Pay As You Go7 天免费试用；无需信用卡
人工智能驱动的工作流程自动化正在改变企业，但会带来数据泄露、即时注入和影子人工智能等安全风险。赌注很高- 81% 的企业 正在采用人工智能，但超过三分之一的报告增加了风险。2025 年，“LLMJacking” 造成的每日损失 46,000 美元到 100,000 美元，凸显了对强大解决方案的需求。
本文重点介绍了应对这些挑战的七个平台：
每个平台都通过威胁检测、治理、集成和合规来解决 AI 安全问题，在不影响效率的情况下确保更安全的工作流程。
Prompts.ai 通过将超过 35 种顶级语言模型（包括 GPT-5、Claude、LLaMa 和 Gemini）集中管理到一个企业就绪平台上，从而解决了工作流程自动化中的人工智能安全挑战。这种简化的系统使组织能够毫不费力地处理人工智能互动，最大限度地降低分散工具的风险，同时确保对团队和各种应用程序进行全面监督。
该平台将企业级监管嵌入到每个工作流程中。它提供详细的审计记录，跟踪访问了哪些模型、使用的提示以及数据在自动化流程中的移动方式。这种透明度有助于降低影子人工智能的风险，在影子人工智能中，未经授权使用公共人工智能工具可能会暴露敏感信息。通过使工作流程与组织政策保持一致并纳入合规性检查，Prompts.ai 确保 AI 运营可以安全地扩展。
Prompts.ai 通过提供统一界面来消除管理多个工具的混乱局面，从而简化安全性。组织可以通过一个安全的网关引导所有交互，而不必为各种 AI 服务处理单独的 API 密钥和接入点。这种方法不仅可以简化与现有安全系统的集成，还可以确保在自动化工作流程中始终如一地执行策略。
实时FinOps成本控制为企业提供了监管报告所需的财务见解。通过跟踪代币使用情况并将人工智能支出与业务结果联系起来，该平台确保了透明度。其即用即付的TOKN信用系统消除了经常性费用的负担，同时保留了对合规至关重要的详细审计记录。此外，数据处理控制确保敏感信息保持在组织边界内，使团队能够放心地部署安全合规的人工智能工作流程。
Arctic Wolf 凭借其先进的集成安全解决方案，已成为人工智能驱动的自动化领域的领导者。其 Aurora 平台的流程令人印象深刻 每周 9 万亿次安全事件 通过 Alpha AI 引擎，确保为自动化工作流程提供强大保护。该系统自动执行关键安全任务，处理 700 万个警报 并表演 每年修复 2 万次，利用深刻的安全洞察力在威胁中断运营之前对其进行检测和消除。
Alpha AI 引擎是北极狼威胁检测能力的核心。它擅长零日威胁防御和大规模行为分析，丰富了事件数据，简化了审查。2024-2025 年，北极狼与 Databricks 合作，统一了遥测功能 10,000 个组织，使分析师只需点击一下即可运行高级机器学习检测，无需手动编写脚本，并显著加快事件响应速度。此外，与Anthropic合作开发的人工智能安全助手提供全天候实时威胁分析。它将复杂的警报和 CVE 简化为切实可行的见解，有助于减少分析师的工作量和疲劳。
Arctic Wolf 的开放 XDR 架构通过无缝集成来增强其功能 超过 250 种第三方工具。其中包括微软Defender XDR、Oracle Cloud Guard、OneLogin和CyberArk等关键系统，涵盖端点、网络、云和身份系统。这种方法无需更换昂贵的基础设施，而是将遥测统一到一个统一的记录系统中。这种整合不仅可以增强安全性，还可以支持合规工作。
Aurora 平台提供无限的数据保留和轻松的按需日志访问权限，全部采用固定费用定价模式。这消除了基于数量的成本的不可预测性。通过 Unity Catalog 集成，组织可以集中管理数据治理并管理整个数据环境中的安全权限。AI 安全助手通过总结 “安全之旅” 中的行动项目并为 CVE 文档提供详细的 MITRE ATT&CK 背景信息，进一步简化了合规性。这些功能可确保工作流程做好审计准备，满足医疗保健、金融和政府等行业的严格监管要求。
