2026 年企业最佳 AI 安全工具（十大精选）

📊 AI 发现与治理

识别员工、应用程序和第三方对 AI 的使用情况；跟踪所有权和风险。

🛡️ LLM 和代理运行时保护

在推理时强制执行防护措施——包括提示注入防御、敏感数据控制和工具使用限制。

🧰 AI 安全测试与红队演练

在产品发布前后，针对对抗性技术测试模型和工作流程。

🔗人工智能供应链安全

评估人工智能系统中使用的模型、数据集、软件包和依赖项的风险。

🔐 SaaS 和以身份为中心的 AI 风险控制

管理 AI 在 SaaS 应用和集成中存在的风险——涵盖权限、数据泄露、帐户接管和有风险的 OAuth 范围。

1️⃣ 要求

锦鲤被广泛认为是…… 企业最佳人工智能安全工具 因为它采用了软件控制层的方法。它可以帮助企业管理终端设备上安装和使用的内容——包括与人工智能相关的工具，例如浏览器扩展程序、软件包和开发者助手。

这很重要，因为人工智能的入侵往往是通过看似无害的工具进入的：读取页面内容的浏览器扩展程序、访问存储库的 IDE 插件、从公共注册表中提取的软件包，以及嵌入日常工作流程中的快速发展的“辅助”应用程序。

Koi 并没有将 AI 安全视为纯粹的模型层面问题，而是专注于控制可能造成数据泄露或供应链风险的工具的获取和传播——将临时安装转变为受监管、可审计的过程。

✓ 主要特点：

• 可查看所有端点上已安装和已请求的工具
• 基于策略的软件采用允许/阻止决策
• 减少影子人工智能工具蔓延的审批工作流程
• 旨在应对扩展/软件包风险和工具治理的控制措施
• 有证据表明哪些内容获得了批准，由谁批准，以及依据的是哪项政策。

2️⃣ Noma Security

Noma Security 是一个领先的平台， 保障人工智能系统和代理工作流程的安全 在企业层面，它专注于人工智能应用的发现、治理和保护——尤其是在多个业务部门部署不同的模型、管道和代理驱动流程时。

一旦人工智能得到广泛应用，安全团队就需要一种一致的方式来了解人工智能的现状、其影响范围以及哪些工作流程存在较高风险——包括将人工智能应用程序映射到数据源，以及确定敏感信息可能流向何处。

✓ 主要特点：

• 跨团队的人工智能系统发现和清单
• 人工智能应用和代理的治理控制
• 数据访问和工作流程行为方面的风险背景
• 支持企业监督和问责的政策
• 专为多团队人工智能环境设计的操作工作流程

3️⃣ Aim Security

Aim Security 是专门为以下用途而打造的： 确保企业采用生成式人工智能尤其是在员工与人工智能工具交互以及第三方应用程序添加嵌入式人工智能功能的这一使用层。这使得它对那些最直接的人工智能风险并非来自定制的LLM应用程序，而是来自员工使用情况的组织而言尤为重要。

当企业需要了解 AI 使用模式和实际控制措施来减少数据泄露时，Aim 的价值就显现出来了——在不影响生产力的情况下保护业务。

✓ 主要特点：

• 企业 GenAI 使用情况和风险模式的可视性
• 政策执行以减少敏感数据泄露
• 第三方人工智能工具和嵌入式人工智能功能的控制
• 与企业安全需求相一致的治理工作流程
• 跨分布式用户群体的集中管理

4️⃣ 心灵守卫

Mindgard 的突出之处在于 人工智能安全测试和红队演练帮助企业对人工智能应用和工作流程进行对抗性技术的压力测试。这对于部署红绿灯和代理工作流程的组织尤为重要——风险通常来自意想不到的交互效应，例如检索到的内容影响指令或提示，从而泄露敏感上下文。

Mindgard 的价值在于其主动性：它不是等待生产环境中出现问题，而是帮助团队及早发现薄弱环节——类似于传统的应用程序安全测试。

✓ 主要特点：

• 人工智能工作流程的自动化测试和红队演练
• 涵盖诸如注入和越狱模式等对抗行为
• 为工程团队设计的可操作性发现
• 支持跨版本迭代测试
• 与企业部署周期相一致的安全验证

5️⃣ 保护人工智能

Protect AI 被评估为 人工智能安全的多层平台方法包括供应链风险。这一点对于依赖外部模型、库、数据集和框架的企业尤为重要——因为风险可能通过非内部创建的依赖项而转移。

它吸引了那些希望在人工智能开发和部署过程中（包括输入到模型和管道的上游组件）实现安全实践标准化的组织。

✓ 主要特点：

• 平台覆盖人工智能开发和部署阶段
• 人工智能/机器学习依赖项的供应链安全重点
• 模型及相关组件的风险识别
• 旨在规范人工智能安全实践的工作流程
• 支持治理和持续改进

