BeyondGuard
BeyondGuard是一个企业级AI安全平台，为LLM、RAG和AI代理提供实时威胁阻断、低代码策略控制和统一风险可见性。它能防御提示注入、数据泄露、越狱和未经授权的工具使用，确保AI在任何堆栈上合规安全部署。
BeyondGuard是一个企业级AI安全平台，为LLM、RAG和AI代理提供实时威胁阻断、低代码策略控制和统一风险可见性。它能防御提示注入、数据泄露、越狱和未经授权的工具使用，确保AI在任何堆栈上合规安全部署。
ZeroTrusted.ai
ZeroTrusted.ai 是一个先进的 AI 安全平台，提供 AI 防火墙、网关和健康检查功能，以保护企业 AI 生态系统。它强制执行零信任原则，以防止数据泄露、确保合规性，并保护大型语言模型 (LLM)、AI 代理和 RAG 系统免受威胁。
ZeroTrusted.ai 是一个先进的 AI 安全平台，提供 AI 防火墙、网关和健康检查功能，以保护企业 AI 生态系统。它强制执行零信任原则，以防止数据泄露、确保合规性，并保护大型语言模型 (LLM)、AI 代理和 RAG 系统免受威胁。
Adversa AI
Adversa AI 是一家领先的 AI 安全平台，专注于使 AI、ML 和 LLM 系统变得安全、可信和负责。它提供持续的 AI 红队演练、漏洞评估和加固解决方案，以防范网络威胁、隐私问题和安全事件。Adversa AI 获得 Gartner 和众多行业奖项的认可，帮助各行各业的组织确保其 AI 转型的安全。
Adversa AI 是一家领先的 AI 安全平台，专注于使 AI、ML 和 LLM 系统变得安全、可信和负责。它提供持续的 AI 红队演练、漏洞评估和加固解决方案，以防范网络威胁、隐私问题和安全事件。Adversa AI 获得 Gartner 和众多行业奖项的认可，帮助各行各业的组织确保其 AI 转型的安全。
Lakera
Lakera 是一个AI原生安全平台，旨在保护生成式AI应用免受提示注入、数据泄露和合规性违规等威胁。它提供实时运行保护、由全球最大AI红队支持的持续威胁情报，以及通过单行代码即可轻松集成。Lakera 受到像 Dropbox 这样的企业信赖，以超低延迟保护所有主流模型和语言的AI代理和应用。
Lakera 是一个AI原生安全平台，旨在保护生成式AI应用免受提示注入、数据泄露和合规性违规等威胁。它提供实时运行保护、由全球最大AI红队支持的持续威胁情报，以及通过单行代码即可轻松集成。Lakera 受到像 Dropbox 这样的企业信赖，以超低延迟保护所有主流模型和语言的AI代理和应用。
Robust Intelligence
Robust Intelligence（现为思科旗下公司）是一个端到端的AI风险管理平台。它通过实时的AI防火墙和自动化测试，在AI模型的整个生命周期内保障其安全，帮助企业减轻安全、道德和运营风险，从而安全、负责任地部署AI。
Robust Intelligence（现为思科旗下公司）是一个端到端的AI风险管理平台。它通过实时的AI防火墙和自动化测试，在AI模型的整个生命周期内保障其安全，帮助企业减轻安全、道德和运营风险，从而安全、负责任地部署AI。
promptfoo
promptfoo 是一个全面的大型语言模型（LLM）测试和评估框架。它帮助开发者和企业通过系统性测试、基准评估和AI驱动的红队演练，来比较提示词质量、评估模型性能并增强AI安全性。它支持超过50家LLM提供商，包括本地模型，并提供对开发者友好的CLI，可无缝集成到开发工作流中。
promptfoo 是一个全面的大型语言模型（LLM）测试和评估框架。它帮助开发者和企业通过系统性测试、基准评估和AI驱动的红队演练，来比较提示词质量、评估模型性能并增强AI安全性。它支持超过50家LLM提供商，包括本地模型，并提供对开发者友好的CLI，可无缝集成到开发工作流中。
Fiddler AI
Fiddler AI 是一个企业级 AI 可观测性平台，旨在为 AI 系统建立信任和透明度。它为传统机器学习（ML）模型和大型语言模型（LLM）提供统一的监控、可解释性和安全性。该平台帮助团队检测和解决数据漂移、性能下降、偏见和安全漏洞等问题，确保 AI 应用的可靠、公平和合规。
