統一零信任 CNAPP 
安全API 
安全 Kubernetes 
安全金鑰 
利用AI-SPM紅隊防禦影子AI並及時發動攻擊
應對現代人工智慧威脅：零信任提示和沙箱
人工智慧合規與安全的常見挑戰
合規挑戰
遵守行業和監管標準是一件相當複雜的事情。
缺乏可見性
各組織在監控人工智慧/機器學習流程是否有安全風險方面面臨許多挑戰。
配置錯誤
應用程式、模型、工作負載和環境通常缺乏適當的安全控制。
人工智慧模型漏洞
人工智慧模型面臨對抗性攻擊、資料投毒和未經授權的存取等威脅。
資料安全風險
人工智慧模型訓練和推理過程中可能會洩漏敏感資料。
您的AI是否無風險且合規？
查看我們的解決方案
我們的人工智慧安全平台的應用案例
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人工智慧治理、風險和合規性（AI-GRC）
- 支援 NIST AI、MITRE AI、AISCP、SOC 等。
- 自動執行審計追蹤和策略檢查。
- 增強對人工智慧治理的可見性和控制力。
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自動化紅隊演練
- 動態測試人工智慧模型是否存在漏洞。
- 自動化對抗性攻擊模擬，主動辨識弱點。
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LLM 提示防火牆
- 防止即時注入攻擊。
- 確保基於LLM的應用程式中的互動安全可控。
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培訓管道安全
- 確保模型訓練流程和工件的安全。
- 保護訓練好的 AI 模型免遭盜竊、篡改或惡意更改。
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資料安全
- 檢測PII/PHI暴露。
- 防止資料集被篡改。
- 防止未經授權的存取。
取得人工智慧安全的定期和按需報告
人工智慧安全模組
人工智慧安全態勢管理（AISPM）
人工智慧部署安全
人工智慧資料安全
AI運行時安全
人工智慧紅隊
人工智慧治理與合規
跨多雲平台的AI代理安全
對 Azure AI Foundry、Copilot Studio 和 AWS Bedrock 中的 AI 代理進行即時可見性、沙箱和稽核。
多雲代理可見性與審計
對雲端環境中的人工智慧代理進行持續發現、行為審計和風險監控。
沙盒中不安全工具的使用
防止代理程式在執行時期工作流程中執行有風險的外部工具、API 和操作。
沙箱自動產生程式碼
隔離 LLM 產生的腳本和程式碼執行，以防止惡意執行時間行為。
多平台支援
業界首創，可跨主流雲端平台實現代理發現與治理。
用於持續治理的人工智慧模型卡
將您的模型文件從靜態報告轉換為即時安全性和風險儀表板。
- 持續安全與供應鏈
取得所有模型組件的即時軟體物料清單 (SBOM)、即時漏洞掃描和持續許可證合規性檢查。 - 自動化驗證與風險評分
使用沙箱驅動的評估進行自動化紅隊演練，評估安全性、偏見、毒性、越獄恢復能力，並分配動態變化的風險評分。 - 運行時可觀測性和隔離
建立行為基準並監控運行活動，以偵測策略違規行為，並確保模型資料儲存的即時資料隔離和圍欄。
人工智慧安全應用案例
提示防火牆
- 快速注射防禦
- 個人識別資訊與秘密資訊編輯
- 毒性過濾
- 程式碼執行預防
人工智慧紅隊
- 供應鏈安全（惡意載重）
- 即時洩漏風險（硬編碼密鑰）
- 許可證合規性（限制性授權）
- 偏差與毒性檢測
人工智慧雲端基礎設施安全
- 公開的筆記本（公開存取）
- 未加密的訓練數據
- 權限過高的角色（身分和存取管理風險）
- 影子人工智慧資產（未經批准的實例）
模型沙盒
- 代理網路隔離（API 限制）
- 檔案系統保護（唯讀路徑）
- 進程白名單（阻止子殼層）
- 資料外洩控制（DNS 過濾）
人工智慧檢測與回應
- 跨雲端和模型的人工智慧活動監控
- 基於策略的異常檢測
- 即時警報和自動修復
- 人工智慧操作的完整審計跟踪
基於人工智慧的票務創建
- 根據人工智慧安全警報自動建立工單
- 包含證據和元資料的、上下文豐富的工單
- 與 Jira 和 ServiceNow 集成
- 工作流程驅動的補救追蹤
AccuKnox AI-SPM 在人工智慧的每一層都提供安全保障
與安全專家交流
準備好保護您的敏感雲端資產了嗎？
統一、安全、靈活的人工智慧部署
