守护你的AI集群:16款AI治理工具全景解析

导语：管理生产环境中的大语言模型，就像当马戏团驯兽师——狮子乖乖站在基座上吼叫时，老板和观众都开心；但它们随时可能失控暴走，让整场演出以灾难收场。幻觉输出、数据泄露、错误信息……风险层出不穷。好消息是，一批"AI驯兽师"工具已经登场，它们集医生、警察、社工、督察员于一身，帮你把AI牢牢管控在正轨上。

一系列AI信任、护栏和红队测试平台正在涌现，旨在帮助控制和保护企业内部署的LLM（大语言模型）和智能体。以下是当今最值得关注的工具概览。

图源：Rob Schultz / Shutterstock

每个DevOps团队成员都知道，与AI打交道就像当马戏团驯兽师。狮子乖乖站在基座上按指令吼叫时，老板和观众都心满意足；但危险始终存在——狮子随时可能失控暴走，让整场演出以灾难告终。

现实情况是，在生产环境中运行LLM，意味着必须随时准备应对幻觉输出、数据泄露、错误信息、失常行为，甚至更糟的情况。

近来，一批公司纷纷推出工具、平台和系统，旨在帮助AIOps团队扛起管控AI的重担。它们构建的算法，集精神科医生、警察、社工、政工干部和内线举报人等多重角色于一身。

没错，其中一些工具内部也藏着自己的LLM——这个讽刺没有人会错过，但至少它们在尝试解决问题。

这些工具的名称中常常带有“护栏”“治理”或“信任”等字眼。它们与其他聚焦开发或基准测试的AIOps工具密切相关。这些新兴产品品类常常相互重叠，而随着AI以及围绕该技术的市场持续发展，这种重叠只会越来越多。

以下按字母顺序排列，介绍16家最值得关注的公司，它们致力于管控那些既强大又危险的LLM——只要能让它们安分守己地站在基座上，就能创造巨大价值。

一、Collibra

数据产品需要在阻止数据泄露的同时，精准为客户提供所需数据，实现访问权限管控。Collibra推出了AI Command Center（AI指挥中心），将治理和隐私保护工具与智能体管理任务（如减少幻觉输出）融为一体。这个统一控制平面会对各类智能体进行编目，并为每个智能体生成“信任评分”，衡量其风险程度和准备程度。该工具与Snowflake、Databricks等其他数据管理工具集成良好，管理者可以通过下钻查看完整的审计轨迹来控制访问权限。

定价：无标准定价信息，可预约演示并对接销售团队。

核心亮点：聚焦于保障整个企业的数据安全，意味着AI治理只是数据准确性这一更宏大战略目标的一部分。

最适合：需要持续数据质量保障的大型企业。

二、Confident Security

测试和追踪AI合规性往往需要处理大量私密或敏感信息，这正是Confident Security开发OpenPCC的原因——这是一款为云计算提供隐私保护的工具，名称致敬了苹果的Private Cloud Compute（私有云计算）。团队可选择开源核心版本，或搭载完整SaaS平台和API（应用程序编程接口）的商业版本。两者均使用多层加密，确保AI推理在安全、（如需）匿名的系统中计算，且仅在通过一系列测试后才输出结果。额外的隐私强化层对处理更敏感查询的应用更有帮助。

定价：按词元计量的使用量计费。

核心亮点：为特定行业提供预定义合规封装，团队可以承诺“我们对任何数据泄露或误用承担财务责任”

最适合：医疗、金融服务等受合规约束的行业。

三、Credo AI

Credo AI诞生的初衷，就是追踪智能体并监控其风险行为。企业DevOps团队可以建立集中式智能体或LLM目录，然后定期调用这个“GAIA（治理AI助手）”来管控合规问题。该工具可覆盖从最底层模型层级到智能体层级、应用层级、网络层级的全层级管控，必要时可管控数据流。Credo的系统提供针对全球监管框架的“策略包”，包括EU AI Act（《欧盟AI法案》）、SOC2、ISO-42001和GDPR（《通用数据保护条例》）。自动化护栏既可追踪合规情况，也能主动执行策略。

定价：与销售团队洽谈获取报价。

核心亮点：面向国际监管框架的风险评估。

最适合：大型跨国企业。

四、F5 with CalypsoAI

将新旧技术结合，是把LLM安全扩展到整个企业的好方法。F5收购了CalypsoAI，新增了自动化红队测试以及抵御AI对抗攻击的工具组合。CalypsoAI旨在封装LLM，并在推理层通过追踪数据流开展防御行动。必要时，它可以探测模型，发现新的或已知的潜在弱点。

