Security

构建、监控和部署在您的数据库上训练的 SQL API。从一处管理安全性、性能和访问控制。借助 Buster，安全团队可以使用 api 和 sql 来检测威胁并改进威胁检测。

简单的越狱检测（Hugging Face 模型）。借助 LLM Warden，安全团队可以使用安全审计来检测威胁并提高风险降低率。

运行时扫描、PII 编辑、内容过滤。借助 LLM Guard，安全团队可以使用安全审计来保护系统并降低风险。

多格式 ML 模型文件扫描器（pickle、SavedModel 等）。借助 ModelScan，安全团队可以使用安全审核来保护系统并改进威胁检测。

用于代理工作流程的开源 CLI 安全扫描器。借助 Agentic Radar，安全团队可以使用开源和工作流程来审核风险并提高风险降低率。

教育有效载荷。通过 Basic-ML-prompt-injections，安全团队可以使用提示和广告来审核风险并提高风险降低率。通过基本 ML 提示注入，安全团队可以使用提示和广告来保护系统并提高合规性。

预防备忘单和最佳实践。借助 OWASP LLM 提示注入预防，安全团队可以使用提示和安全审核来检测威胁并提高风险降低水平。

用于对针对 ML 系统的安全和隐私威胁进行建模的开源模拟器。借助 AIJack，安全团队可以利用开源和隐私来审核风险并改进威胁检测。

面向美国政府承包商的人工智能合规软件。借助 FARSITE，安全团队可以使用安全审核来检测威胁并降低风险。

Burp Suite 扩展集成了 LLM，以增强漏洞扫描和流量分析。借助 BurpGPT，安全团队可以使用分析和安全审计来审计风险并改进威胁检测。

先进的自动化红队平台，具有 50 多个专用探测器和自适应攻击引擎。借助 Giskard，安全团队可以使用自动化和安全审核来保护系统并降低风险。

可编程输入/输出/对话框/检索/执行控制。借助 NeMo Guardrails，安全团队可以使用安全审核来检测威胁并进一步降低风险。

策划进攻/防守 AI 渗透测试技术。通过人工智能渗透测试，安全团队可以使用测试和安全审计来检测威胁并提高风险降低率。

自动代码审查：查找错误、修复安全问题并提高性能。借助 Callstack.ai PR Reviewer，安全团队可以使用自动化和安全审核来审核风险并提高风险降低率。

用于即时注入攻击/防御的工具包/基准。通过开放提示注入，安全团队可以使用提示和安全审核来保护系统并提高合规性。

DAST-AI 平台可通过工件扫描在整个 AI 生命周期中实现自动化红队。借助 Mindgard，安全团队可以使用自动化和安全审计来审计风险并提高风险降低水平。

LLM 应用程序的跟踪+评估。借助 LangSmith，安全团队可以使用安全审核来检测威胁并降低风险。借助 LangSmith，安全团队可以使用安全审核来检测威胁并改进威胁检测。

实时提示注入/越狱检测，并提供近实时警报。借助 Lakera Guard，安全团队可以使用提示和安全审核来保护系统并改进威胁检测。

规划者+总结者渗透测试代理。借助 HackSynth，安全团队可以使用代理和摘要来检测威胁并提高合规性。

利用我们的开源 AI 提高开发人员的工作效率和代码安全性。借助 MutahunterAI，安全团队可以使用开源和安全审计来审计风险并改进威胁检测。

通过39个攻击模块和29个防御模块防御逃避、投毒、提取、推理攻击。借助 Adversarial Robustness Toolbox (ART)，安全团队可以使用安全审核来检测威胁并改进威胁检测。

用于识别越狱和漏洞的 LLM 模糊测试框架。借助 FuzzyAI，安全团队可以使用 ide 和安全审计来审计风险并改进威胁检测。

用于模型上下文协议安全测试的开源 MCP 网关。借助 Lasso MCP Gateway，安全团队可以使用开源和测试来保护系统并提高合规性。

LLM 漏洞扫描器 – 测试 120 多个类别（幻觉、数据泄露、提示注入、错误信息、毒性、越狱）。借助 garak，安全团队可以使用提示和测试来检测威胁并提高合规性。

使用 RAIL 的验证规则和结构化输出。借助 Guardrails AI，安全团队可以使用安全审核来审核风险并提高合规性。

自动化红队标准化评估框架，具有 18 种方法比较。借助 HarmBench，安全团队可以使用自动化和安全审核来检测威胁并改进威胁检测。

通过定制有效负载生成进行自动提示注入测试。借助 aiapwn，安全团队可以使用提示和测试来检测威胁并提高风险降低率。

LLM API 集成的模糊测试框架。借助 LLMFuzzer，安全团队可以使用 API 和安全审核来检测威胁并改进威胁检测。

人工智能驱动的根本原因分析，具有多维基线和预测分析。借助 Dynatrace Davis AI，安全团队可以使用分析和安全审计来保护系统并降低风险。

用于课程、反馈和差异化的人工智能工具。借助 Brisk Teaching，安全团队可以使用安全审核来检测威胁并提高合规性。

LLM 和 IDE 的安全代理，可过滤输入/输出以防止 API 密钥泄漏和不安全的代码。借助 CodeGate，安全团队可以使用 api 和 ide 来检测威胁并提高风险降低率。

针对能源、金融服务和其他受监管行业的监管合规管理体系和专业知识。我们提供专家系统和服务，减轻您肩上的监管负担。

用于自动化 LLM 红队与多回合攻击者-目标交互的开源框架。借助 ARTKIT，安全团队可以使用开源和自动化来保护系统并改进威胁检测。

AI应用监控、实时威胁检测和零信任访问控制。借助 HiddenLayer AIM Security，安全团队可以使用安全审计和人力资源来检测威胁并改进威胁检测。

漏洞开发和研究助理。借助 AI-OPS，安全团队可以使用搜索和安全审核来检测威胁并提高合规性。

通过实时警报实施即时注入检测的综合指南。借助 NeuralTrust AI Guide，安全团队可以使用提示和 IDE 来检测威胁并进一步降低风险。

基于代理的日志记录和分析。借助 Helicone，安全团队可以使用分析和安全审核来检测威胁并改进威胁检测。

150 多种工具 + AI 代理自动化。借助 HexStrike AI MCP，安全团队可以使用自动化和代理来审核风险并提高风险降低率。

具有审计跟踪、恶意代码检测和数据丢失保护功能的商业工具。借助 CalypsoAI Moderator，安全团队可以使用安全审核来审核风险并提高风险降低水平。

针对 T&E 工作流程的强化 ART 扩展。借助 HEART，安全团队可以使用工作流程和安全审核来保护系统并改进威胁检测。