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人工智能（AI）正在重塑企业，但它也带来了传统网络安全无法应对的风险。来自 数据泄露 到 对抗性攻击，保护 AI 系统需要专门的工具。以下是九种旨在保护培训、部署和运营领域的人工智能工作流程的解决方案：
每种工具都应对特定的挑战，从保护人工智能模型到保护敏感数据和网络。对于部署 AI 的组织，选择正确的解决方案取决于现有基础架构、监管要求和可扩展性需求等因素。以下是快速对比，可帮助您做出决定。
AI 安全不再是可选的。随着人工智能的不断发展，现在投资正确的工具可以保护敏感数据，确保合规性并最大限度地降低风险。
Prompts.ai 无缝集成了超过 35 个领先的 LLM，包括 GPT-4， 克劳德， 美洲驼，以及 双子座，同时解决关键的人工智能安全问题，例如数据治理、访问控制和实时监控。
该平台直接解决了人工智能安全方面的重大漏洞。Prompt Security Inc. 的联合创始人兼首席执行官伊塔玛尔·戈兰强调了这个问题：
“各组织花了多年的时间来构建基于许可的强大访问系统，人工智能来了，也带来了全新的挑战。员工现在只需要求人工智能透露敏感信息，例如薪资细节或绩效评估，LLM可能会无意中遵守规定。我们的新授权功能填补了这一关键差距，确保了人工智能应用程序尊重现有的安全边界。”
这些高级授权功能是 Prompts.ai 保护数据和确保治理策略的核心。
Prompts.ai 采用多层授权系统来执行严格的访问控制，防止敏感数据泄露，同时保持所有交互的全面审计可见性。
该平台使用情境感知授权，评估用户的身份和每个请求的上下文。这样可以确保立即阻止未经授权的通过自然语言查询访问敏感信息的尝试。
为了帮助组织遵守 GDPR 和 CCPA 等法规，Prompts.ai 提供了针对特定部门的详细政策。其灵活的编辑选项可根据预定义的规则自动掩盖或屏蔽敏感细节，为数据隐私提供量身定制的方法。
Prompts.ai 通过与现有系统无缝集成来增强安全性。它适用于身份提供商，例如 Okta 和 微软 Entra，使组织能够在其当前身份管理基础架构的基础上进行构建，同时执行严格的访问控制。这种设计支持高效管理大型复杂的用户组。
该平台提供实时监控、执法和审计日志，确保即时检测威胁并遵守安全协议。此外，其集成的FinOps功能可透明地了解使用情况和成本，帮助组织实时了解其人工智能活动的财务和安全影响。
凭借其即用即付的代币积分模式，Prompts.ai 允许组织根据需要扩展其 AI 安全基础设施。这样可以确保成本与实际使用情况保持一致，同时保持一致和可靠的安全措施。
Prompts.ai 通过内置控件保护企业 AI 的安全，而 Wiz 则通过保护多云环境中的 AI 工作负载，将云防御提升到一个新的水平。Wiz 旨在提供持续监控和高级威胁检测，确保 AI 应用程序无论部署在何处都保持安全。
该平台提供实时可见性 AWS， 天蓝色，以及 谷歌云，自动识别 AI 工作负载并评估其安全状态。通过使用无代理扫描，Wiz 简化了部署，同时提供了对云配置、漏洞和合规性问题的详细见解。
Wiz 通过查明各种云平台上的错误配置、暴露的数据存储和未经授权的访问尝试，在保护分布式 AI 系统方面表现出色。其风险优先排序引擎可帮助安全团队专注于最紧迫的威胁，减少不必要的警报，同时保持强有力的保护。
主要功能包括专为 AI 工作负载量身定制的云安全态势管理 (CSPM)。这涵盖了机器学习管道中的容器安全、无服务器功能保护和数据湖监控。借助这些工具，Wiz 可确保敏感的 AI 训练数据和模型工件在其整个生命周期中保持安全。
Wiz 可轻松与现有的云原生安全工具和 DevOps 工作流程集成，提供自动补救建议并强制执行安全策略。其机器学习驱动的威胁情报可识别异常模式，例如不规则的数据访问或滥用模型推断，这些模式可能预示着潜在的安全风险。
对于管理复杂的多云设置的企业，Wiz提供集中式安全监督，同时保持对不同的云架构和AI部署策略的适应能力。
