Mindgard

Mindgard：自动化 AI 红队演练与安全测试

什么是 Mindgard？

Mindgard 是一款 AI 安全测试解决方案，旨在帮助企业保护其 AI 系统免受新兴威胁。传统的应用安全工具无法应对与 AI 相关的独特风险，这使得 Mindgard 成为必要的保护层。

Mindgard 如何工作？

Mindgard 的 AI 进攻性安全解决方案采用自动化红队演练，以识别和解决仅在运行时才能检测到的 AI 特有风险。它集成到现有的 CI/CD 自动化流程和 SDLC 的所有阶段。将 Mindgard 连接到您的 AI 系统仅需一个推理或 API 端点即可实现模型集成。该平台支持各种 AI 模型，包括生成式 AI、LLM、NLP、音频、图像和多模态系统。

为什么 Mindgard 很重要？

AI 的部署和使用引入了传统安全工具无法应对的新风险。许多 AI 产品在没有充分安全保障的情况下推出，使企业容易受到攻击。Gartner 的研究表明，29% 拥有 AI 系统的企业已经报告了安全漏洞，但只有 10% 的内部审计人员能够了解 AI 风险。

主要特性和优势

• 自动化红队演练： 模拟对 AI 系统的攻击，以识别漏洞，无需人工干预。
• AI 特有风险识别： 识别并解决 AI 特有风险，例如越狱、提取、规避、反演、中毒和提示注入。
• 持续安全测试： 在整个 AI SDLC 过程中提供持续的安全测试。
• 与现有系统集成： 与现有的报告和 SIEM 系统集成。
• 广泛覆盖： 适用于各种 AI 模型和防护措施，包括像 OpenAI、Claude 和 Bard 这样的 LLM。

用例

• 保护 AI 系统： 保护 AI 系统免受传统应用安全工具无法应对的新威胁。
• 识别 AI 漏洞： 发现并缓解 AI 漏洞，使开发人员能够构建安全、值得信赖的系统。
• 持续安全保障： 在整个 AI 生命周期中提供持续的安全测试和自动化 AI 红队演练。

Mindgard 能够发现哪些类型的风险？

Mindgard 能够识别各种 AI 安全风险，包括：

• 越狱： 操纵输入，使 AI 系统执行非预期操作。
• 提取： 重建 AI 模型以暴露敏感信息。
• 规避： 改变输入，欺骗 AI 模型产生不正确的输出。
• 反演： 逆向工程模型以发现训练数据。
• 中毒： 篡改训练数据以操纵模型行为。
• 提示注入： 插入恶意输入以欺骗 AI 系统产生非预期响应。

奖项与认可

• 荣获 SC Awards Europe 2025 最佳 AI 解决方案奖和最佳新公司奖。
• 在 TechCrunch、Sifted 和其他出版物中都有报道。

常见问题解答

• 与其他 AI 安全公司相比，Mindgard 的优势是什么？ Mindgard 在 AI 安全领域拥有超过 10 年的严格研究经验，确保您能够获得最新的技术进步和合格的人才。
• Mindgard 可以处理不同类型的 AI 模型吗？ 是的，Mindgard 与神经网络无关，支持各种 AI 模型。
• Mindgard 如何确保数据安全和隐私？ Mindgard 遵循安全软件开发和运营的行业最佳实践，包括使用我们自己的平台来测试 AI 组件。我们符合 GDPR 法规，并预计在 2025 年初获得 ISO 27001 认证。
• Mindgard 可以与我今天使用的 LLM 一起使用吗？ 当然可以。Mindgard 旨在保护 AI、生成式 AI 和 LLM，包括像 ChatGPT 这样的流行模型。
• 哪些类型的组织使用 Mindgard？ Mindgard 为各种组织提供服务，包括金融服务、医疗保健、制造业和网络安全领域的组织。
• 为什么传统的 AppSec 工具不适用于 AI 模型？ AI 的部署和使用引入了传统工具无法应对的新风险。许多这些新风险，例如 LLM 提示注入和越狱，都利用了 AI 系统的概率性和不透明性，这些特性仅在运行时才会显现。要保护这些风险，需要一种全新的方法。

结论

Mindgard 是一款全面的 AI 安全测试解决方案，旨在帮助企业保护其 AI 系统免受新兴威胁。凭借其自动化的红队演练能力、AI 特有风险识别和持续安全测试，Mindgard 使开发人员能够构建安全且值得信赖的 AI 系统。通过将 Mindgard 集成到 AI SDLC 中，企业可以确保其 AI 模型和应用程序安全可靠地运行。