Cato Networks 利用其 SASE 云平台统一人工智能驱动的安全性，确保 99.999% 的正常运行时间 同时管理全球安全事件。其平台将威胁检测、治理控制和无缝集成到一个高效的系统中。值得注意的是，2025年4月，CloudFactory通过其影子人工智能仪表板采用了Cato的GenAI控件，从而实现了对GenAI工具的安全和风险管理的使用。
Cato Networks 利用其内置于其统一平台中的先进的人工智能检测工具来应对现代威胁。
该平台的人工智能引擎处理数百个威胁情报源，维持全球黑名单 超过 500 万个参赛作品 没有人为监督。通过分配恶意分数，Cato 可以识别机器生成的域名和域名抢注尝试，通过屏蔽来胜过静态黑名单 恶意域名数量增加 3 到 6 倍。其Storyteller AI功能将原始事件数据转换为符合MITRE ATT&CK框架的清晰、可操作的叙述，从而加快管理自动化工作流程的安全团队的补救速度。
为了应对特定于人工智能的风险，Cato 部署了运行时防护栏来检测不安全的操作，包括在自动化工作流程中进行即时注入和越狱尝试。其人工智能驱动的数据丢失防护 (DLP) 系统使用大型语言模型来了解敏感文档（无论是金融、医疗还是人力资源相关文档）的背景，并执行政策以防止数据泄露到公共人工智能模型中。
Cato 的自治策略引擎通过优化和自动化网络和访问策略来增强安全性。它可以识别并删除冗余或有风险的防火墙规则，减少 “规则膨胀” 并自动实施零信任策略。正如 Cato Networks 产品管理副总裁奥菲尔·阿加西所解释的那样：
“多年来，IT领导者一直在追逐自主网络和安全的梦想，但却遇到了复杂性壁垒。有了卡托自治政策，我们终于跨越了这个门槛。”
Shadow AI 仪表板监控和分类 超过 950 个 GenAI 应用程序，允许对用户操作进行详细控制。基于角色的访问控制可确保最低权限的访问权限，提供帐户管理员、安全管理员、网络管理员和查看者等预定义角色，并可选择创建自定义角色。其他保障措施，例如多因素身份验证和 “监控” 选项卡下的审计跟踪，可确保对所有政策变更进行跟踪和负责。
Cato 的模型上下文协议 (MCP) 服务器简化了 AI 代理与 Cato 环境之间的交互，支持自然语言命令而不是复杂的脚本。这款基于 Docker 的服务器与 Cato 的见解和 SIEM 等第三方系统无缝集成，支持数据提取、自动配置和自定义集成。这些功能简化了数据处理和日常安全任务。
2025年5月，化学品制造商ESI使用Cato的统一管理和自动化策略工具，将新收购的公司整合到其安全网络所需的时间缩短为 80%。该平台还提供对 “代理生态系统” 的持续可见性，识别影子代理、非托管的MCP服务器以及云和本地环境中的自定义代理。开发人员受益于内联运行时护栏，保护其工作流程中的代理推理和工具使用。
除了技术防御外，Cato 还简化了合规管理和审计。
该平台维护了简洁的规则集，并提供对整个企业人工智能使用情况的实时可见性，从而减轻了合规性审计的负担。其人工智能驱动的 DLP 可检测敏感内容并执行公司政策，防止未经授权上传到公共 AI 模型。根据Gartner的数据，到2027年， 超过 40% 的人工智能相关数据泄露事件 将源于GenAI的跨境不当使用，这使得这些控制措施对于受监管的行业不可或缺。
Cato 的统一管理将配置、分析和审计整合到一个界面中。例如，在2025年，Fidal律师事务所从传统的MPLS架构过渡到Cato SASE，将广域网和安全成本降低了50％，同时提高了网络性能和可见性。此外，该平台通过其IPS层快速进行虚拟补丁可在数小时内消除漏洞，从而确保自动化工作流程保持安全，抵御新威胁。
Cisco AI Defense 通过将保护直接嵌入网络基础设施来保护自动化工作流程，无需代理或更改代码。该平台会检查AWS、Azure和GCP等主要云提供商之间的每一次人工智能互动，无论是提示、响应还是数据流。正如思科董事长兼首席执行官查克·罗宾斯所强调的那样：
