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在企业加速落地大模型的当下，AI的生产部署无异于一场危险的“驯狮表演”——稍有不慎，幻觉、敏感数据泄露或提示词注入越狱就会引发灾难性后果。为此，一系列兼具“警察、社工与政委”角色的AI护栏、治理与红队测试平台正应运而生。本文盘点了当今最亮眼的16家AI安全与治理工具（如Guardrails AI、Credo AI、Protect AI等），从实时流量过滤、自动化模拟攻防到全球法规合规管控，全方位揭示了企业如何给失控的大模型戴上“紧箍咒”，打造安全可信的AI基础设施。
一系列旨在帮助控制和保护企业内部部署的LLM(大语言模型)和智能体的AI可信、护栏及红队测试平台正在兴起，以下是当今最亮眼的相关工具概述。
任何DevOps团队成员都知道，与AI打交道就像马戏团的驯兽师驯狮。当狮子乖乖坐在台子上并按指令吼叫时，老板和观众都很高兴，但它们总有失控的风险，从而让整场表演迅速陷入灾难性的收场。
现实情况是，在生产环境中运行LLM意味着必须随时准备应对幻觉、数据泄露、虚假信息、逻辑混乱甚至更糟糕的状况。近来，许多公司纷纷推出工具、平台和系统，旨在帮助AIOps团队分担管控AI的重任。他们正在构建的算法集精神科医生、警察、社工、政委和办公室打小报告者于一身。没错，其中一些工具内部甚至嵌套了它们自己的LLM——这种讽刺大家都心照不宣，但至少它们在为此做出努力。
这些工具的名称中通常带有“护栏”、“治理”或“可信”等词汇，它们与侧重于开发或基准测试的其他AIOps工具紧密相关，这些新兴的产品类别往往存在重叠，而随着AI及其周边市场的持续演进，这种重叠只会进一步扩大。
以下按字母顺序列出了16家最具前景的公司，它们致力于控制这些强大却也危险的LLM，只要能让这些模型乖乖待在台上并保持听话，它们就能发挥巨大的价值。
Collibra
数据产品需要对访问权限进行充分控制以防止泄露，同时又要精准提供客户所需的数据。Collibra提供了一个AI指挥中心，将治理和隐私保护工具与通用智能体管理任务(例如最大程度减少幻觉)相结合，该统一控制平面对各种智能体进行编目，并通过给出评估风险和准备就绪程度的“可信度评分”作为起点，该工具能与Snowflake或Databricks等其他数据管理工具良好集成，以便管理者通过深入分析完整的审计轨迹来控制访问权限。
定价：未提供标准定价信息。需预约演示并联系销售团队。
最大亮点：专注于保护整个企业的数据安全，这意味着AI治理只是实现整体数据准确性这一更大战略目标的一部分。
最适合：需要一致数据质量的大型企业。
Confident Security
测试和跟踪AI合规性通常需要处理大量的私密或敏感信息，这也是Confident Security开发了名为OpenPCC的云计算隐私保护工具的原因(该名称致敬了Apple的私有云 compute/Private Cloud Compute)。团队可以在开源核心版本与包含成熟SaaS平台及API的商业产品之间进行选择。两者都使用多层加密，以确保AI推理在安全且必要时匿名的系统中计算，并且仅在通过一系列测试后才予以发布。额外的隐私强化数学层有助于处理涉及更敏感查询的应用。
定价：基于Token计量的按需付费模式。
最大亮点：针对特定行业预定义的合规封装，使其敢于声明：“我们对任何数据泄露或误用承担财务责任。”
最适合：受合规约束严格的行业，如医疗保健或金融服务。
Credo AI
跟踪智能体并监控其风险行为是Credo AI的立足之本。企业DevOps团队可以构建集中式的智能体或LLM目录，然后定期参考这个“Govern AI Assistant”(GAIA)来控制合规问题。该工具可在从最底层的模型层到智能体层、应用层和网络层的各个层级起作用，并在必要时控制数据流。Credo的系统针对全球监管框架(包括欧盟《人工智能法案》、SOC2、ISO-42001和GDPR)提供“策略包”。自动化护栏既可以跟踪合规情况，也可以主动执行策略。
定价：联系销售团队获取报价。
最大亮点：针对国际监管框架的风险评估。
最适合：跨国大型企业。
F5 with CalypsoAI