随着重点转移到更高级的工具上，下一个解决方案建立在这些功能的基础上，通过人工智能驱动的见解增强威胁检测。
Microsoft Security Copilot 通过将生成式人工智能与庞大的威胁情报网络相结合，改变了识别和应对威胁的方式。作为虚拟安全分析师，该平台处理复杂的安全数据，发现模式，并以通俗易懂的语言提供切实可行的见解。
通过利用微软广泛的威胁情报网络，Security Copilot可以分析涉及人工智能系统的可疑活动，标记异常的数据访问模式，并在潜在的对抗攻击升级之前对其进行检测。安全团队使用自然语言查询（例如请求过去 24 小时内的异常访问事件日志）与平台进行互动，并接收详细分析、可视化摘要和建议的操作。此功能不仅可以增强威胁检测，还可以与微软更广泛的安全框架无缝集成。
Security Copilot 与 微软 Sentinel， 云端防御者，以及 Azure AI 服务，为本地和云环境提供统一视图。该平台建立在微软既定的安全框架基础上，通过人工智能驱动的见解增强威胁检测。它关联多个微软工具中的安全事件，提供有关人工智能特定威胁的情境丰富见解。例如，当可疑活动以 AI 模型或训练数据为目标时，Security Copilot 可以追踪攻击的来源，查明受影响的系统，并根据微软的威胁情报推荐补救措施。
对于利用杠杆作用的组织 微软 Purview 对于数据治理，Security Copilot 通过监控数据沿袭和访问模式增加了另一层保护。这有助于识别敏感训练数据的风险，并防止未经授权访问人工智能模型。这些集成确保了对不同环境的持续监督，为组织提供可扩展的实时保护。
Security Copilot 专为企业级运营而构建，可处理来自数千个 AI 端点的遥测数据。它使用机器学习来建立基线行为并检测异常。其监控扩展到跟踪模型推理请求、分析 AI 服务的 API 调用以及观察用户与 AI 应用程序的交互以识别漏洞或潜在的提取尝试。
该平台还自动响应事件，使安全团队能够开发专门针对人工智能相关威胁量身定制的手册。当检测到威胁时，Security Copilot 可以自动执行响应操作，例如隔离受感染的人工智能系统和生成详细的事件报告以供进一步分析。微软的分布式检测功能涵盖多个数据中心，即使在大规模攻击期间也能确保不间断的安全监控。这对于在不同地区运行 AI 工作负载的组织来说尤其有价值，因为它可以提供一致而可靠的监督。
凭借其强大的威胁检测和响应能力，Microsoft Security Copilot 不仅为保护人工智能系统奠定了基础，还为保护这些应用程序运行的端点奠定了基础。
CrowdStrike Falcon 利用 行为分析 和 机器学习 对端点保持警惕，在异常发生时识别异常情况，例如意外文件访问或异常网络流量。
Falcon 专为灵活性而设计，可与主要的云服务和容器平台无缝协作，适用于从个人工作站到庞大网络的所有场合。
它的自动响应功能通过隔离受感染的设备、停止有害进程和防止未经授权的访问来迅速采取行动。同时，详细的取证日志为团队提供了重建事件时间表和评估任何事件范围的工具。
IBM Watson for Cybersecurity 利用高级计算来简化威胁分析。通过处理各种安全数据（例如报告、漏洞数据库和威胁情报源），它可以有效地识别潜在的安全威胁。这种方法既加强了数据保护工作，又增强了运营绩效。
为了保护敏感信息并遵守监管要求，该平台对传输和静态数据都采用了强加密。它还具有可自定义的访问控制，确保只有获得授权的个人才能访问关键数据。
IBM Watson for Cybersecurity 专为顺利融入现有运营而设计，通过其开放 API 和标准数据共享协议与流行的安全管理系统连接。这种无缝集成无中断地支持已建立的事件响应工作流程。
该平台专为企业级需求而构建，可处理大量安全数据，同时提供实时警报。这样可以快速应对安全事件，确保在最重要的时候及时采取行动。
Databricks AI 安全框架旨在跨任何数据或 AI 平台运行，为组织提供了一种在任何环境下应用一致的安全实践的方法。它通过基于角色的访问控制、持续风险监控和简化的合规流程等功能，为治理带来了结构。这些功能可以顺利集成到现有的工作流程中，有助于加强风险管理工作。
