数据最小化和匿名化等技术可确保 AI 系统仅处理他们真正需要的数据。自动数据保留策略进一步增强了隐私，而具有网络隔离和实时监控功能的容器化部署可防止共享环境中的数据泄漏。这些措施以及零信任架构在多租户系统中尤其重要，在多租户系统中，来自不同用户的数据必须严格隔离。
审计日志对于维护企业 AI 的安全性和合规性是必不可少的。它们跟踪每一次互动，无论是访问的数据、做出的决策还是采取的行动，使安全团队能够发现异常活动，简化审计，并深入了解系统的使用情况。采用基于场景的培训的组织报告说，威胁检测提高了70％，对事件的响应速度提高了50％。
除了监控，合规工具在使安全实践与监管要求保持一致方面也起着至关重要的作用。例如， SOC2 认证可确保强大的加密、持续的监控和严格的访问控制，完全符合 GDPR 标准。拥有以下内容的公司 SOC2 认证通常会将他们的GDPR合规期限缩短40％。定期的安全评估，包括季度漏洞扫描和年度渗透测试，对于识别和解决潜在漏洞也至关重要。
整合零信任原则进一步加强了这些努力。与传统的基于边界的模型相比，采用零信任架构的组织经历的安全事件减少了50％，遏制漏洞的速度提高了75％。安全政策、合规指南和事件响应协议的集中知识库确保所有团队成员都能获得最新信息，从而增强整体准备和协调能力。
Prompts.ai 汇集了高级安全措施和可扩展性，为管理企业 AI 工作流程创建了统一平台。通过将超过35种领先的语言模型集成到一个安全界面中，它简化了操作，同时确保了强大的治理。
该平台通过自动化跨部门工作流程，超越了标准访问控制。这消除了重复性任务，同时保持了全面的可见性和可审计性，这是 80% 的企业领导者将可解释性、道德和信任列为重大挑战时的关键因素。使用 prompts.ai，组织可以在不影响安全性的情况下无缝添加模型、用户和团队。
Prompts.ai 的安全框架包括具有令牌级权限的详细访问控制，可根据用户角色和特定项目精确管理模型、功能和数据访问权限。
通过隔离工作流程，该平台可确保将不同的部门需求（例如营销的内容创作和财务的数据分析）安全地分开。这个 即用即付模式由 TOKN 积分提供支持，增加了另一层控制力。组织可以在个人用户层面监控和限制人工智能的使用，这有助于在保持合规性的同时管理成本。
人工智能治理是一个持续的过程，不是一次性的合规工作。Prompts.ai 通过嵌入能够在一段时间内维持合乎道德和安全的 AI 使用的工具来满足这一需求。预计到2024年，超过60％的企业将生成式人工智能集成到关键流程中，因此强大的治理框架比以往任何时候都更加重要。
该平台的合规工具提供 实时建模和即时检查 能力。与专注于策略和风险登记册的传统工具不同，prompts.ai 可以实时监控模型行为、数据访问和决策过程。
全面的审计功能可跟踪每一次人工智能互动，创建满足金融、医疗保健和政府等行业监管要求的详细日志。这些日志详细说明了访问了哪些数据、如何使用模型、生成的输出以及谁对每项操作负责。
“让你的团队更紧密地合作，即使他们相隔很远。将与项目相关的沟通集中在一个地方，使用白板集思广益，起草计划和协作文档。”-Heanri Dokanai，UI Design
Prompts.ai 具有内置的 FinOps 层，可将人工智能成本降低多达 98%，在短短几分钟内取代超过 35 种独立工具，同时将团队生产力提高十倍。通过将 AI 工具整合到一个受管控的平台中，组织不再需要兼顾多个订阅、安全策略或合规框架。
实时成本跟踪可即时洞察人工智能支出，使团队能够根据性能和成本优化模型选择。这创建了一个简化、安全和高效的人工智能基础架构。
“一位获得艾美奖的创意总监，过去经常在3D Studio中花费数周时间进行渲染，花一个月的时间撰写商业提案。借助 Prompts.ai 的 LoRA 和工作流程，他现在可以在一天之内完成渲染和提案——无需再等待，也不再为硬件升级带来压力。” ——首席执行官兼创始人史蒂芬·西蒙斯
随着企业安全的不断提高，将矢量数据库与语言模型集成需要同样严格的保障措施。这些数据库以矢量嵌入的形式存储敏感信息，这使得它们的保护至关重要，尤其是在处理专有文档、客户数据或机密研究时。此类数据为网络攻击创造了诱人的目标。A 2023 网络避风港 研究突显了这种风险，报告说 4.7% 的员工将敏感数据粘贴到 ChatGPT，普通公司每周泄露机密信息数百次。
当在检索增强生成 (RAG) 工作流程中将矢量数据库与 LLM 一起使用时，挑战就会加剧。与具有可预测访问模式的传统数据库不同，矢量数据库需要量身定制的安全措施来保护存储的嵌入和检索 LLM 数据的进程。