将新技术与传统技术相结合是将LLM安全性扩展到整个企业的良好途径。F5收购了CalypsoAI，增加了自动化红队测试以及用于防御AI对手的工具组合。CalypsoAI旨在包裹在LLM周围，通过跟踪数据流在推理层做出防御举措。必要时，它可以探测模型是否存在新的或已知的潜在漏洞。
定价：可通过销售团队获取。
最大亮点：实时工具和集成的自动化红队测试，可监控提示词滥用等问题。
最适合：高流量应用，如面向公众的Web应用程序。
Fiddler AI
“所有企业智能体都需要AI控制平面，”Fiddler AI的销售宣传册中这样声明。其产品可以跟踪模型的行为，并试图为其行为提供一套坚实的解释。这些信息可以成为治理和保护模型以及确保其符合各种规章制度的基础。Fiddler可以在企业级规模下运行，聚合100多个指标的无限副本，以跟踪幻觉、毒性、个人身份信息(PII)泄露和漂移，然后，它会执行策略以抵御越狱、提示词注入或偏见等违规行为，其目标是处理管理大规模部署模型所需的海量遥测数据，使其专注于交付企业所需的内容。
定价：开发者免费层，基于跟踪数(Traces)计数的按量计费。
最大亮点：将护栏与通用模型维护相集成的统一平台。
最适合：运行大量预测性机器学习模型栈的团队。
Guardrails AI
Guardrails AI提供两款主要产品：Snowglobe(一种向模型输送无尽合成数据流并寻找异常的模拟器)和Guardrails OSS(一种随时可用于生产环境的框架，用于监控LLM并修复输出中的问题)。Guardrails OSS执行各种规则或“验证器”，解决包括拦截不良响应(PII泄露、越狱)以及修复格式错误JSON等微小问题在内的广泛问题，它旨在包裹任何LLM，并围绕所有交互提供一套护栏。
定价：开源工具，亦可提供托管服务。
最大亮点：对模型行为进行实时监控，以保护面向外部的工具。
最适合：需要LLM响应符合固定格式的结构化应用。
Hidden Layer
对任何计算机系统来说，寻找最深层的漏洞都很困难，但面对LLM难以琢磨的本质，这一挑战更为严峻。Hidden Layer的平台提供了全面的防御体系，始于一种旨在找出技术栈深处最难发现的AI的编目方法。在此基础上，它部署攻击模拟器和自动化红队来持续探测其识别出的模型，其AI物料清单(AI BoM)可以深入模型内部，在权重和元数据中搜索漏洞。这种多层方法旨在确保整个企业栈中的所有模型都能正确运行，且不会泄露关键信息。
定价：可通过AWS等云市场获取，并为定制安装提供自定义定价。
最大亮点：AI攻击模拟让开发者能够预判潜在问题。
最适合：保护专有模型安全的网络安全团队。
IBM's watsonx.governance
使用IBM的watsonx.governance控制一系列智能体和模型，始于构建一个跟踪所有已部署模型相关风险的治理图谱。该系统可以跟踪开发和部署，以便相关人员快速获取关于哪些数据进入了训练以及模型输出了哪些答案的解答。DevOps团队可以跟踪开箱即用的标准指标，例如模型漂移或幻觉比例，也可以定义自己的指标，这种方法通常能与在IBM Cloud上运行的其他IBM产品形成协同效应。
定价：30天免费试用后，费用根据使用量和部署范围按需计量。
最大亮点：全生命周期集成，旨在涵盖大型云端的所有治理问题。
最适合：在高度合规环境中进行多云部署的大型企业。
Lakera
当终端用户通过语音或书面提问和提示词直接与LLM交互时，Lakera就在那里监控流量并保持智能体合规。该工具旨在阻止允许终端用户攻击系统的越狱和提示词注入等行为。细粒度的访问控制实现了交互的精准编排，以防止未经授权的数据泄露或其他攻击。该公司还赞助了知名AI安全教育游戏“Gandalf”，许多人认为，从开发和运行该游戏中获得的知识使其工具更加优秀。
定价：针对Lakera Guard提供限制请求数和Token数的免费社区层。更大的额度需联系销售团队。
最大亮点：针对低延迟保护进行了优化的高速工具。
最适合：在实时环境中交付响应的团队。
Lasso Security
在大型企业平台上掌控AI需要广博的知识和控制它的工具。Lasso Security始于由自动化工具推动的AI实现全面普查，这些工具可以通过扫描源代码存储库和持续集成流水线等技术来发现各种LLM。这份资产清单成为了红队测试和运行时执行的基础。
定价：针对每次部署提供自定义定价。
最大亮点：面向多步骤工作流的智能体化工具。
最适合：保护鼓励创新且相对开放的环境的团队。
LogicGate
