按需付费 - AI Model Orchestration and Workflows Platform
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。从数据泄露到对抗性攻击，保护人工智能系统需要专门的工具。以下是旨在保护培训、部署和运营过程中的人工智能工作流程的九种解决方案：
每个工具都解决了特定的挑战，从保护人工智能模型到保护敏感数据和网络。对于部署人工智能的组织来说，选择正确的解决方案取决于现有基础设施、监管要求和可扩展性需求等因素。以下是一个快速比较，可帮助指导您的决定。
人工智能安全不再是可选的。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 个领先的法学硕士，包括 GPT-4、Claude、LLaMA 和 Gemini，同时解决了数据治理、访问控制和实时监控等关键的人工智能安全问题。
该平台直接解决了人工智能安全方面的重大差距。 Prompt Security Inc. 联合创始人兼首席执行官 Itamar Golan 强调了这个问题：
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“各组织花了数年时间构建强大的、基于权限的访问系统，人工智能来了，并带来了全新的挑战。员工现在可以简单地要求人工智能透露敏感信息，例如薪资详细信息或绩效评估，而法学硕士可能会无意中遵守。我们新的授权功能弥补了这一关键差距，确保人工智能应用程序尊重现有的安全边界。”
These advanced authorization features are central to Prompts.ai’s strategy for safeguarding data and ensuring governance.
Prompts.ai 采用多层授权系统来实施严格的访问控制，防止敏感数据泄露，同时保持所有交互的全面审计可见性。
该平台使用上下文感知授权，它会评估用户的身份和每个请求的上下文。这可确保立即阻止通过自然语言查询访问敏感信息的未经授权的尝试。
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细化政策。其灵活的编辑选项根据预定义的规则自动屏蔽或阻止敏感细节，从而提供量身定制的数据隐私方法。
Prompts.ai 通过与现有系统无缝集成来增强安全性。它与 Okta 和 Microsoft Entra 等身份提供商合作，使组织能够在其当前的身份管理基础架构上进行构建，同时实施严格的访问控制。这种设计支持高效管理大型且复杂的用户组。
该平台提供实时监控、执行和审计日志记录，确保立即检测威胁并遵守安全协议。此外，其集成的 FinOps 功能提供了使用情况和成本的透明度，帮助组织实时了解其人工智能活动的财务和安全影响。
凭借即用即付的 TOKN 积分模型，Prompts.ai 允许组织根据需要扩展其 AI 安全基础设施。这可确保成本与实际使用情况保持一致，同时保持一致且可靠的安全措施。
Prompts.ai secures enterprise AI with built-in controls, while Wiz takes cloud defense to the next level by safeguarding AI workloads across multi-cloud environments. Wiz is designed to provide continuous monitoring and advanced threat detection, ensuring AI applications remain secure, no matter where they’re deployed.
该平台提供跨 AWS、Azure 和 Google Cloud 的实时可见性，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，同时提供了有关云配置、漏洞和合规性问题的详细见解。
Wiz 擅长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来保护分布式 AI 系统。其风险优先级引擎可帮助安全团队专注于最紧急的威胁，减少不必要的警报，同时保持强大的保护。
主要功能包括专为人工智能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、无服务器功能保护以及数据湖监控。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 可以轻松地与现有的云原生安全工具和 DevOps 工作流程集成，提供自动修复建议并执行安全策略。其基于机器学习的威胁情报可以识别异常模式，例如不规则的数据访问或模型推理的滥用，这可能表明潜在的安全风险。
对于管理复杂的多云设置的企业，Wiz 提供集中的安全监督，同时保持适应不同的云架构和人工智能部署策略。
随着焦点转向更先进的工具，下一个解决方案将建立在这些功能的基础上，通过人工智能驱动的洞察力增强威胁检测。
Microsoft Security Copilot 通过将生成式 AI 与庞大的威胁情报网络相结合，改变了识别和解决威胁的方式。该平台充当虚拟安全分析师，处理复杂的安全数据，发现模式，并以简单易懂的语言提供可操作的见解。
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，标记异常数据访问模式，并在潜在的对抗性攻击升级之前检测到它们。安全团队使用自然语言查询与平台交互（例如请求过去 24 小时内异常访问事件的日志），并接收详细分析、可视化摘要和建议的操作。此功能不仅增强了威胁检测，而且还与 Microsoft 更广泛的安全框架无缝集成。
Security Copilot 与 Microsoft Sentinel、Defender for Cloud 和 Azure AI 服务携手合作，提供跨本地和云环境的统一视图。该平台以 Microsoft 既定的安全框架为基础，通过人工智能驱动的见解增强威胁检测。它将多个 Microsoft 工具中的安全事件关联起来，为特定于 AI 的威胁提供丰富的上下文见解。例如，当可疑活动针对人工智能模型或训练数据时，Security Copilot 可以追踪攻击的来源，查明受影响的系统，并根据 Microsoft 的威胁情报建议补救步骤。
对于利用 Microsoft Purview 进行数据治理的组织，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。这些集成可确保在不同环境中进行一致的监督，为组织提供可扩展的实时保护。
Security Copilot 专为企业规模运营而构建，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。其监控范围扩展到跟踪模型推理请求、分析对 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。