您可以將 AI 工作負載部署到任何地方——從本地到多雲——並增強安全性、透過 MCP 實現無縫編排，以及支援最廣泛的 AI/ML 平台生態系統。
人工智慧安全關鍵差異化因素
運行時提示防火牆，具備 LLM 作為評判員的清理和阻止功能
用於注射、幻覺、毒性、偏見的自動化人工智慧紅隊演練
跨模型、代理、資料集和管道的多層人工智慧安全
AI資產清單，包括代理、模型和管道沿襲映射
AI偵測和回應模型濫用和基礎架構配置錯誤
透過模型紅隊演練、提示過濾、資料集完整性檢查和安全的機器學習供應鏈控制來偵測和阻止 AI 特有的威脅。
AI 安全競爭格局排名
AI 安全常見問題解答
AccuKnox 的 ModelKnox 提供即時執行時間可見度和威脅偵測功能，專為 AI 工作負載行為而設計。它能在毫秒內辨識推理篡改、模型提取和資源濫用，然後觸發自動修復，將反應時間縮短 95%。
是的。 AccuKnox 會關聯提示輸入、模型行為、API 呼叫和執行時間異常等訊號，進而重構多階段攻擊路徑。透過 AI-SPM、運行時監控和 API 安全提供的跨層可見性，團隊可以在鍊式攻擊升級之前將其偵測到。
AccuKnox 提供運行時可觀測性，實現進程級可見性，產生跨容器、代理程式和 AI 管線的執行沿襲。它會對應提示、模型、工具或 API 呼叫與系統操作之間的關係，從而實現完整的稽核追蹤和行為時間軸。
AccuKnox 的 CDR 功能可自動修復 AI 安全事件，透過專為 AI 工作負載建置的智慧自動化，將回應時間縮短 95%。事件響應無需人工幹預即可觸發，在威脅造成後續損害之前將其遏制。
AccuKnox ModelKnox 提供針對 AI 工作負載攻擊模式（包括提示注入、輸出操縱和模型提取）最佳化的即時威脅偵測。傳統安全工具缺乏毫秒響應視窗所需的推理層可見度。
AccuKnox 利用行為監控和執行時間威脅偵測技術，在新型攻擊模式對 AI 工作負載造成損害之前將其識別出來。由於它分析的是行為而非特徵碼，因此能夠捕捉利用模型或訓練資料中隱藏漏洞的未知威脅。
AccuKnox 提供基於 AI-SBOM 和 AIBOM 的模型、函式庫和相依性可見性。它持續掃描漏洞和惡意軟體包，檢測受損依賴項的異常行為，並在 LangChain 等 LLM 框架中強制執行可信任註冊表和簽署工件。
AccuKnox 可保護從資料擷取到訓練的整個資料管道，提供資料集、訓練過程和模型輸出的可見性和控制。它能偵測到在傳統開發生命週期中難以發現的訓練資料投毒和資料集篡改行為。
ModelArmor 利用 eBPF 技術為 AI 工作負載提供運行時沙箱和隔離。它透過核心層級強制執行，保護生產 LLM 環境免受模型提取、推理操作和資源濫用的侵害，且不會為推理管道增加任何代理開銷。
AccuKnox 為人工智慧的整個生命週期提供安全保障，從資料收集到部署，並根據不同階段應用相應的控制措施。訓練階段可偵測資料中毒並進行管道治理。推理階段則可獲得及時的防火牆保護、輸出監控和行為異常檢測。
AccuKnox 與 KubeArmor 集成，可在 Kubernetes 叢集中提供全面的策略執行，並具備 AI 專屬的運行時控制功能。它在統一的策略框架內同時處理容器編排安全性和 AI 工作負載的特定需求。
AccuKnox 可在 AWS、Azure、GCP 和混合環境中提供一致的 LLM 保護，並實現統一的政策執行和合規性監控。無論模型部署在何處，安全態勢都保持一致，消除了因雲端平台工具差異而產生的安全漏洞。
AskADA AI 協同駕駛工具將威脅情報來源與即時分析相結合，提供對 AI 特定威脅和漏洞的上下文安全洞察。它能夠自動呈現相關情報，無需安全團隊手動關聯不同情報來源。
AccuKnox 的 AI 驅動型關聯分析透過針對 AI 和 LLM 工作負載模式專門優化的智慧分析，可將誤報率降低 95%。它能夠區分合法的 AI 操作和真正的威脅，而不是產生令安全團隊不堪重負的噪音。
ModelKnox 提供統一的儀錶板，可對所有 AI 資產進行視覺化、風險管理和合規性追蹤。安全團隊只需在一個介面即可查看安全態勢、漏洞、策略違規和合規狀態，無需再使用零散的工具。
AskADA 提供情境化的安全洞察，並可自動執行針對 NIST AI RMF、歐盟 AI 法案、OWASP、AVID 和 MITRE 的合規性檢查。它能發現監管漏洞並產生統一的報告，從而幫助團隊減少手動審計準備工作的時間。
AccuKnox 提供針對人工智慧和生命週期管理 (LLM) 特有威脅的專業白皮書、人工智慧治理清單、威脅分析報告和實施指南。資源涵蓋人工智慧安全績效管理 (AI-SPM) 工具、治理框架以及安全人工智慧工作負載部署，滿足需要更深入文件的從業人員的需求。
