驾驭广阔的AI安全工具格局

如果你感觉自己在AI安全工具的海洋中溺水，你并不孤单。每周似乎都有新的初创公司出现，提供又一款AI扫描器、红队代理或合规小工具。仅去年一年，美国就成立了1,143家新获得资金的AI公司，总投资额超过150万美元。[1] 对于试图构建、部署和保护AI解决方案的安全领导者和团队来说，这种工具洪流可能让人感到困惑而非有帮助。

那么，你如何理解这一切？你如何知道实际需要什么，而不是仅仅追逐炒作？更重要的是，你如何确保引入的工具能够与现有流程、数据流良好配合，并符合合规要求？

问题：面包通道效应

你走进超市——饥饿且不知所措。货架上有47种面包，从白面包、黑麦面包、生酮面包、古老谷物面包到发芽谷物面包。这正是当前AI安全领域的现状。每个人都在承诺独特的东西，但除非你知道要解决什么问题以及它如何适应你的环境，否则你要么会选择不起作用的东西，要么会购买五个功能重叠的工具。

更好方法：从用例开始

不要孤立地评估工具，而是翻转这个过程。从你的用例开始，专注于你试图解决的问题。

你是想阻止敏感数据从基于LLM的聊天机器人中泄露吗？还是想在CI/CD管道内自动化漏洞分类？你是否面临压力，需要为AI模型的工作方式生成合规证据？

这些是完全不同的需求——它们需要不同类型的工具。

常见AI安全用例及寻找方向

以下是现实世界AI安全关注点及设计用于解决这些问题的工具类型的快速分解：

这些工具类别中的每一个都有数十家供应商和开源项目。关键是理解你需要完成的工作，然后相应地缩小搜索范围。

组织内部协调

即使一个工具在技术上很棒，除非它适合组织的工作方式，否则它也无法成功：

• 你的开发人员是否已经在使用GitHub Copilot？如果是，你如何在不破坏工作流程的情况下添加防护措施？
• 你是否有关于客户数据存放位置的内部政策？仅限云的工具可能不在考虑范围内。
• 你是否受HIPAA、SOC2或其他框架的约束？你的工具集需要帮助而非阻碍你的审计跟踪。

安全不能事后附加。它需要与你的DevSecOps、法律团队甚至你的文化保持一致。建立软件卓越中心并启用安全倡导者的创建，将在尝试制定工具标准时为更好的反馈提供条件，并为概念验证评估提供受众。

仅仅因为一个工具获奖或被列入"顶级AI安全初创公司"名单，并不意味着它适合你的环境。奖项通常认可创新而非集成。一个工具可能在纸面上很棒，但当它与你的DevSecOps流程冲突、不当处理受监管数据或产生比洞察更多噪音时，仍然会失败。

这就是为什么你需要的不只是一个闪亮的奖杯——你需要一个策略。

Optiv如何提供帮助

将Optiv视为超市通道中的营养师。

我们不是来卖给你一条面包，而是根据你的风险状况、架构、合规范围和运营成熟度，帮助你弄清楚需要什么。

这可能意味着评估你已经拥有的工具（并削减不需要的工具），找出重叠的部分，将工具映射到特定的业务用例，安全地将新工具试点和集成到CI/CD中，并帮助你构建可防御的AI治理和控制程序。

简而言之，我们确保选定的AI安全工具让你更安全，而不是更困惑。

AI安全策略胜过闪亮对象

很容易被仪表板和功能集所诱惑。

然而，归根结底，AI安全不是购买更多技术。它是关于降低风险、提高可见性和实现安全创新。

从问题开始，理解过程。然后，选择合适的工具——而不是最响亮的工具。我们在这里帮助你弄清楚这一点，并一起做好。

来源： [1] Nestor Maslej, Loredana Fattorini, Raymond Perrault, Yolanda Gil, Vanessa Parli, Njenga Kariuki, Emily Capstick, Anka Reuel, Erik Brynjolfsson, John Etchemendy, Katrina Ligett, Terah Lyons, James Manyika, Juan Carlos Niebles, Yoav Shoham, Russell Wald, Tobi Walsh, Armin Hamrah, Lapo Santarlasci, Julia Betts Lotufo, Alexandra Rome, Andrew Shi, Sukrut Oak. “The AI Index 2025 Annual Report,” AI Index Steering Committee, Institute for Human-Centered AI, Stanford University, Stanford, CA, April 2025