保护矢量嵌入从加密开始，包括静态和传输中的加密。可搜索加密 (SE) 和同态加密 (HE) 等技术起着关键作用。SE 允许在不暴露数据的情况下查询加密嵌入，而 HE 无需解密即可对加密数据集进行计算。这些方法可确保数据保持安全，即使在处理过程中也是如此。
除加密外，诸如令牌级权限、基于角色的访问控制 (RBAC) 和多因素身份验证 (MFA) 等强大的访问控制提供了另一层防御。例如，财务团队可以访问客户交易数据，而营销团队只能访问产品文档。Prompts.ai 强制执行这些控件以保证 RAG 工作流程中矢量嵌入的安全，确保用户只能访问与其特定项目相关的数据。
输入验证通过防止可能操纵查询或危害存储嵌入的注入攻击来进一步提供保护。通过验证数据的类型、范围、格式和一致性，可以最大限度地减少漏洞。
“安全设计不再是最佳实践，而是监管部门审计的当务之急。” — Prime Security
为了最大限度地降低风险，组织应在创建嵌入数据之前对敏感数据进行匿名化或假名化。即使数据库遭到入侵，这种方法也能减少风险。
持续监控 对于跟踪 LLM 和矢量数据库之间的交互至关重要。监控工具记录访问了哪些数据、检索了哪些嵌入数据、如何在模型响应中使用它们以及谁发起了查询。自动化系统还会扫描异常访问模式。预计网络犯罪成本将超过 2024 年每年 10.5 万亿美元 以及平均数据泄露成本 488 万美元，这些措施对于早期发现威胁至关重要。
常规 嵌入验证 确保敏感信息不会被无意中编码到矢量嵌入中。审计可以识别可能通过对抗性查询暴露数据的模式，从而帮助减少潜在的泄漏。
使用安全、人工智能和自动化的组织报告 漏洞生命周期缩短了 108 天 并平均节省 176 万美元 与依赖手动流程的漏洞相比，每次漏洞。
“合规不应该是一项检查清单；使安全要求与业务目标保持一致，以创造价值，而不仅仅是避免处罚。展示合规性如何支持业务增长和弹性可增加高管的支持。” — Exabeam副总裁兼首席安全策略师史蒂夫·摩尔
最后， 事件响应规划 对于解决矢量数据库中的潜在漏洞至关重要。这包括隔离受感染的嵌入物，评估数据泄露的范围，以及在调查展开期间确保业务连续性。此类策略对于应对矢量数据的独特挑战至关重要，在矢量数据中，传统工具可能无法检测到以数学表示形式编码的敏感信息。Prompts.ai 将这些措施集成到其总体安全框架中，为所有 AI 工作流程提供端到端保护。
安全人工智能的实际应用示例显示了组织如何在不影响合规性或安全性的情况下快速创新。这些用例突显了如何在速度和安全之间取得平衡来创建可信的人工智能系统，从而提供可衡量的价值。
在医疗保健等行业，超过90％的组织经历过数据泄露，只有29％的组织完全遵守 你好，部署 AI 助手需要严格的保障措施。
Accolade是一家提供个性化初级保健和心理健康支持的提供商，它实施了由人工智能驱动的私人数字助理，可以对传入的消息进行匿名化。此举使效率提高了40％。
同样，金融部门也采用了人工智能来提供客户服务。在金融服务中，聊天机器人和助手等生成式人工智能工具的使用已从25％上升到60％。银行和信用合作社部署这些工具来处理日常查询，同时保持严格的访问控制和审计跟踪，以满足监管要求。
这些实施依赖于加密、基于角色的访问权限和业务伙伴协议 (BAAs) 来确保合规性。
“管理医疗保健合规性是对时间和人才的持续投资，不断变化的法规、内部系统和技术使情况变得更加复杂。要跟上这两个不断变化的目标，就需要大量的精力和资源。但是，当人工智能集成到流程中时，它可以为团队成员提供实时监管雷达。这使团队能够及时了解法规，自信地适应不断变化的格局。” — Intellias执行副总裁戴夫·罗
医疗保健和金融领域的这些成功为其他监管领域的安全 AI 应用奠定了基础。
处理敏感数据的组织需要专为保护隐私而设计的 AI 工作流程，同时提供切实可行的见解。Prompts.ai 通过在整个过程中启用具有数据匿名、编辑和加密等功能的安全工作流程来支持这一点。
在医疗保健领域，安全的工作流程用于分析患者记录、生成治疗建议和管理管理流程等任务。金融机构使用类似的系统进行欺诈检测、风险分析和监管报告，同时遵守 SOX、PCI DSS 和 GDPR 等标准。
透明度是这些工作流程的关键组成部分。提前向患者或用户说明如何收集和使用数据可以增强信任并确保遵守隐私法。进行人工智能特定风险评估还有助于组织解决动态数据流中的潜在漏洞。
这些工作流程构成了安全的协作环境的支柱，团队可以在不影响安全性的情况下处理复杂的人工智能任务。
Prompts.ai 扩展了安全的工作流程，通过联合身份架构支持多个团队之间的协作。大型组织需要强大的身份管理，以确保只有获得授权的个人才能访问敏感系统。