合气道安全SAST在早期解决方案的基础上，通过主动静态分析采取有针对性的方法来保护人工智能代码，以满足现代人工智能开发的需求。
该工具专门从事静态应用程序安全测试 (SAST)，专注于扫描 AI 代码中的漏洞，同时优先考虑数据隐私。随着组织越来越依赖其人工智能系统的强大保护，安全代码扫描已成为关键的起点。合气道安全 SAST 通过在部署之前识别代码中的潜在安全问题来满足这一需求，使其成为团队开发的宝贵资产 人工智能驱动的应用程序。
合气道的与众不同之处在于其智能漏洞检测系统。通过采用先进的噪声过滤，该平台可消除多达95％的误报，减少90％以上的无关警报。此功能简化了安全审查流程，节省了时间并确保团队可以专注于真正的威胁。
合气道安全SAST执行严格的数据隐私协议，确保敏感的人工智能代码得到安全处理。该平台运行在 只读访问模型，这意味着它无法在扫描期间更改用户代码。这使研究专有人工智能算法的团队放心，他们的知识产权保持不变。
用户可以完全控制存储库的访问权限，手动选择合气道可以扫描哪些存储库。这可确保实验项目或高度敏感的项目保持安全。在扫描过程中，源代码会临时克隆到每次扫描所独有的隔离 Docker 容器中。这些容器会在分析后立即硬删除，这通常只需 1—5 分钟。
合气道还确保扫描完成后不存储任何用户代码。用户数据永远不会与第三方共享，访问令牌以短期证书的形式生成，通过 AWS Secrets Manager 进行安全管理。由于身份验证是通过版本控制系统帐户处理的（例如 GitHub， GitLab， 比特桶），合气道不存储或访问用户身份验证密钥，这进一步强化了其对隐私的承诺。
合气道安全SAST可以毫不费力地与GitHub、GitLab和Bitbucket等流行的版本控制平台集成，使其易于整合到现有的工作流程中。它还可以与持续集成管道无缝协作，从而在开发生命周期中实现自动安全扫描。这种集成使团队能够及早发现漏洞，在部署之前降低风险。
对于已建立安全框架的组织来说，合气道的低误报率改变了游戏规则。安全团队可以信任他们收到的警报，专注于真正的威胁并迅速予以解决。这种方法不仅增强了代码安全性，而且还确保随着开发工作的增加，监控保持高效和可扩展。
合气道的架构专为可扩展性而设计，可同时扫描多个 AI 项目。每次扫描都是在自己的隔离环境中进行的，即使存储库数量增加，也能确保性能保持一致。
随着项目的扩大，该平台的智能过滤系统起着至关重要的作用。通过将无关警报减少90％以上，合气道使安全团队能够管理更大的代码库而不会感到不知所措。该工具每次扫描的处理时间仅为 1-5 分钟，可提供快速反馈，在不中断开发工作流程的情况下支持实时监控。
随着组织专注于保护人工智能代码和企业系统，保护网络已成为难题的关键部分。Vectra AI 作为一种由 AI 提供支持的网络安全解决方案介入，旨在检测和应对托管 AI 系统的环境中的威胁。
通过应用机器学习，Vectra AI 检查网络行为以发现异常活动。这使安全团队可以集中查看分布式基础设施中的潜在风险，帮助他们快速果断地采取行动。
Vectra AI 强调数据隐私和合规性。它包括基于角色的访问控制，以确保只有经过授权的人员才能访问敏感信息。此外，其内置的审计记录支持合规性工作，并在事件发生时简化取证调查。
Vectra AI 旨在毫不费力地融入现有的安全设置。它与流行的 SIEM 解决方案集成，并通过 API 连接到主要的云提供商，从而实现自动威胁响应。该平台还与编排工具配合使用，持续监控容器化应用程序。这些集成可确保持续的自适应监控，为网络安全提供可扩展的方法。
Vectra AI 专为高流量网络而设计，可轻松处理大规模部署。其实时监控功能可向安全团队提供即时警报，缩短响应时间并降低风险。该解决方案的自适应机器学习模型不断改进威胁检测，与不断变化的安全格局保持同步。
Fortinet 的人工智能驱动安全架构将传统的网络安全措施与专业的人工智能防御相结合，可有效保护人工智能环境。