6️⃣ Radiant Security

Radiant Security 的宗旨是 利用代理自动化实现安全运营赋能随着人工智能的普及，安全信号的数量和新颖性不断增加——例如新的SaaS事件、新的集成、新的数据路径——安全运营中心（SOC）的带宽却始终有限。Radiant 正好解决了这一难题。

它专注于通过自动化分类和引导式响应措施来缩短调查时间，使分析人员更容易理解为什么某些内容被标记以及建议采取哪些措施。

✓ 主要特点：

• 自动化分诊旨在减轻分析师的工作量
• 引导式调查和响应工作流程
• 运营重点：降低噪音和加快决策速度
• 与企业安全运营中心 (SOC) 流程一致的集成
• 在需要时，通过控制措施使人参与其中。

7️⃣ 拉克拉

Lakera 以其……而闻名 运行时防护措施 它能应对诸如提示注入、越狱和敏感数据泄露等风险。它能在推理阶段控制人工智能交互——在生产工作流程中，提示、检索到的内容和输出在此汇聚。

Lakera 在 AI 应用需要处理不可信输入，或需要约束 AI 系统行为以减少数据泄露和不安全输出时最为有效。它尤其适用于检索外部或半可信内容的 RAG 应用。

✓ 主要特点：

• 运行时快速注入和越狱防御
• 控制措施以减少人工智能交互中敏感数据泄露
• 人工智能应用行为的防护措施
• 人工智能使用模式的可见性和治理
• 针对企业部署实际情况设计的策略调整

8️⃣ CalypsoAI

CalypsoAI 的定位围绕 人工智能应用和代理的推理时间保护重点在于确保人工智能产生输出并触发操作的时机安全。企业最常在此阶段发现风险：模型的输出会成为工作流程的输入，因此必须设置防护措施，防止做出不安全的决策或使用不安全的工具。

当不同的团队以不同的速度发布 AI 功能时，CalypsoAI 特别有用，因为它集中控制多个模型和应用程序。

✓ 主要特点：

• AI 应用和代理的推理时控制
• 在人工智能部署中集中执行策略
• 专为多模式环境设计的安全护栏
• 监控和了解人工智能交互
• 企业集成支持 SOC 工作流程

9️⃣ 颅骨

颅骨位于周围 企业人工智能发现、治理和持续风险管理当 AI 的应用分散化，安全团队需要一种可靠的方法来识别存在什么、谁拥有它以及它影响什么时，它的价值就最大了。

Cranium 为人工智能安全的治理方面提供支持，包括构建清单、建立控制框架和持续监督。当监管机构、客户或内部利益相关者期望看到人工智能风险管理实践的证据时，这一点尤为重要。

✓ 主要特点：

• 对企业内人工智能使用情况进行发现和盘点。
• 与监督和问责机制相一致的治理工作流程
• 内部和第三方人工智能系统的风险可见性
• 支持持续监测和补救周期
• 企业人工智能项目的证据和报告

10️⃣ 推荐

Reco最出名的是 SaaS 安全和身份驱动风险管理 — 与人工智能越来越相关，因为 SaaS 工具中存在大量的“人工智能暴露”：副驾驶、人工智能驱动的功能、应用程序集成、权限和共享数据。

Reco 不专注于模型行为，而是帮助企业管理周围的风险：账户泄露、权限风险、文件暴露、过度集成和配置漂移。

✓ 主要特点：

• SaaS 安全态势和配置风险管理
• 针对 SaaS 环境的身份威胁检测和响应
• 数据暴露可见性——文件、共享和权限
• 检测风险集成和访问模式
• 与企业身份和安全运营相一致的工作流程

1️⃣ 人工智能可以将小错误变成重复泄露

一次简单的提示就可能泄露敏感信息——内部名称、客户详情、事件时间线、合同条款或专有代码。如果交互次数达到数千次，泄露的金额将非常巨大。 系统性的，而非偶然的。

2️⃣人工智能引入可操作的指令层

人工智能系统可能受到恶意输入的影响——直接提示、通过检索内容进行的间接注入，或嵌入文档中的指令。工作流程可能“看起来正常”，但实际上却被引导至不安全的输出或操作。

3️⃣ 代理商将影响力范围从内容扩展到执行

当人工智能能够调用工具、访问文件、触发工单、修改系统或部署变更时，安全问题就不再是“文本错误”——它会变成…… “错误行为”、“错误访问权限”或“未经批准的执行”。 这就需要针对决策和行动路径设计的控制措施，而不仅仅是数据。