Prompts.ai 通过在单个安全平台上统一 AI 工具来满足这一需求。该平台将用户连接到领先的语言模型，例如 GPT-4， 克劳德， 美洲驼，以及 双子座 通过一个接口。它还集中了工作流程，大规模实施治理，并简化了团队沟通。
联合身份架构确保所有系统组件之间的一致身份验证和授权。集中式身份提供商颁发加密安全证书，定义每个用户的权限、数据访问级别和操作边界。这种精细的方法强制执行最小权限原则，从而增强了代理交互期间的安全性。
该平台还为所有人工智能活动提供全面的可见性和可审计性，通过在不创建孤岛的情况下集成新模型、用户和团队，实现即时扩展。实时监控可确保在身份违规行为升级为合规违规行为之前识别和解决这些违规行为。
“人工智能是数字健康的强大推动力，但它加剧了隐私挑战。通过使人工智能实践与HIPAA保持一致，进行警惕监督并预测监管发展，隐私官员可以保护敏感信息，促进下一个数字健康时代的合规和创新。” — Aaron T. Maguregui，Foley & Lardner LLP律师
这些示例表明，安全的人工智能部署不会阻碍进展——它们为受监管行业自信地创新提供了所需的信任和合规性。
当今的组织面临双重挑战：既要促进创新，又要确保其人工智能计划的强大安全性。根据2024年的一份报告，72％的公司已经在至少一个业务领域使用人工智能，几乎所有高管都预计到2027年将广泛采用生成式人工智能 麦肯锡 调查显示，实现这种平衡的压力从未如此之大。这种不断变化的格局要求平台不仅要保护敏感数据，还要在不阻碍进展的情况下确保合规性。
举个例子 10x 银行业，这需要在严格的金融监管范围内加快人工智能的采用。他们转向以安全为导向的平台来满足这些需求。理查德·摩尔，安全总监 10x 银行业，分享了：
“生成式人工智能的生产力提高对于在当今快节奏的科技格局中保持竞争力至关重要，但传统工具不足以保护它们。Prompts.ai 全面的安全平台使我们能够以业务速度进行创新，同时确保合规性和数据保护。”
此示例突显了安全、统一方法的重要性。Prompts.ai 通过实时提示控制、联合身份架构和符合监管要求的详细审计跟踪等功能来满足这些需求。其灵活的、与 LLM 无关的设计使组织能够毫不费力地集成新模型，无论是在云环境中运行还是自托管设置，都能在不影响安全性的情况下确保适应性。
对于首席信息安全官 (CISO) 而言，应对复杂的人工智能安全需要明确的策略。曼迪·安德烈斯，首席信息安全官 弹性，强调了这一点：
“在当今的形势下，每位首席信息安全官都必须在采用GenAI技术与维护安全性与合规性之间取得棘手的平衡。对于那些旨在在不影响数据隐私和安全性的情况下促进业务增长的人来说，Prompt是解决方案。”
这些见解突显了一个关键事实：安全的人工智能部署不仅仅关乎合规性，它们是进步的催化剂。Prompts.ai 等平台使组织能够安全高效地扩展其人工智能解决方案，在不牺牲速度或安全性的情况下为可持续增长铺平道路。
组织可以以优先考虑安全的方式实施人工智能，而不会通过嵌入来减缓进度或扼杀创新 安全协议 直接进入部署过程。这种方法涉及使用诸如此类的工具 基于角色的访问控制， 沙盒环境，以及 审计日志 保护数据隐私，确保从开发到生产的每个阶段的合规性。
通过利用具有以下功能的企业级安全框架 细粒度的令牌权限 和 内置合规工具，即使在金融、医疗保健和政府等监管严格的领域，团队也可以放心地扩展人工智能模型。将安全措施无缝集成到工作流程中并鼓励安全与开发团队之间的协作，使组织能够突破界限，同时保持对敏感信息的严格控制。
确保在企业内部安全部署 AI 系统，优先考虑 粒度加密， 基于角色的访问控制，以及 审计日志 是必不可少的。这些措施不仅保护敏感数据，而且还为透明度和问责制提供了明确的途径。
其他功能，例如 沙盒环境 用于测试， 细粒度权限 限制访问权限，以及用于限制访问的工具 追踪数据来源 在维护安全方面发挥关键作用。这些综合保障措施旨在防止未经授权的访问，减少数据泄露并确保遵守金融、医疗保健和政府等领域的监管要求。
Prompts.ai 优先考虑安全高效的人工智能工作流程，这些工作流程专为满足金融、医疗保健和政府等监管行业的严格要求而设计。该平台提供 企业级安全功能 像 隔离的环境， 细粒度的令牌权限，以及 内置合规工具，确保即使是最严格的监管标准也能得到遵守。
具有诸如此类的功能 基于角色的访问控制， 沙盒环境，以及 详细的审计日志，团队可以自信地构建、测试和部署多代理工作流程。这些工具不仅保护敏感数据和维护隐私，还有助于保持合规性，使组织能够在不牺牲安全性或效率的情况下推动创新。