“我们集网络、安全、可观测性和数据于一体的独特能力使思科能够为我们的客户提供人工智能时代的数字弹性。”
思科 AI 防御专为保护自动化 AI 工作流程而打造。它的算法红色团队可以在几秒钟内针对200多种攻击技巧测试模型，取代传统上需要数周的手动操作。该系统可识别各种威胁，包括超过 45 种即时注入方法、30 种数据隐私风险、20 个安全漏洞和 50 种安全威胁。这确保了广泛而彻底的威胁检测方法。
该平台的运行时保护在网络层运行，无需额外的代理即可检查所有 AI 流量。它可以在模型拒绝服务 (DoS) 攻击、提示提取、命令执行漏洞和数据中毒等威胁影响生产系统之前主动将其阻止。输出清理进一步确保 PII、PHI 或源代码等敏感数据不被泄露。Cisco Talos 以及专门的人工智能研究实验室不断使用最新的对抗策略、技术和程序更新平台。
AI Defense 控制台提供企业 AI 安全态势的集中视图。其 AI 云可见性功能可自动检测云环境中未经授权的人工智能模型，解决传统安全工具经常忽视的漏洞。通过策略选项卡，安全团队可以建立统一的数据保护和合规性规则，将其应用于网关和API强制连接中。
环球科技公司人工智能和网络创新全球主管肯特·诺耶斯评论了该平台的重要性：
“人工智能的采用使公司面临传统网络安全解决方案无法解决的新风险。思科人工智能防御代表了人工智能安全领域的重大飞跃，它为企业的人工智能资产提供了全面的可见性，并保护他们免受不断变化的威胁。”
该平台提供两种强制执行方法：网关强制运行时，它在网络层面拦截并自动阻止流量；以及直接集成到应用程序中的 API 强制运行时，使开发人员能够实现自定义安全逻辑。这种双重方法使组织可以执行企业范围的政策，同时满足应用程序的特定需求，从而确保全面监督。
思科 AI Defense 通过无缝集成扩展其保护范围，补充其检测和治理功能。它提供与 AWS Bedrock 等领先的 LLM 提供商的原生集成，在不中断工作流程的情况下保护模型交互。GitHub 集成可自动扫描 AI 模型文件、MCP 代码和注册表，识别恶意内容并在部署前确保许可证合规性。
AI 防御检查 API 允许开发人员将安全措施直接嵌入到应用程序中。同时，该平台的多云防御方法无需更改任何代码即可在网络架构层面执行策略。与 Splunk 的集成可集中记录日志，并提供有关人工智能相关安全事件的详细见解。此外，思科人工智能防御与思科安全终端和思科电子邮件威胁防御合作，应对供应链风险并管理恶意人工智能模型文件。目前，该平台支持英语和日语内容检查。
除了威胁检测功能外，思科人工智能防御还帮助组织与关键监管框架保持一致，包括NIST人工智能风险管理框架（AI-RMF）、MITRE ATLAS和OWASP法学硕士应用前十名。该平台包括用于防止监管数据泄露的护栏，例如个人身份信息、HIPAA下的PHI和金融服务的PCI数据。
自动合规性评估生成实时漏洞报告，评估 AI 应用程序的合规性状态。该平台的供应链治理功能在将人工智能模型文件引入企业网络之前，会对其进行扫描，以了解其是否符合软件许可和地缘政治原产地风险。Cisco AI Defense 拥有数百条可针对特定模型漏洞量身定制的预配置保护规则，可确保运行时护栏能够应对每种已部署模型的独特风险。这种方法可以保护基于代理的人工智能工作流程和检索增强生成 (RAG) 应用程序免受恶意提示和数据泄露的影响，同时保留可供审计的文档。
CrowdStrike通过其Falcon平台将人工智能安全性提升到一个新的水平，该平台旨在保护自动化工作流程和简化安全操作。
猎鹰平台使用 基于代理的安全架构 自主处理任务，减少持续的人为监督的需求。它是 夏洛特 AI 该功能允许安全团队在 Falcon Fusion SOAR 中利用大型语言模型。这种功能可以处理非结构化数据并自动执行复杂的响应，从而无需手动干预。正如 CrowdStrike 的露西亚·斯坦纳姆所说：
“夏洛特人工智能不仅仅是副驾驶，它代表了一类新的代理人工智能，它在专家定义的参数内运行，以加速整个SOC取得成果。”