需要无代码治理、风险与合规(GRC)方法的CISO可以转向LogicGate的Risk Cloud，该工具将企业中所有服务的信息和评估填入图数据库中，其中一个维度专门跟踪由LLM加剧的潜在问题。其工具通过预建连接向外延伸，创建公司称之为“Risk Cloud Quantify”的数值，该数值结合数据收集和蒙特卡洛模拟来评估潜在危险。LogicGate还通过其价值实现工具(Value Realization Tool)解决更通用的管理问题，例如评估业务权衡，这共同为领导层提供了做出数据驱动决策的集中式报告系统。
定价：演示后提供定价。
最大亮点：与传统技术栈治理模型的深度集成。
最适合：需要对AI和传统代码都进行治理控制的全栈实现。
Mindgard
AI攻击面广泛、多样且大多未知。Mindgard的平台被设计为一个“自动化红队”，由一套程序和AI组成，不断挑衅并试图干扰目标。通过发现、侦察、攻击和防御再评估的不断循环，系统寻找风险并提出护栏改进建议以消除风险，该系统旨在与主流LLM和智能体配合使用，可以快速部署以提供快速的安全评估，并经常能找出需要堵塞的新漏洞。
定价：沙盒免费层以及针对更大工作流的互动式定价。
最大亮点：自动化红队模拟器部署数百种潜在威胁进行测试。
最适合：保持高强度警惕的安全研究人员。
OneTrust
对于任何开发AI解决方案的人来说，管理个人信息和其他法律限制变得越来越重要。一旦开始将私有数据混入训练语料库，DevOps团队就需要一个计划。OneTrust提供了公司称之为“持续治理”(Continuous Governance)的功能，这主要是指一个集成了整个企业栈编目、监控和过滤的平台。AI只是这个同样管理数据库和其他合规挑战的大型系统的一部分。其目标是提供正确的法律过滤，以便AI开发者可以重新投入到与提示词和上下文窗口的博弈中。
定价：按需提供定价。
最大亮点：旨在跟踪全球合规问题的全球隐私合规数据库。
最适合：受监管的大型跨国公司。
Prompt Security
当合适的解决方案是设立一个访问LLM的关卡时，Prompt Security提供了一个代理网关，用于过滤流入和流出的数据，防范任何形式的不当行为。该方法据称“与LLM无关”(LLM agnostic)，这意味着它侧重于审查输入和输出，而不是智能体的内部状态。Prompt Security承诺对这些数据流进行深度内容检查，这对于检测PII或其他受保护信息的泄露至关重要。这种架构也使得该工具更容易与各种内部和外部的AI驱动应用相集成。
定价：面向开发者的开源工具;销售团队可提供完整的部署支持。
最大亮点：用于构建知识深度的AI安全学院。
最适合：能够利用开源力量的团队。
Protect AI
有时危险隐藏在技术栈的深处，通常是在隐蔽的位置。Protect AI的工具集检查整个流水线的缺陷、弱点或隐性问题。最面向外部的工具Guardian是一组扫描器，它们使用可配置的规则集在CI/CD流水线中深入挖掘数据流。它的搭档Recon提供了一个自动化红队，带有预定义的攻击集合以供立即测试。第三部分Layer将AI安全与通用网络安全工具相结合，以构建全面的防御。最后，两个开源项目——LLM Security和ModelScan——提供了本地化的、与模型无关的解答。
定价：根据模型、流水线和智能体的数量提供自定义定价。
最大亮点：保护整个数据流水线的端到端集成。
最适合：防御复杂流水线和工作流的团队。
Securiti.ai
任何从事AI工作的人的首要目标之一，是确保从数据库等来源共享数据的规则同样适用于运行在相同平台上的所有LLM。Securiti.ai将此过程称为数据安全态势管理(DSPM)。其集中式平台可以搜索、识别和跟踪企业内部运行的所有智能体，然后使用上下文感知防火墙(Context-Sensitive Firewalls)、数据最小化(Data Minimization)和数据流治理(Data Flow Governance)等工具来控制它们的行为。几十个工具在同一个体系中协同工作，将治理与隐私意识及数据管理融为一体。
定价：根据使用量提供自定义定价。
最大亮点：连接所有安全问题的数据指挥中心。
最适合：具有复杂工作流且存在自定义数据治理问题的企业。
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