Fiddler AI 是一个企业级 AI 可观测性平台，旨在为 AI 系统建立信任和透明度。它为传统机器学习（ML）模型和大型语言模型（LLM）提供统一的监控、可解释性和安全性。该平台帮助团队检测和解决数据漂移、性能下降、偏见和安全漏洞等问题，确保 AI 应用的可靠、公平和合规。
关于 AI 安全
AI 安全工具是一类专业的网络安全解决方案，利用人工智能和机器学习来主动识别、预测并响应数字威胁。这类工具能实时分析海量数据，识别传统基于规则的系统常常错过的模式、异常和潜在攻击向量。这使组织能够自动化威胁检测，加速事件响应，并以更高的速度和准确性适应不断演变的新型网络攻击。与传统安全工具不同，AI 安全系统能从新数据中学习，持续提升其针对零日漏洞和复杂威胁的防御能力。
核心功能
- AI驱动的威胁检测：利用机器学习算法实时识别恶意软件、网络钓鱼企图和异常网络行为。
- 预测性威胁情报：分析全球威胁数据，预测潜在攻击并在漏洞被利用前识别新兴风险。
- 自动化事件响应：自动遏制威胁、隔离受影响的系统，并启动修复协议以最大程度减少损失。
- 行为分析 (UEBA)：监控用户和实体的行为以建立基线，并检测内部威胁或被盗用的账户。
- 漏洞优先级排序：扫描系统和代码以识别安全弱点，并使用AI对最关键的风险进行优先级排序。
适用场景
AI 安全工具主要由各种规模企业的安全运营中心 (SOC)、IT 部门和 DevOps 团队使用。对于处理敏感数据的行业（如金融、医疗保健和电子商务）而言，这些工具尤为关键，可用于防范数据泄露、确保法规遵从性并维护客户信任。
选择要点
选择 AI 安全工具时，应考虑其在端点、网络和云环境中的威胁覆盖范围。评估其与您现有安全技术栈（如 SIEM、防火墙）的集成能力。考察其响应动作的自动化水平以减少手动工作量，并关注其 AI 决策的可解释性，以辅助安全分析。
AI 安全应用场景
为安全运营中心 (SOC) 自动进行威胁狩猎
一位 SOC 分析师使用 AI 安全平台每天监控数百万个网络事件。AI 自动标记了一次模仿正常用户流量的、微妙且缓慢的数据窃取企图，这种行为几乎不可能通过手动方式发现。平台提供了一个带有完整攻击时间线和上下文数据的优先警报。这使得分析师能够在几分钟内调查并遏制该漏洞，而这项任务以前需要数小时甚至数天的手动日志分析，从而显著缩短了平均响应时间 (MTTR)。
主动对软件漏洞进行优先级排序
一个 DevOps 团队将 AI 安全工具集成到他们的 CI/CD 流程中。该工具扫描新代码中的漏洞，但不仅仅是列出它们，而是使用预测性分析，根据威胁情报数据对最有可能在野外被利用的漏洞进行优先级排序。这使得团队能够将有限的资源集中用于修复构成最直接风险的关键漏洞，从而在从一开始就提高应用程序整体安全性的同时，加速开发周期。
高级鱼叉式网络钓鱼邮件检测
一个组织部署了 AI 驱动的电子邮件安全网关。它不仅分析关键词，还分析传入邮件的上下文、发件人信誉、语言模式和社交工程线索。它成功识别了一封针对首席财务官 (CFO) 的复杂鱼叉式网络钓鱼邮件，该邮件因不含恶意链接或附件而绕过了传统过滤器。AI 将异常的请求和写作风格标记为异常，从而阻止了一起重大的商业电子邮件泄露 (BEC) 事件和潜在的金融欺诈。
通过行为分析检测内部威胁
一家金融机构使用带有用户与实体行为分析 (UEBA) 功能的 AI 安全工具。该系统为每位员工建立了正常活动基线，包括典型的登录时间、数据访问模式和地点。它检测到一名员工在深夜突然访问他们通常不接触的敏感客户文件，并试图将其传输到外部设备。AI 将这一系列异常行为标记为高风险事件，在数据丢失前实时向安全团队发出潜在内部威胁警报。
云环境的实时安全监控
一家在公有云（如 AWS 或 Azure）上运行其基础设施的公司使用 AI 安全平台来监控其环境。该工具检测到一系列异常的 API 调用，试图从一个被攻破的容器中提升权限。它会自动隔离该容器并阻止恶意 IP 地址，防止攻击者在云网络中横向移动。这种自动化的响应在几秒钟内就遏制了威胁，避免了其影响关键服务或访问存储在云中的敏感数据。
保护 AI 模型免受对抗性攻击
一家开发自有机器学习模型的科技公司使用专门的 AI 安全工具来保护它们。该工具专注于 AI *本身*的安全，而不仅仅是*利用* AI 实现安全。它模拟对抗性攻击，如数据投毒和模型规避，以识别其 AI 系统中的弱点。通过运行这些测试，开发人员可以在部署前加固他们的模型以抵御操纵，确保其 AI 驱动产品（如推荐引擎或欺诈检测系统）的完整性和可靠性。