CrowdStrike 开发 AI 检测与响应 (AIDR) 保护语言模型与自动化工作流程交互的 “提示层”。该层可抵御即时注入、越狱和模型操作等威胁。数据库跟踪结束后 180 种即时注射技术，该平台不断完善其防御。这个 猎鹰数据保护 该工具使用机器学习来检测用户、同行和组织之间数据移动中的异常行为，从而触发对可疑活动的自动响应。
该平台为特定任务部署专业代理。例如， 工作流程生成代理 将自然语言命令转换为自动化 SOAR 工作流程，而 恶意软件分析代理 检查可疑文件并将其与已知威胁联系起来。Charlotte AI Detection Triage 过滤掉误报，拯救安全团队 每周 40 小时 并交付 答案速度加快 75% 关于他们的安全环境。差不多 45% 的员工 在不通知管理层的情况下使用人工智能工具，该平台的影子人工智能检测填补了企业运营中的关键可见性空白。
这些检测功能建立在统一的数据模型之上，可实现全面的无缝工作流程自动化。
这个 Falcon Fusion SOAR 框架无需额外的许可费用即可提供原生集成，允许安全团队使用直观的界面和预建模板创建自动化工作流程。该平台的 企业图 整合来自端点、身份、云服务、SaaS 工具和第三方系统的遥测数据，使所有信号均可实时操作。
这个 数据转换代理 确保各种第三方工具的数据一致性，消除可能中断自动化的格式问题。CrowdStrike直接与广泛使用的企业工具集成，例如用于事件票务的ServiceNow、用于通知的Slack和用于任务管理的Jira。这个 微软团队集成 提供增强的特权访问权限，使用户可以直接在 Teams 中请求和获得提升的权限。此外， 代理响应协作 功能允许 Charlotte AI 在复杂的调查中安全地与可信的第三方代理和人工分析师进行互动。这样可以确保遵守 1-10-60 规则：在 1 分钟内检测到威胁，在 10 分钟内进行调查，在 60 分钟内将其隔离。
CrowdStrike的平台可自动执行事件响应任务，例如威胁检测、端点隔离和恶意软件清除，以确保合规性。它赢了 ISO 42001 认证，一项全球人工智能治理标准，反映了其对负责任的人工智能实践的承诺。安全自动化强制实施策略控制并实时检查配置，保持审计准备状态并满足合规性标准。
该平台解决了管理海量安全数据的挑战，这会带来影响 62.5% 的安全团队。各组织的平均收入为 每天 4,500 个警报，以及 其中 30% 未经调查 由于资源有限，自动化变得至关重要。通过处理警报分类和数据关联等日常任务，CrowdStrike 提高了一致性并减少了人为错误。所有自动化操作都记录在案，并附有完整的审计记录，从而确保透明度并满足监管要求。该平台的 “限定自治” 设置将代理限制在预定义的限制范围内，对于可能影响安全性或合规性的高影响力操作，需要人工批准。
SentineLone's 紫色人工智能 平台通过自主管理复杂的安全任务，将自动化提升到一个新的水平。它是 奇点超自动化 引擎将 AI 见解转化为可操作的工作流程，实现实时响应，例如隔离受感染的端点或撤消用户访问权限，完全无需动手。这种统一的方法简化了检测、响应和合规流程。
这个 紫色 AI 代理框架 模仿经验丰富的 SOC 分析师的决策，自动对威胁进行分类、调查和响应。它通过分析设备日志、用户行为和网络活动进行多步调查，在提出应对建议之前创建详细的事件叙述。它是 AI 相似度分析 利用数万亿个数据点和全球情报来评估警报是否真实，从而使安全团队能够专注于实际风险。
SentinelOne 的能力在 2024 年 MITRE Engenuity ATT&CK 企业评估中得到了强调，它实现了 100% 检测，零延迟。使用紫色人工智能的组织报告称，每年的生产力提高了 435,000 美元，而该平台通过以下方式减少了虚假警报 与行业标准相比为 88%，显著缓解了警觉疲劳。首席执行官托默·温加滕概括了这一愿景：
“在SentinelOne，我们认为人工智能不仅应该为安全团队提供帮助，还应该充当每位分析师的延伸，像经验丰富的人类防御者一样进行推理和行动。”