定价：可从销售团队获取。

核心亮点：实时工具和集成化自动红队测试，监控提示词滥用等问题。

最适合：面向公众的Web应用等高流量场景。

五、Fiddler AI

“所有企业智能体都需要AI控制平面，”Fiddler AI的销售宣传语这样宣称。其产品追踪模型行为，并尝试对其行为给出一套可靠的解释。这些知识可以成为治理和保护模型、确保其遵守各项规则法规的基础。Fiddler以企业级规模聚合超过100项指标的无限数据，追踪幻觉输出、毒性、PII（个人身份信息）泄露和模型漂移。然后它执行策略，防范越狱、提示注入或偏见等违规行为。其目标是处理大规模遥测数据，确保大量部署的模型始终聚焦于交付企业所需的结果。

定价：开发者免费版；按追踪调用次数计量使用量。

核心亮点：统一平台将护栏与通用模型维护集成在一起。

最适合：运行大量预测性机器学习模型的团队。

六、Guardrails AI

Guardrails AI提供两款主要产品：Snowglobe，一款为你的模型源源不断输入合成数据并寻找异常的模拟器；以及Guardrails OSS，一款生产可用的框架，可监控你的LLM并修复输出中的问题。Guardrails OSS执行各种规则或“验证器”，可解决广泛的问题，包括阻止不良响应（PII泄露、越狱）以及修复JSON格式错误这类小问题。它旨在封装任意LLM，为所有交互提供一套名副其实的护栏。

定价：开源工具也可提供托管管理。

核心亮点：模型行为的实时监控，用于保护面向外部的工具。

最适合：需要LLM响应符合特定格式的结构化应用。

七、Hidden Layer

在任何计算机系统中找到最深层的漏洞都非易事，而LLM的不可解释性让挑战更为严峻。Hidden Layer的平台提供全面防御，从编目方法入手，旨在找出技术栈深处最难定位的AI。在此基础上，它部署攻击模拟器和自动化红队，持续探测已识别的模型。其AI物料清单深入模型内部，在权重参数和元数据中搜寻漏洞。这种多层方法旨在确保企业技术栈中所有模型都行为合规，不泄露关键信息。

定价：可从AWS等云市场获取，定制化部署另行定价。

核心亮点：AI攻击模拟功能，使开发者能够预判潜在问题。

最适合：保护自有模型的网络安全团队。

八、IBM watsonx.governance

使用IBM的watsonx.governance管控由智能体和模型组成的集群，首先要构建治理关系图谱，追踪所有已部署模型相关的风险。该系统追踪开发和部署过程，使利益相关者可以快速获取训练数据输入和模型输出回答的相关信息。DevOps团队可以追踪开箱即用的标准指标（如模型漂移或幻觉输出比例），也可以自定义指标。这种方法通常与运行在IBM云上的其他IBM产品协同增效。

定价：30天免费试用后，按使用量和部署广度计量收费。

核心亮点：全生命周期集成，旨在覆盖大型云上的所有治理问题。

最适合：在合规要求严格的环境中拥有多云部署的大型企业。

九、Lakera

当终端用户通过语音或文字提问和输入提示词直接与LLM交互时，Lakera会监控流量并规范智能体行为。该工具旨在阻止导致最终用户攻击系统的越狱和提示词注入类攻击。细粒度访问控制可对交互流程做精细化编排，防止未经授权的数据泄露或其他攻击。该公司还赞助了著名的AI安全教育游戏“Gandalf”，很多人认为，开发和运营这款游戏获得的知识让他们的工具变得更好。

定价：Lakera Guard提供免费社区版，限制请求量和词元。更大额度需与销售团队对接。

核心亮点：针对低延迟防护优化的高速工具。

最适合：在实时环境中提供响应的团队。

十、Lasso Security

要在大型企业平台上管控AI，需要广博的知识和配套管控工具。Lasso Security从全面盘点AI部署开始——通过自动化工具驱动，这些工具能够通过扫描源代码仓库和持续集成流水线等技术发现各类LLM。这份清单随后成为红队测试和运行时强制管控的基础。

定价：每次部署定制定价。

核心亮点：面向多步骤工作流的智能体工具。

最适合：在相对开放、鼓励实验的环境中保障安全的团队。

十一、LogicGate

需要无代码方式进行治理、风险和合规管理的CISO（首席信息安全官），可以选择LogicGate的Risk Cloud。该工具在图数据库中存入企业所有服务的信息和评估。其中一个模块追踪LLM可能加剧的潜在问题。其工具通过预构建连接向外延伸，创建该公司所谓的“Risk Cloud Quantify（风险云量化）”——一个使用数据收集和蒙特卡洛模拟估算潜在危险程度的数值。LogicGate还处理更通用的管理问题，例如用其价值实现工具评估业务权衡。两者结合，为领导层提供了集中报告系统，以做出数据驱动的决策。

定价：演示后提供报价。

核心亮点：与传统技术栈的治理模型深度集成。

最适合：需要对AI和传统代码都进行治理管控的全栈实施项目。

十二、Mindgard

AI攻击面广阔、多样且大部分尚不为人知。Mindgard的平台被设计为“自动化红队”，即一组程序和AI不断探测尝试破坏目标。通过发现、侦察、攻击、防御再评估的持续循环，该系统搜寻风险并提出护栏改进方案以消除风险。该系统设计为可适配主流LLM和智能体配合，可快速部署以提供快速安全评估——而且通常还会发现一堆需要补上的新漏洞。