该平台还可以自动响应事件，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，例如隔离受损的 AI 系统并生成详细的事件报告以供进一步分析。微软的分布式检测能力，跨越多个数据中心，即使在大规模攻击期间也能确保不间断的安全监控。这对于跨不同地区运行人工智能工作负载的组织来说尤其有价值，因为它提供了一致且可靠的监督。
凭借其强大的威胁检测和响应功能，Microsoft Security Copilot 不仅可以保护 AI 系统，还可以保护这些应用程序运行的端点。
CrowdStrike Falcon 利用行为分析和机器学习来密切关注端点，识别发生意外文件访问或不规则网络流量等异常情况。
Falcon 专为灵活性而设计，可与主要云服务和容器平台无缝协作，使其适用于从个人工作站到扩展网络的各种环境。
其自动响应功能通过隔离受损设备、停止有害进程并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 利用先进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），它可以有效识别潜在的安全威胁。这种方法加强了数据保护工作和运营绩效。
为了保护敏感信息并遵守监管要求，该平台对传输中和静态的数据采用强加密。它还具有可定制的访问控制功能，确保只有授权的个人才能访问关键数据。
IBM Watson for Cybersecurity 旨在顺利融入现有运营，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。这种无缝集成支持既定的事件响应工作流程而不会造成中断。
该平台专为企业规模需求而构建，可处理大量安全数据，同时提供实时警报。这使得能够快速响应安全事件，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 平台工作，为组织提供一种无论环境如何都应用一致安全实践的方法。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。这些功能顺利集成到现有工作流程中，有助于加强风险管理工作。
Aikido Security SAST 采用主动静态分析，以早期解决方案为基础，采用有针对性的方法来保护 AI 代码，以满足现代 AI 开发的需求。
该工具专注于静态应用程序安全测试 (SAST)，重点扫描 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对其人工智能系统的强大保护，安全代码扫描成为一个关键的起点。 Aikido Security SAST 通过在部署前识别代码中的潜在安全问题来满足这一需求，使其成为开发人工智能应用程序的团队的宝贵资产。
合气道的独特之处在于其智能漏洞检测系统。通过采用先进的噪声过滤，该平台消除了高达 95% 的误报，并消除了 90% 以上的不相关警报。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 AI 代码得到安全处理。该平台以只读访问模式运行，这意味着它无法在扫描期间更改用户代码。这让致力于专有人工智能算法的团队放心，他们的知识产权不会受到影响。
Users maintain complete control over repository access, manually selecting which repositories Aikido can scan. This ensures experimental or highly sensitive projects remain secure. During the scanning process, source code is temporarily cloned into isolated Docker containers unique to each scan. These containers are hard-deleted immediately after the analysis, which typically takes just 1–5 minutes.
合气道还确保扫描完成后不会存储任何用户代码。用户数据永远不会与第三方共享，访问令牌会生成为短期证书，并通过 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（例如 GitHub、GitLab、Bitbucket）处理的，Aikido 不会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。
Aikido Security SAST 可以轻松地与 GitHub、GitLab 和 Bitbucket 等流行的版本控制平台集成，从而可以轻松整合到现有工作流程中。它还与持续集成管道无缝协作，实现自动化安全扫描作为开发生命周期的一部分。这种集成使团队能够及早发现漏洞，从而降低部署前的风险。
For organizations with established security frameworks, Aikido’s low false-positive rate is a game-changer. Security teams can trust the alerts they receive, focusing on genuine threats and addressing them promptly. This approach not only enhances code security but also ensures that monitoring remains efficient and scalable as development efforts grow.
Aikido’s architecture is designed for scalability, enabling simultaneous scanning across multiple AI projects. Each scan is conducted within its own isolated environment, ensuring performance remains consistent even as the number of repositories increases.
The platform’s intelligent filtering system plays a vital role as projects scale. By reducing irrelevant alerts by over 90%, Aikido allows security teams to manage larger codebases without being overwhelmed. With processing times of just 1–5 minutes per scan, the tool provides rapid feedback, supporting real-time monitoring without disrupting development workflows.
