Mindgard 與其他 AI 安全公司有何不同？

Mindgard 成立於一家領先的英國大學實驗室，擁有超過 10 年的 AI 安全嚴謹研究，與公共及私營部門的夥伴關係確保了對最新進展以及最優質人才的訪問。

Mindgard 能處理不同類型的 AI 模型嗎？

是的，Mindgard 是神經網絡無關的，支持各種 AI 模型，包括生成式 AI、LLM、自然語言處理 (NLP)、音頻、圖像和多模式系統。這種多樣性允許它解決各種 AI 應用的安全問題。

Mindgard 如何確保數據安全和隱私？

Mindgard 遵循行業最佳實踐來確保軟體開發和運行的安全，包括使用我們自己的平台來測試 AI 元件。我們遵循 GDPR 合規要求，並預計在 2025 年初獲得 ISO 27001 認證。

Mindgard 能與我今天使用的 LLM 一起工作嗎？

當然可以。Mindgard 設計用於保障 AI、生成式 AI 和 LLM 的安全，包括像 ChatGPT 這樣的流行模型。它支持持續測試，並最小化您 AI 模型和應用的安全威脅，確保它們安全運作。

使用 Mindgard 的組織類型有哪些？

Mindgard 服務於多種組織，包括金融服務、醫療保健、製造業和網絡安全等行業。任何部署 AI 技術的企業都可以從 Mindgard 的平台中受益，保障其 AI 資產並減少潛在風險。

為何傳統的應用安全工具無法應對 AI 模型？

AI 的部署和使用帶來新的風險，形成一個複雜的安全格局，傳統工具無法處理。因此，許多 AI 產品在缺乏充分的安全保證下被推出，使組織面臨風險。根據 Gartner 的說法，有 29% 部署 AI 系統的企業報告過安全漏洞，而只有 10% 的內部審計人員能看到 AI 風險的狀況。許多這些新風險，例如 LLM 提示注入和越獄，利用了 AI 系統的概率性和不透明性，這些風險僅在運行時顯現。保障這些風險，獨特於 AI 模型及其工具鏈，需採用根本性的全新方法。

什麼是自動化紅隊？

自動化紅隊的過程涉及使用自動化工具和技術來模擬對 AI 系統的攻擊，識別漏洞而無需手動介入。這一方法允許連續、高效率和全面的安全評估，確保 AI 模型保持對潛在威脅的韌性。

Mindgard 揭示了哪些類型的風險？

Mindgard 識別各種 AI 安全風險，包括：- 越獄：操縱輸入使 AI 系統執行未預期的行動。- 提取：重建 AI 模型以揭露敏感信息。- 逃避：改變輸入以欺騙 AI 模型產生錯誤輸出。- 反演：逆向工程模型以揭露訓練數據。- 汙染：篡改訓練數據以操縱模型行為。- 提示注入：插入惡意輸入，以誤導 AI 系統產生未預期的回應。

為什麼測試實例化的 AI 模型很重要？

測試實例化模型至關重要，因為它可以確保 AI 系統在現實場景中安全運行。即使 AI 系統在開發中表現良好，部署時可能出現新漏洞。持續測試有助於識別和緩解這些風險，維持 AI 應用的完整性和可靠性。

Mindgard: Mindgard 提供 AI/ML 模型的自動化安全測試和紅隊解決方案。

Name: Mindgard
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Author: toolify

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工具介紹：

Mindgard 提供 AI/ML 模型的自動化安全測試和紅隊解決方案。

收錄時間：

2024年3月20日

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Mindgard 是什麼？

Mindgard 是一家 AI 安全公司，提供自動化的 AI 紅隊和安全測試解決方案。它幫助組織在內部和第三方解決方案中，保障其 AI/ML 模型（包括大型語言模型和生成式 AI）在整個生命週期的安全。Mindgard 的平台提供自動化的安全測試、修復、威脅檢測以及業內領先的 AI 威脅資料庫，以揭示和緩解 AI 漏洞，使開發人員能夠構建安全、可信的系統。

如何使用Mindgard？

Mindgard 集成到現有的 CI/CD 自動化及所有 SDLC 階段，只需一個推斷或 API 端點進行模型整合。用戶可以預約示範，學習如何使用該平台來保障自己的 AI 系統安全。

Mindgard的核心功能

自動化 AI 紅隊

AI 安全測試

AI 威脅資料庫

漏洞檢測與修復

持續安全測試

與 CI/CD 和 SIEM 系統的整合

Mindgard 的用例

保障 AI 系統免受傳統應用安全工具無法處理的新威脅。

在運行時識別並解決 AI 特有的風險。

在 AI SDLC 中進行持續的安全測試。

保障 AI 模型及其防護措施，包括開源模型、自行開發的模型、第三方購買的模型以及流行的 LLM。

來自 Mindgard 的常見問題解答

Mindgard 與其他 AI 安全公司有何不同？
Mindgard 能處理不同類型的 AI 模型嗎？
Mindgard 如何確保數據安全和隱私？
Mindgard 能與我今天使用的 LLM 一起工作嗎？
使用 Mindgard 的組織類型有哪些？
為何傳統的應用安全工具無法應對 AI 模型？
什麼是自動化紅隊？
Mindgard 揭示了哪些類型的風險？
為什麼測試實例化的 AI 模型很重要？

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