Fortinet 通过将端点和网络保护与其统一平台相集成，采用综合方法来实现 AI 安全。该系统自动跨组件共享威胁情报，增强了人工智能系统对潜在攻击的防御。通过将保护范围扩展到网络级漏洞，它补充了先前讨论的解决方案。
该集成框架通过利用共享的威胁情报和对潜在风险的自动响应，解决了现代人工智能环境的复杂安全需求。
在为您的组织选择合适的工具时，必须使您的选择与您在安全性、集成和可扩展性方面的特定需求保持一致。以下是一些领先平台的主要重点领域的简要摘要：
此图表可作为起点，帮助您比较工具并确定符合组织优先事项的工具。
在评估这些解决方案时，重点关注可确保在整个生命周期中为人工智能系统提供强大保护的功能：
最终，选择最符合您的风险管理策略、技术环境和财务考虑因素的工具。
人工智能安全的世界正在以惊人的速度发展，这使得大规模部署人工智能的组织选择正确的工具比以往任何时候都更加重要。我们的审查重点介绍了一系列旨在保护人工智能生命周期的方法。来自 企业协调和治理 由 Prompts.ai 提供给 端点保护 这些工具由CrowdStrike Falcon提供，可以解决安全难题的不同部分。这种多样性凸显了量身定制方法以满足组织独特需求的重要性。
这里没有放之四海而皆准的解决方案。正确的选择取决于您的运营要求、监管义务和现有基础设施等因素。当然， 预算方面的考虑 也是决策过程中的一个关键因素。
随着全球政府推出新的人工智能治理框架， 监管合规 已成为越来越多的优先事项。选择能够满足这些不断变化的合规要求的平台至关重要。
除了传统的网络安全问题外，人工智能安全方面的挑战也在扩展。像这样的威胁 对抗攻击、模型中毒和即时注入 变得越来越复杂，人工智能技术的每一次突破都会带来新的漏洞。现在，致力于建立强大、适应性强的安全框架的组织将更有能力面对这些不断变化的风险。
部署 AI 安全工具仅仅是个开始。为确保长期保障，您需要投资于 持续监测、定期评估和人员培训。即使是最先进的工具也只能与其背后的团队和流程一样有效。
随着人工智能成为业务运营的核心部分，安全故障的风险将继续增加。通过专注于包括智能工具选择、正确实施和持续警惕在内的全面安全战略，组织可以自信地拥抱人工智能的潜力。当今那些认真对待人工智能安全的人不仅可以保护自己的数据和声誉，还可以在日益由人工智能驱动的世界中保持竞争优势。
保护人工智能系统面临的挑战超出了传统网络安全措施的范围。这些系统严重依赖大量的高质量数据，但是获取和验证此类数据可能是一个重大障碍。这种依赖使人工智能在训练阶段特别容易受到数据中毒或篡改等问题的影响。
另一个紧迫的问题是 对抗性攻击，攻击者在其中制作专为破坏或操纵模型行为而设计的恶意输入。与传统系统不同，人工智能模型通常作为 “黑匣子” 运行，透明度和可解释性有限。这种不明确的情况使检测、审计和解决安全漏洞的工作变得复杂。因此，保护人工智能系统需要应对一系列挑战，这些挑战比传统网络安全所面临的挑战更加复杂且不断变化。
AI 安全工具旨在使用 API、云连接器和标准化协议与现有 IT 系统顺利集成。这种方法可确保在不对您的运营造成重大干扰的情况下采用它们。这些工具专为与您当前的基础设施配合使用而设计，为抵御潜在威胁增加了额外的防御层。
在采用这些解决方案时，请关注几个关键因素。首先，检查一下 兼容性 使用您现有的硬件和软件，以避免不必要的复杂情况。其次，确保工具可用 可扩展性 随着需求的变化，为未来的增长提供支持。第三，验证他们的 合规 使用既定的安全标准，例如NIST或MITRE ATLAS，以满足监管要求。实时威胁检测、强大的数据加密和安全飞地等功能对于有效保护也至关重要。与当前安全框架的无缝集成对于防范 AI 系统中出现的新漏洞至关重要。
当恶意行为者调整输入以欺骗 AI 系统时，就会发生对抗性攻击，导致他们犯错误，例如分类错误、暴露敏感数据，甚至遇到系统故障。这些操作通常利用 AI 模型中的弱点，对其可靠性和安全性构成严重挑战。
为了应对这些威胁，组织可以采取诸如此类的措施 对抗训练，它使模型能够识别和抵御此类攻击，以及 输入验证，在处理数据之前确保数据的完整性。大厦 更强大的模型架构 还可以提高弹性，帮助保护人工智能系统免受不断变化的风险。