随着组织专注于保护人工智能代码和企业系统，保护网络成为难题的关键部分。 Vectra AI 作为由 AI 驱动的网络安全解决方案介入，旨在检测和响应托管 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。这使安全团队能够集中了解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，以确保只有授权人员才能访问敏感信息。此外，其内置的审计跟踪支持合规工作并简化事件发生时的取证调查。
Vectra AI 旨在轻松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，以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，从而提供可扩展的网络安全方法。
Designed for high-traffic networks, Vectra AI handles large-scale deployments with ease. Its real-time monitoring capabilities deliver immediate alerts to security teams, cutting down response times and reducing risks. The solution’s adaptive machine learning models constantly improve threat detection, keeping pace with the ever-changing security landscape.
Fortinet 的 AI 驱动安全结构将传统网络安全措施与专门的 AI 防御相结合，有效保护 AI 环境。
Fortinet 通过将端点和网络保护与其统一平台集成，采用全面的 AI 安全方法。该系统自动跨组件共享威胁情报，增强人工智能系统对潜在攻击的防御能力。通过将保护扩展到网络级漏洞，它补充了之前讨论的解决方案。
该集成框架通过利用共享威胁情报和对潜在风险的自动响应来解决现代人工智能环境的复杂安全需求。
在为您的组织选择正确的工具时，必须使您的选择与您对安全性、集成和可扩展性的特定需求保持一致。以下是一些领先平台的主要关注领域的快速摘要：
该图表可作为一个起点，帮助您比较工具并确定与您组织的优先级相符的工具。
在评估这些解决方案时，请重点关注确保人工智能系统在其整个生命周期中得到强大保护的功能：
最终，选择最适合您的风险管理策略、技术环境和财务考虑因素的工具。
人工智能安全领域正在以令人难以置信的速度发展，对于大规模部署人工智能的组织来说，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。从 Prompts.ai 提供的企业编排和治理到 CrowdStrike Falcon 提供的端点保护，这些工具解决了安全难题的不同部分。这种多样性强调了定制方法以满足组织的独特需求的重要性。
There’s no one-size-fits-all solution here. The right choice depends on factors like your operational requirements, regulatory obligations, and existing infrastructure. Of course, budget considerations are also a key factor in the decision-making process.
随着世界各国政府推出新的人工智能治理框架，合规性已成为日益重要的优先事项。选择能够满足这些不断变化的合规性需求的平台至关重要。
人工智能安全的挑战也超出了传统的网络安全问题。对抗性攻击、模型中毒、即时注入等威胁变得越来越复杂，人工智能技术的每一次突破都会带来新的漏洞。现在致力于构建强大、适应性强的安全框架的组织将能够更好地应对这些不断变化的风险。
Deploying AI security tools is just the beginning. To ensure long-term protection, you’ll need to invest in ongoing monitoring, periodic assessments, and staff training. Even the most advanced tools are only as effective as the teams and processes behind them.
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。通过专注于全面的安全策略（包括智能工具选择、正确实施和持续警惕），组织可以自信地发挥人工智能的潜力。如今，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，还可以在日益人工智能驱动的世界中保持竞争优势。
确保人工智能系统安全所带来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高质量数据，但获取和验证此类数据可能是一个重大障碍。这种依赖使得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，攻击者制作专门用于破坏或操纵模型行为的恶意输入。与传统系统不同，人工智能模型通常作为“黑匣子”运行，提供有限的透明度和可解释性。这种不明确性使得检测、审计和解决安全漏洞的工作变得更加复杂。因此，保护人工智能系统需要应对一系列比传统网络安全面临的挑战更加复杂且不断发展的挑战。
AI 安全工具旨在使用 API、云连接器和标准化协议与您现有的 IT 系统顺利集成。这种方法可确保采用它们时不会对您的运营造成重大干扰。这些工具经过精心设计，可与您当前的基础设施配合使用，针对潜在威胁增加额外的防御层。
采用这些解决方案时，请重点关注几个关键因素。首先，检查与现有硬件和软件的兼容性，以避免不必要的复杂情况。其次，确保工具提供可扩展性，以随着您的需求的变化支持未来的增长。第三，验证其是否符合既定的安全标准，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人工智能系统中新出现的漏洞至关重要。
当恶意行为者调整输入来欺骗人工智能系统时，就会发生对抗性攻击，导致它们犯错误，例如错误分类、暴露敏感数据，甚至遇到系统故障。这些操纵通常会利用人工智能模型的弱点，对其可靠性和安全性造成严重挑战。
To counter these threats, organizations can adopt measures like adversarial training, which equips models to identify and withstand such attacks, and input validation, ensuring the integrity of data before it’s processed. Building stronger model architectures can also improve resilience, helping protect AI systems against evolving risks.
