“在AI時(shí)代，最大的風(fēng)險(xiǎn)不是不去創(chuàng)新，而是在沒有穩(wěn)固基礎(chǔ)的情況下創(chuàng)新?！?/p>

生成式人工智能 （Gen AI） 和大語言模型 （LLM） 正在革新各行各業(yè)，但是，它們的快速應(yīng)用帶來了嚴(yán)峻的網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)，為陳舊系統(tǒng)構(gòu)建的傳統(tǒng)安全方法根本無法應(yīng)對(duì)。

如今，企業(yè)面臨著知識(shí)產(chǎn)權(quán)被盜、數(shù)據(jù)泄露、違反隱私法規(guī)等風(fēng)險(xiǎn)。在這種情況下，就更需要了解 LLM 的所在位置、漏洞以及暴露程度。這正是 Qualys TotalAI 發(fā)揮作用的地方。

Qualys TotalAI 為企業(yè)提供針對(duì) AI 生態(tài)系統(tǒng)的可視化和控制，可保障 企業(yè)運(yùn)營安全并減輕風(fēng)險(xiǎn)。它旨在應(yīng)對(duì)特定威脅，例如，提示注入（Prompt Injection） 、越 獄（ Jailbreaks）、模型被盜、敏感信息泄露， 讓 AI 基礎(chǔ)設(shè)施保持穩(wěn)健且合規(guī)。

Qualys TotalAI 為 AI 工作負(fù)載提供全面的保護(hù)，可應(yīng)對(duì) OWASP 列 出的 十大 LLM 應(yīng)用程序風(fēng)險(xiǎn)。

AI 工作負(fù)載發(fā)現(xiàn)與監(jiān)察

通過 AI 資產(chǎn)映射和創(chuàng)建 AI 資產(chǎn)清單，實(shí)現(xiàn)可視化管理。全面了解所有 AI工作負(fù)載，包括可能帶來隱藏風(fēng)險(xiǎn)的影子模型（Shadow Models）。

AI 漏洞管理

區(qū)別于傳統(tǒng)掃描方式，Qualys TotalAI使用650+種AI特定檢測(cè)， 評(píng)估AI模型和基礎(chǔ)設(shè)施，防止數(shù)據(jù) 被盜、配置錯(cuò)誤和其他風(fēng)險(xiǎn)。

LLM 掃描

評(píng)估 LLM 模型是否存在提示注入、 越獄、模型被盜等重大風(fēng)險(xiǎn)。防范可 能危害數(shù)據(jù)或知識(shí)產(chǎn)權(quán)的威脅。

使用 TruRisk? 確定優(yōu)先級(jí)并做出響應(yīng)

利用TruRisk?評(píng)分工具，集中精力 處理重要事項(xiàng)。優(yōu)化修復(fù)工作，讓最 嚴(yán)重的風(fēng)險(xiǎn)得到優(yōu)先解決。

合法合規(guī)

確保 AI 模型不違反 GDPR 和 CCPA 等數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)，防止數(shù)據(jù)泄露，避免高額罰款。

審核編輯 黃宇