这个 奇点超自动化 平台优惠结束了 100 个预建集成 以及无需编程知识即可创建自定义工作流程的无代码拖放工具。通过使用 开放网络安全架构框架 (OCSF)，它在摄取时对数据进行了标准化，无需手动映射即可跨原生和第三方系统进行无缝查询。安全团队可以将 Splunk 或第三方数据湖等现有工具与 Purple AI 集成，将其推理能力应用于所有数据源，无需进行昂贵的迁移。此外， 奇点人工智能 SIEM 提供 每天摄取 10GB 的数据 -来自第一方和第三方来源-不收取额外费用，因此各种规模的组织都可以使用。
这种强大的集成框架确保了SentinelOne的平台不仅高效，而且能够适应不同的安全生态系统。
Purple AI 对每项行动保持不可变的审计跟踪，确保监管证据和问责制。出于合规目的，自动报告和自动调查等功能可生成详细的事件摘要。该平台还包含 人性化治理，允许分析师验证人工智能操作并将其转换为受管控的工作流程以备将来使用。自动化和监督之间的这种平衡确保了审计期间的一致性，同时适应了特定的合规需求。
SentinelOne还优先考虑数据安全，人工智能模型从未根据用户数据进行过训练。它是 即时安全 功能强制执行自动策略控制，支持 15,000 个 AI 网站 检测和减轻影子 AI 风险。这些措施共同为管理自动化工作流程提供了安全的端到端解决方案，同时满足严格的监管标准。
在不断变化的人工智能安全世界中，Protect AI的Guardian平台因专注于保护人工智能模型的完整性而脱颖而出。与专注于基础设施的传统安全工具不同，Guardian 专注于推动自动化工作流程的模型文件。到 2025 年 4 月，该平台已经进行了扫描 400 万个模型，包括超过 150 万 来自 Hugging Face 存储库。这种广泛的扫描能力为高级人工智能威胁检测奠定了基础。
守护者支持 超过 35 种模型格式，例如 PyTorch、TensorFlow、ONNX、Pickle、GGUF 和 Safetensors，在部署模型之前会自动扫描漏洞。它针对的威胁是 反序列化攻击、架构后门和运行时漏洞 -传统工具经常忽略的问题。这种强大的检测功能由 猎人，一个由超过17,000名安全研究人员组成的全球网络，他们不断识别和报告人工智能特定的漏洞，丰富了Guardian的扫描引擎。
“Guardian 提供市场上最广、最深的模型扫描仪集，可识别所有主要模型格式的反序列化、架构后门和运行时威胁。”-Protect AI
通过与Hugging Face的合作，Guardian确保在组织整合开源模型之前对其进行审查和安全，从而有效地阻止受损模型进入CI/CD管道。
Guardian 允许组织建立 可定制的安全策略 适用于第一方和第三方模型。安全团队可以围绕模型元数据、经批准的格式和可信来源定义详细规则，以确保生产中仅使用授权模型。该平台还维护一个 集中式审计跟踪，记录每项模型评估，以协助合规和内部审计。
通过强制执行安全传感器等安全格式和限制 Pickle 等高风险格式，Guardian 可以降低反序列化攻击的风险。这些策略足够灵活，可以适应不同团队的不同风险级别，同时保持一致的安全实践，无缝集成到现有工作流程中。
Guardian 旨在轻松融入现有工作流程，通过以下方式提供集成选项 CLI、SDK 或轻量级 Docker 容器。它支持多种模型来源，包括 MLFlow、亚马逊 S3、亚马逊 SageMaker 模型注册表、Artifactory 和 Git 存储库，允许安全团队在不中断当前开发流程或无需进行重大基础设施更改的情况下实施模型扫描。
“Guardian 可无缝集成到现有的人工智能管道、开发运营工作流程、存储库和研究环境中。”-保护人工智能
对于需要额外控制的组织，本地扫描仪可以在本地部署，从而可以安全地扫描敏感的知识产权。此设置可在开发期间提供即时反馈，帮助团队尽早而不是部署后解决漏洞。
AI 安全平台比较：主要特性和功能
