運行時保護人工智慧系統的六大頂級平台

這就是人工智慧工作負載暴露出的漏洞。只有透過觀察生命週期較短的容器和代理在活動執行期間的行為，才能確保其安全，而這需要運行時可見性，而純粹的姿態掃描從未打算提供這種可見性。 

與其僅限於無代理模式，像 Wiz 這樣的供應商擴展了他們的平台，為其構建了一個輕量級的基於 eBPF 的傳感器，專門用於這項工作，在現有的無代理基礎上添加了真正的基於代理的運行時強制執行，而不是試圖將配置掃描擴展到它從未設計用於做的事情。

作為無代理雲端安全領域的先驅之一，Wiz 持續在運行時層進行創新，推出 Wiz Sensor 也就不足為奇了。它基於 eBPF 構建，能夠在 Linux 主機和 Kubernetes 節點上即時進行核心級事件監控，且不會造成顯著的資源開銷。 

Sensor 還有一個專門針對 Windows 的版本，它使用 Windows 核心遙測技術而非 eBPF，將同樣的即時監控功能擴展到 Windows 工作負載。這些感測器協同工作，持續監控容器和虛擬機器內部運作的系統進程、網路連接和檔案修改情況。

其理念是，感測器即時顯示當前狀況，而 Wiz 的無代理姿態管理則顯示環境中其他地方可能出現的問題。無代理技術和 eBPF 的雙重優勢使安全團隊能夠了解即時 AI 模型、應用程式整合和獨立代理內部的運作情況，從而更輕鬆地主動阻止異常行為，例如 LLM 未經授權試圖竊取敏感資料。

運行時感測器不會自動部署到每個工作負載，它是 Wiz 的一個附加元件，因此值得注意的是，那些沒有專門配置並將其部署到生產系統的組織仍然只能獲得無代理狀態可見性，而無法獲得即時阻止功能。

Sysdig 為 Claude Code、Gemini CLI 和 Codex 等編碼代理提供專用的運行時檢測規則，這些規則基於 Falco 構建，Falco 是 Sysdig 於 2016 年創建的開源運行時安全引擎。該公司已使用 Falco 監控雲端原生運行時環境近十年，並利用這些經驗將覆蓋範圍擴展到 AI 專用工作負載。

借助 Sysdig 的工具，安全團隊可以從海量的合法代理活動中識別出入侵跡象。例如，嘗試存取敏感憑證儲存的編碼代理會觸發異常標記。 

這種級別的遙測資料最終會融入 Sysdig 更廣泛的 AI 工作負載安全功能中，該功能可以繪製即時攻擊路徑，以便團隊能夠優先處理和回應最重要的警報。

另一方面，Sysdig 的 AI 特定檢測功能不如該公司已有十年歷史的 Kubernetes 運行時引擎成熟，因此在 Windows 或容器化環境之外運行大量 AI 基礎設施的組織可能會發現其覆蓋範圍不如 Sysdig 為基於 Linux 的工作負載提供的覆蓋範圍廣泛。

透過 Prisma AIRS，Palo Alto Networks 可為整個 AI 開發生命週期提供威脅防護。該公司的 AI 運行時安全解決方案專為即時生產工作負載而設計，可即時檢查應用程式流量，以阻止提示注入、資料外洩、惡意程式碼執行和資源濫用。 

該運行時層是 Prisma AIRS 的原生組成部分；該公司在 2025 年收購 Protect AI 後，新增了一項獨立功能——模型和供應鏈掃描，而非運行時阻塞本身。在 Prisma AIRS 3.0 中，運行時覆蓋範圍進一步擴展到代理的特定行為，包括自主代理在生產環境中運行時可能出現的工具濫用和記憶體操作。

該公司將 Prisma AIRS 定位為一個單一的整合平台，涵蓋運行時保護、供應鏈掃描、模型安全、自動化紅隊演練和代理識別，旨在幫助企業避免將分散的單點工具拼接在一起。

