新型风险需要新型防护方案
随着生成式AI应用（从内部辅助工具到面向客户的聊天机器人）的兴起，企业在创新同时也不得不面对快速演变的新型风险层。传统应用安全工具无法有效应对对话式AI接口的独特威胁，安全团队需要针对性的防护方案。
核心防护能力构建
Exposure Command平台的AI攻击覆盖功能提供以下增强特性：
智能扫描增强
- 增强型R7Crawler以真实交互方式检测LLM和聊天机器人漏洞
- 传统扫描器无法识别的威胁发现能力
专用LLM测试模块
- 包含6个新攻击模块，25+种攻击技术
- 覆盖OWASP LLM Top10中六大威胁类型
- 专项检测提示注入、输出处理不当等漏洞
AI感知验证
- 采用AWS Nova Pro智能验证降低误报率
- 确保团队专注于真实可操作的威胁
开发者优先修复
- 攻击重放和CI/CD集成功能
- 在不影响发布进度前提下加速修复
从代码到云的完整可视性
通过与InsightCloudSec的遥测数据集成，提供：
- GenAI服务在环境中的全栈可视化定位
- AI/ML环境安全最佳实践的自动执行
- 混合环境中真实风险优先级评估的统一上下文
启动AI攻击防护
无论您是应用安全工程师、风险负责人还是CISO，AI攻击覆盖功能都能提供可见性、上下文和控制能力，帮助管理日益智能化的应用环境中的风险。该解决方案将专项构建的AI驱动应用防护集成到现有AppSec工作流中，在传统工具无法覆盖的领域发现漏洞，并阻止AI特定威胁转化为实际业务问题。
典型AI安全威胁包括：提示注入（诱导模型泄露敏感数据）、插件滥用（通过AI接口滥用连接工具）、数据泄露（响应中意外暴露敏感信息）。