对人工智能安全平台的分析突显了为工作流程自动化提供强大保护的重要性。由于组织平均每天管理4500个警报，面临约488万美元的数据泄露成本，因此采取有效的安全措施比以往任何时候都更加重要。
以下是 Prompts.ai 提供的关键安全功能的明细，展示了它如何保护四个关键领域的人工智能驱动的工作流程： 人工智能驱动的威胁检测， 治理控制， 集成能力，以及 合规支持。
人工智能驱动的威胁检测
Prompts.ai 会仔细检查每个 GenAI 提示和响应，以检测和阻止诸如即时注入攻击、数据泄露和不当内容之类的威胁。这种针对特定提示的安全级别可确保在潜在风险中断工作流程或危害敏感数据之前将其阻止。
治理控制
该平台为领导团队提供了对组织内所有人工智能互动的集中可见性。这种透明度有助于降低影子 AI 风险，并确保 AI 的使用符合既定政策，从而保持运营安全和问责制。
集成能力
Prompts.ai 将所有 GenAI 提示和响应的监控统一到一个界面中，从而简化了安全管理。这样就无需兼顾多个工具或 API 密钥，从而确保在不干扰现有工作流程的情况下实施一致的安全措施。
合规支持
Prompts.ai 专为企业需求而设计，提供详细的审计跟踪、监管报告的实时成本控制以及强大的数据处理措施等功能。这些工具有助于确保工作流程保持在组织和监管范围内，使其做好审计准备并合规。
要确保安全的人工智能驱动的工作流程自动化，需要在 AI 生命周期的每个阶段集成安全措施。这包括提示级过滤、行为监控、代理治理和整合人工监督等功能。随着人工智能应用的迅速扩展，将人工智能安全视为事后考虑不再是组织的选择。
选择平台时，请专注于 运行时保护 而不是仅仅依赖状态管理。实时屏蔽威胁的工具（例如防止即时注入或数据泄露的工具）可以在问题升级之前将其阻止。此外，正如超过三分之一的企业领导者所强调的那样，解决影子人工智能风险至关重要。选择能够集中监督所有 AI 活动并在不中断当前工作流程的情况下强制监管的解决方案。
阴影模式测试是另一种重要的策略。它允许组织在完全自动化流程之前通过人工审查来验证人工智能建议。正如 Absorm AI 网络防御负责人 Sreeharsha Dugga 所解释的那样：
“人工智能起草背景、时间表和建议。人类决定行动。”
这种协作方法显著缩短了审查时间，从 15-20 分钟缩短到仅 3-4 分钟，同时确保了对关键决策的问责制。通过采取此类主动措施，企业可以保持运营完整性并保护自己免受重大财务风险的侵害。
人工智能驱动的工作流程自动化带来了许多安全挑战，包括 数据泄露， 模型操作，以及 系统漏洞。当敏感信息在自动化过程中意外泄露时，可能会发生数据泄露，从而使机密数据易受攻击。同时，模型操作（例如提供对抗性输入）可能会欺骗人工智能系统做出有缺陷的决策，从而可能导致工作流程中断。
系统漏洞，例如配置错误或不安全的 API 集成，可以充当恶意攻击的门户。人工智能系统的复杂性质使它们容易受到数据中毒或未经授权的访问等威胁。为了应对这些风险，组织应实施强有力的安全措施，例如加密、身份管理、异常检测和持续监控。这些做法有助于确保 AI 工作流程保持安全和可靠。
Prompts.ai 在一个集中式平台中汇集了超过 35 个 AI 模型，提供 企业级安全 以满足您的合规和治理需求。其突出功能包括实时威胁检测、数据泄露防护、自动合规性检查和全面的审计跟踪。
专为符合领先法规而设计，例如 GDPR， 你好， SOC 2， ISO 27001，以及 欧盟人工智能法案，该平台可帮助企业维护安全性和合规性，同时简化其自动化工作流程。
Prompts.ai 通过利用 Anthropic Pro/Max 和 Opus 4.5 等先进的人工智能模型来防范即时注入攻击。这些模型专为处理自然语言输入而构建，侧重于安全性和可靠性。
为了进一步增强保护，Prompts.ai 采用了 深度防御策略，将多种安全措施分层以降低自然语言处理中的风险。强大的模型设计和主动防护措施相结合，可确保您的自动化工作流程保持安全和抵御潜在威胁。