由於 AIRS 是由包括 Protect AI 在內的多次收購組裝而成，因此買家應該預料到會有一些持續的整合工作，因為這些底層檢測引擎將繼續整合到單一產品中。

HiddenLayer 最初是一個專注於模型篡改、操縱和智慧財產權盜竊的研究項目，後來發展成為一個旨在防禦這些威脅的平台。這種發展脈絡體現在其運行時產品中，該產品會監控即時模型行為，以發現偏差或對抗性輸入的跡象，而不是主要關注提示層。

該公司以供應鏈掃描器為基礎建立了這款​​產品，該掃描器會檢查模型檔案中是否存在隱藏或惡意程式碼，就像防毒軟體檢查可執行檔一樣。 

透過將這種審查帶入運行時，平台可以獲得有關給定模型的基準「正常」行為的有用上下文，從而獲得在模型投入生產運行之前和期間對其進行驗證的訊號。

HiddenLayer 專注於模型級防禦，這意味著聊天類應用程式的提示層防護措施並非該平台的核心優勢，因此構建對話式 AI 功能的團隊通常會將其與專用運行時防護措施結合使用，而不是單獨依賴它。

Lakera Guard 利用了 Gandalf 的資料。 Gandalf 是一款公開遊戲，玩家試圖說服 AI 模型透露隱藏的密碼。 Gandalf 已吸引了全球超過一百萬名玩家，由此產生的大量對抗性提示訊息直接輸入到 Lakera Guard 背後的檢測模型中。

Lakera Guard 於 2025 年被 Check Point 收購，它位於用戶和模型之間，檢查每個提示和回應，以捕捉越獄嘗試、資料外洩以及嵌入在檢索的文件或文件中的攻擊。 

它專為低於 50 毫秒的延遲而設計，以最大限度地減少對模型性能的影響，並且它適用於任何 LLM，無論提供者是誰，這使其成為監控面向客戶的聊天機器人和 AI 助理的理想選擇。

由於 Lakera 是專為快速邊界而設計的，因此它不涵蓋更廣泛的 AI 姿態管理或供應鏈風險模型，因此團隊需要單獨的工具來處理篩選輸入和輸出之外的任何事情。

思科憑藉其網路技術專長，無需在應用程式內部部署代理程式或函式庫，即可保障人工智慧安全。 AI 防禦系統會檢查企業網路中的人工智慧流量，並即時應用策略，偵測快速注入攻擊、拒絕服務攻擊和資料合規性違規等跡象。

此外，客戶還可以將 Cisco AI Defense 與 Cisco Talos 威脅情報結合使用，後者涵蓋針對 AI 模型和 MCP 端點的新興威脅，並利用這些見解來調整設置，從而確定應該阻止哪些攻擊模式。 

由於它運作在現有的 Cisco 安全雲端框架內，團隊可以將他們現有的治理策略擴展到 AI 流量，而對底層基礎架構的變更卻微乎其微。

Cisco AI Defense 的網路層方法對已經運行 Cisco 安全雲端的組織來說價值最大，因此，沒有進行此類投資的團隊可能會發現，專門的 AI 安全供應商是實現相同保護的更直接途徑。

Wiz 和 Sysdig 都起步於雲端原生基礎設施監控，HiddenLayer 最初從事模型防禦研究，Lakera 透過公開的紅隊演練建立了聲譽，而 Cisco 和 Palo Alto 則來自網路層。不同的起點，卻得到相同的結論：靜態檢查不足以保障 AI 工作負載的安全，因為即時決策才是最重要的。

由於人工智慧代理可以存取第三方工具、文檔，並且能夠操作企業系統，因此，一個被攻破的代理造成的損害遠比一個給出錯誤答案的聊天機器人大得多。正因如此，安全防護必須從威脅的源頭著手。鑑於目前大多數生產環境中的人工智慧都運行在 Kubernetes 環境中，將現有的運行時可見度擴展到這些工作負載是合乎邏輯的下一步，而不是另一個專案。