AccuKnox 能夠全面發現跨環境的內部開發代理、模型和管道。它能夠映射代理功能、資料存取權限和工具集成，然後透過持續的行為監控，在建置、部署和運行時生命週期中應用策略即程式碼治理。
AccuKnox 在全球範圍內對所有型號和代理商強制執行 12 個以上類別的防火牆規則，並可根據業務需求進行客製化。策略引擎在提示、模型、API 和運行時層級驗證操作，並在執行前進行持續的紅隊演練，以應對不斷變化的行為。
AccuKnox採用沙箱方法來了解執行時期代理程式應用程式的行為。它分析行為模式以推斷意圖，評估有效權限與所需權限以識別越權行為，並透過即時存取控制來強制執行最小權限原則，從而保護國家健康資訊。
AccuKnox 利用模式匹配和上下文分類技術，偵測提示資訊和模型回應中的個人識別資訊 (PII)、API 金鑰、憑證和其他敏感資料。它支援可配置的操作，包括監控、警報或阻止，涵蓋傳輸中的資料和產生的輸出。
AccuKnox 透過 AI-SPM 應對對抗性攻擊，其執行時間監控和行為分析功能專為 LLM 威脅模式而設計。自動化紅隊演練持續運行對抗性模擬，以測試模型防禦能力並即時調整安全態勢。
AccuKnox 為 LLM 提供了一個提示防火牆，可防禦注入攻擊並強制執行安全性、可審計的提示互動。它會在所有連接的模型和代理上應用可配置的策略，在註入嘗試到達模型推理之前將其阻止。
AccuKnox 與 GitHub Actions 和其他 CI/CD 管線工具集成，可在 AI 開發生命週期的各個階段實現安全掃描。 DevSecOps 團隊可以將 LLM 安全性嵌入現有工作流程中，而不會影響模型部署速度。
AccuKnox 建議評估供應商的資料處理實務、模型行為和存取控制，要求透過 AIBOM、稽核日誌以及與歐盟人工智慧法案和 ISO 42001 的合規性對應來提高透明度。部署後對第三方存取進行持續的運行時監控至關重要。
AccuKnox 可在終端機、瀏覽器、SaaS 和雲端環境中持續發現 AI 資產。它透過分析出站流量、API 呼叫和瀏覽器互動來偵測影子 AI 使用情況，並將使用情況與使用者身分和資料存取模式關聯起來，從而評估風險。
AccuKnox能夠辨識SaaS平台（包括輔助駕駛、外掛程式和第三方整合）中嵌入的AI功能。它分析應用程式行為、API呼叫和資料流，以發現隱藏的AI使用情況，然後根據治理策略標記未經授權的整合。
AccuKnox 提供的 ModelArmor 是一款開源解決方案，它基於 KubeArmor 技術構建沙箱，可安全地隔離 AI 和 ML 工作負載。企業無需依賴特定供應商，即可利用社群驅動的 AI 安全創新，並根據具體的部署需求進行客製化。
AccuKnox 的無代理 AI-SPM 透過 API 整合提供全面的風險評估，無需在 AI 基礎架構上安裝任何軟體。它在保持推理性能的同時，確保安全態勢的可見性，從而消除了基於代理的方法所引入的攻擊面和額外開銷。
AccuKnox 的零信任 AI 安全框架在其整合的 CNAPP 架構中，確保在整個 AI 生命週期內進行持續驗證和策略執行。無論運行在何處，每個代理、模型和 API 互動都會經過驗證，而不是被假定為可信。
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準備好進行個人化安全評估了嗎？
“選擇 AccuKnox 的原因是開源 KubeArmor 對 eBPF 和 LSM 技術的創新運用，從而實現了運行時安全。”
戈蘭本奧尼
資訊長
“在 Prudent，我們提倡在應用和雲端安全方面採用全面的端到端方法。在我們深入的評估中，AccuKnox 在各個方面都表現出色。”
漢茲·克恩
資訊長
“Tible致力於為所有利益相關者提供全面的安全、合規和治理。”
梅林·布姆
常務董事
深受網路安全領域領先投資者的信賴
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關於我們
AccuKnox 提供針對人工智慧、API、應用程式、雲端和供應鏈安全的零信任安全平台。 AccuKnox 由研發創新機構 SRI International（史丹佛研究所）孵化而來，擁有開創性的零信任安全專利，並獲得包括 National Grid Partners、Dolby Family Ventures、Dreamit Ventures、Avanta Ventures 和 5G Open Innovation Lab 在內的頂級投資者的支持。