Mindgard

Mindgard 是一个开创性的AI安全与测试平台，旨在保护人工智能系统免受日益复杂的各种威胁。Mindgard由来自英国顶尖大学实验室的专家创立，拥有超过十年的AI安全研究背景，提供了业界首创的AI攻击性安全测试解决方案。它解决了传统应用安全（AppSec）工具留下的关键安全空白，因为这些工具无法有效处理AI模型独特的概率性、不透明性等特点。该平台使金融、医疗、网络安全等领域的组织能够自信地部署AI，确保其模型在面对对抗性攻击时具有强大的鲁棒性、可靠性和安全性。

如何使用Mindgard

使用Mindgard涉及一个集成到AI开发和部署生命周期（MLOps/DevSecOps）中的结构化流程，以确保持续的安全性：

1. 集成与范围界定： 将Mindgard集成到您现有的AI开发流程中。通过确定待测试的具体AI模型、其预期功能以及与您操作环境相关的潜在威胁向量，来定义安全评估的范围。
2. 自动化红队演练： 配置并启动自动化的红队演练。平台会模拟各种对抗性攻击，如提示注入、越狱、数据投毒和模型规避，以在无需人工干预的情况下对AI系统的防御能力进行压力测试。
3. 执行与监控： Mindgard在受控环境中执行攻击场景。它会持续监控AI模型在压力下的行为和性能，收集其应对各种威胁的响应数据。
4. 分析与报告： 平台会生成详细的报告，详述所有已识别的漏洞。这些报告对风险进行量化，评估其对业务的潜在影响，并提供清晰、可操作的修复建议。
5. 缓解与重新测试： 您的开发团队利用报告中的见解来实施安全修复，并加强模型的防御能力。随后，您可以在Mindgard上重新运行测试，以验证缓解措施的有效性，并确保漏洞已得到解决。

Mindgard的核心功能

• 自动化AI红队演练： 利用自动化工具和技术模拟对抗性攻击，高效地大规模识别漏洞。
• 持续安全测试： 集成到AI生命周期中，提供从开发到部署的持续测试和安全保障。
• 全面的威胁检测： 发现广泛的AI特定风险，包括提示注入、越狱、模型窃取、规避、数据投毒和模型反演。
• 模型无关平台： 支持多种AI模型，包括大型语言模型（LLM）、生成式AI、自然语言处理（NLP）、音频、图像和多模态系统。
• 风险量化与审计： 为业务报告提供AI风险的实证依据，帮助组织满足GDPR等合规要求，并为ISO 27001等标准做准备。
• 生命周期集成： 旨在与现有的MLOps和DevSecOps工作流无缝协作，使AI安全成为一个可操作和可审计的流程。

Mindgard的使用案例

Mindgard对于任何部署AI技术的企业都至关重要，尤其是在高风险环境中：

• 金融服务： 保护用于欺诈检测、信用评分和算法交易的AI模型，防止其被操纵和数据窃取。
• 医疗保健： 保护诊断AI的完整性，并确保AI驱动的医疗系统中敏感患者数据的隐私。
• 制造业： 保护用于工业自动化和质量控制的AI，防止可能导致运营故障的规避攻击。
• 网络安全： 加固AI驱动的威胁检测系统，确保它们不会被高级对手绕过。
• 技术与SaaS： 确保面向公众的生成式AI应用（如聊天机器人、内容创作者）不会被操纵以生成有害、有偏见或恶意的输出。

Mindgard的优势特点

Mindgard为保护复杂的AI环境提供了一种全新的方法：

• 专业知识： 基于超过10年的AI安全专项研究，提供对新兴威胁的深刻见解。
• 主动与持续防御： 超越被动式安全，在整个AI生命周期中持续识别和缓解漏洞。
• 高效与可扩展： 将高度复杂且资源密集的AI红队演练任务自动化，从而实现更广泛、更频繁的测试。
• 可操作与可审计的结果： 提供清晰、可量化的风险评估，使企业能够优先处理修复工作并证明其合规性。
• 保障AI部署的未来： 帮助组织建立对其AI系统的信任，并保护它们免受下一代对抗性攻击的侵害。

定价和计划

Mindgard的定价专为企业客户设计，并根据具体情况提供。平台的计划根据组织的具体需求量身定制，考虑因素包括AI模型的数量和复杂性、部署规模以及所需的支持级别。要获取详细的定价信息，感兴趣的组织应联系Mindgard的销售团队或通过其官方网站预约演示。