定价：沙箱免费版；大型工作流按需定价。

核心亮点：自动化红队模拟器可部署数百种潜在威胁进行测试。

最适合：保持高度警惕节奏的安全研究人员。

十三、OneTrust

对于任何开发AI解决方案的人来说，管理个人信息和其他法律限制正变得越来越重要。一旦开始将私有数据混入训练语料，DevOps团队就需要一个方案。OneTrust提供该公司所谓的“持续治理”，即一个为整个企业技术栈提供编目、监控和筛选的平台。AI只是更大系统的一部分，该系统还管理数据库和其他合规性挑战。其目标是提供正确的合规筛选，让AI开发人员能够重新专注于处理提示词和上下文窗口。

定价：按需提供报价。

核心亮点：全球隐私合规数据库，旨在追踪全球合规问题。

最适合：受监管的大型跨国公司。

十四、Prompt Security

当正确的解决方案是为LLM访问设置一道守门员时，Prompt Security提供了一个代理网关，过滤进出的数据，监控任何不当行为。这种方法被称为“LLM agnostic（大语言模型无关）”，意味着它专注于审查输入和输出，而非智能体的内部状态。Prompt Security承诺对这些数据流进行深度内容检测——这对于检测PII或其他受保护信息的泄露至关重要。这种架构也使该工具更容易与各种AI驱动的内外部应用集成。

定价：面向开发者的开源工具；销售团队可提供完整的部署支持。

核心亮点：AI安全学院，帮助用户积累深度专业知识。

最适合：能够借助开源力量的团队。

十五、Protect AI

危险往往潜藏在技术栈深处的隐蔽位置。Protect AI的工具集可对整个AI流水线进行全面检查，排查缺陷、弱点或隐藏问题。最面向外部的工具Guardian是一组扫描器，使用可配置的规则集深入挖掘数据流，作为CI/CD管线的一部分。其搭档Recon提供自动化红队，内置预定义攻击集合可立即开展测试。第三部分Layer将AI安全与通用网络安全工具集成，构建全面防御。最后，两个开源项目——LLM Security和ModelScan——提供本地化的、模型无关的解决方案。

定价：基于模型、流水线和智能体数量的定制定价。

核心亮点：端到端集成，保护整个数据流水线。

最适合：负责防御复杂流水线与工作流的团队。

十六、Securiti.ai

对于所有AI从业者而言，核心目标之一是确保：例如数据库来源的数据共享规则，同样适用于同一平台上运行的所有LLM。Securiti.ai将这一过程称为DSPM（数据安全态势管理）。其集中化平台搜寻、识别并追踪企业内部运行的所有智能体，再通过上下文感知防火墙、数据最小化和数据流治理等工具控制其行为。数十种工具协同组成工具集群，将治理与隐私意识和数据管理协调统一。

定价：基于用量的定制定价。

核心亮点：数据指挥中心可关联整合所有安全问题。

最适合：拥有复杂工作流、存在自定义数据治理问题的企业。

💡 技术名词速览（Tips）

AI治理工具（AI Governance Tools）：用于管控企业内部署的大语言模型和智能体的安全与合规工具集合，核心功能包括幻觉输出检测、数据泄露防护、模型行为监控、合规策略执行和风险评估等。名称中常包含"护栏""治理""信任"等关键词。

红队测试（Red Teaming）：模拟攻击者视角对AI系统进行安全测试的方法，通过持续探测和攻击模型来发现漏洞。自动化红队是AI治理工具的核心功能之一，可部署数百种潜在威胁进行测试。

统一控制平面（Unified Control Plane）：集中管理所有AI智能体的管控平台，对智能体进行编目、赋予信任评分、衡量风险程度和准备程度，并通过审计轨迹控制访问权限，是企业级AI治理的核心基础设施。

信任评分（Trust Score）：衡量AI智能体风险程度和准备程度的量化指标，是AI治理平台对智能体进行分类管控的基础依据——不同信任评分的智能体对应不同级别的访问权限和管控强度。

模型无关（LLM-Agnostic）：指AI安全工具不依赖特定大语言模型的内部状态，而是通过审查输入和输出来实现安全管控。这种架构的优势是能够与各种模型和应用集成，适用范围更广。

AI物料清单（AI BoM，AI Bill of Materials）：深入AI模型内部、在权重和元数据中搜寻弱点的安全分析方法，类似于传统软件的物料清单概念，用于发现模型深层的安全隐患。

运行时强制管控（Runtime Enforcement）：在AI系统运行过程中主动执行安全策略的管控机制，区别于仅追踪和报告的合规监控。运行时强制管控能够在违规行为发生时即时阻止，是保障生产环境AI安全的关键手段。

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作者：Peter Wayner（彼得·韦纳）

Peter Wayner（彼得·韦纳）是InfoWorld的特约撰稿人。