保障 AI 模型和 AI 智能体的安全。自动发现影子 AI。统一团队以实现值得信赖的 AI。
通过整合治理和安全，解锁值得信赖的 AI
立即观看网络研讨会，了解如何整合安全与治理团队，实现安全、可信的 AI 部署。
您的 AI 风险分数是多少？
组织需要主动执行 AI 安全防护，同时了解与 AI 部署相关的风险以及如何管理这些风险。IBM® Guardium AI Security 可助您发现影子 AI、保护所有 AI 模型和用例、执行实时防护以抵御恶意提示的影响，并根据通用指标协调团队工作，以部署安全且值得信赖的 AI。
对云、代码存储库和嵌入式 AI 中的 AI 模型进行自动化持续监控，以识别所有 AI 用例，包括影子 AI 和 AI 智能体，从而实现有效治理。
通过自动化渗透测试 (pentest) 检测跨生成式 AI 用例的安全漏洞和错误配置，并将其映射到领先的评估框架以便进行修复。
扫描并保护 AI 应用程序的不同输入或输出提示。定制特定的安全策略（例如代码注入、PII 暴露、数据泄露等），以确保 AI 的安全。
与 IBM® watsonx.governance 集成，为不同团队提供切实的风险和治理解决方案，以便查看同一组指标，并确定业务和安全风险。
客户使用详情
Guardium AI Security 有助于实现 AI 的企业级安全。它提供全方位 AI 视图，涵盖已知和已批准的 AI；影子 AI；未批准、未认可和未审查的 AI，以实现全面可视化。
运行自动化渗透测试，然后根据严重程度查看 AI 中的任何安全漏洞和错误配置。获取自动化推荐响应，以便团队快速采取行动。
借助 watsonx.governance 和 AI Security，您可以优化不同团队的协作并确保指标的一致性。这将大大减少处理新风险的时间，从而部署安全且值得信赖的 AI。
Guardium AI Security 支持安全团队为应用程序定义相关安全策略，帮助您保护应用程序免受恶意或违规输入或输出提示的影响。
安全地扩展 AI
Guardium AI Security 提供强大的企业级解决方案，助您管理 AI 资产的安全性，使安全和治理团队聚焦于同一组指标，以部署安全且值得信赖的 AI。
Guardium AI Security 支持您全面了解 AI 用例，以发现生成式 AI、影子 AI 和智能体式 AI。对云、代码存储库和嵌入式 AI 中的 AI 模型进行自动化持续监控。
漏洞和错误配置会破坏 AI 部署。借助 Guardium AI Security，您可以运行自动化渗透测试，以识别需要修复的高风险漏洞。将结果映射到常见的评估框架，例如 OWASP 的 LLM“十大风险”、NIST AI RMF。
以代理模式利用 Guardium AI Security 中的 AI 网关或使用 SDK 扫描和保护进入应用程序的不同提示，以便更好地保护 AI 应用程序。
Guardium AI Security 和 watsonx.governance 支持您查看相同的 AI 库存，通过单一仪表板同时考量安全风险和合规因素，并获取影子 AI 洞察分析，从而部署安全且值得信赖的 AI。
Guardium AI Security 支持您全面了解 AI 用例，以发现生成式 AI、影子 AI 和智能体式 AI。对云、代码存储库和嵌入式 AI 中的 AI 模型进行自动化持续监控。
漏洞和错误配置会破坏 AI 部署。借助 Guardium AI Security，您可以运行自动化渗透测试，以识别需要修复的高风险漏洞。将结果映射到常见的评估框架，例如 OWASP 的 LLM“十大风险”、NIST AI RMF。
以代理模式利用 Guardium AI Security 中的 AI 网关或使用 SDK 扫描和保护进入应用程序的不同提示，以便更好地保护 AI 应用程序。
Guardium AI Security 和 watsonx.governance 支持您查看相同的 AI 库存，通过单一仪表板同时考量安全风险和合规因素，并获取影子 AI 洞察分析，从而部署安全且值得信赖的 AI。
分析师引言
Jennifer Glenn - IDC 安全与信任事业部研究总监
“安全团队面临的最大挑战之一，是将安全事件和合规违规转化为可量化的业务风险。AI 和智能体 AI 的快速普及加剧了这一挑战。将 AI 治理与 AI 安全相统一，能为组织提供必要的背景信息以发现风险并确定优先级，同时提供清晰的信息，阐明不解决这些风险的后果。"
Krista Case – Futurum 集团
“IBM Guardium AI Security 能识别这些未经授权的模型，并将其纳入集中治理，利用 IBM watsonx.governance 确保其符合组织协议。这一能力对于防止敏感数据泄露和降低漏洞风险至关重要。”
AI 发展迅猛，但安全防护必须跟上步伐。深入了解 AI 安全基础知识、保障 AI 安全的方法论路径，以及您组织可采取的实际措施。
使用评估框架针对 AI 部署进行基准测试，并解决关键漏洞，例如提示注入和供应链问题。
IBM 专家强调了生成式 AI 安全和治理的重要性，并分享了助力组织实现安全有效部署的实用策略。