Sikr hvert eneste AI-system — fra prædiktive ML-pipelines til generativ AI og agentbaserede workflows. Én driftsmodel for adgang, databeskyttelse, guardrails, trusselsdetektion og governance.
De grundlæggende kontroller, der sikrer, hvordan AI tilgås, promptes, fodres med data, styres af politikker, overvåges i brug og integreres med resten af din stack — på tværs af prædiktiv AI, generativ AI og agentbaserede systemer.
Rollebaseret adgang til AI-systemer, MFA- og SSO-integration, håndhævelse af mindste privilegium og API-autentificering med token-håndtering — kun de rette personer og tjenester når frem til dine modeller, agenter og pipelines.
Detektion af prompt injection (OWASP LLM01), blokering af ondsindede prompts, filtrering af følsomme nøgleord og forebyggelse af jailbreak-forsøg i inputlaget på hver eneste model og agent.
Detektion og maskering af PII, datatabsforebyggelse for AI-interaktioner, kryptering under transport og i hvile, sikre opbevaringspolitikker og regional dataplacering for træningsdata, prompts og output.
Indholdsmoderation, forebyggelse af skadeligt og krænkende indhold, validering af svar mod virksomhedens politikker, håndhævelse af begrænsede emner og reduktion af hallucinationsrisiko på hvert eneste output.
Fuld auditlogning, sporing af brugeraktivitet, end-to-end-overvågning af prompts og svar, anomalidetektion og sikkerhedsadvarsler i realtid giver løbende indsigt i hver eneste AI-interaktion.
API-sikkerhedskontroller, risikovurdering af tredjeparts-AI, sikker plugin-governance, container- og runtime-beskyttelse og integreret håndtering af hemmeligheder for hver eneste AI-stack.
Fra AI-specifik trusselsdetektion over human-in-the-loop-tilsyn til en sikker modellivscyklus — hver eneste foranstaltning knytter sig tilbage til din SOC, din SIEM og din kæde af compliance-dokumentation, mappet til OWASP LLM Top 10, MITRE ATLAS, NIST AI RMF og ISO/IEC 42001.
Modelforgiftning, fjendtlige input, promptmanipulation og unormal modeladfærd — detektionslogik tilpasset AI-angrebsflader, ikke eftermonterede endpoint-signaturer.
Risikovurdering af AI-interaktioner, analyse af brugeradfærd, integration af threat intelligence og risikobaserede adgangspolitikker, der reagerer på reelle signaler.
Kontroller mappet til GDPR, DORA, ISO 27001, NIST AI RMF, ISO 42001 og HITRUST — med politikrapportering og auditklar dokumentationsindsamling som en løbende aktivitet.
Integration med førende SIEM-platforme, dedikerede dashboards til AI-sikkerhed, automatiseret hændelsesticketing og berigelse af SOC-advarsler med AI-specifik kontekst.
Undersøgelse af AI-misbrug, forensisk logning på tværs af prompt-, svar- og modelhændelser, automatiserede inddæmningsworkflows og støtte til threat hunting.
AI red teaming, sårbarhedsvurderinger, penetrationstest af AI-applikationer og løbende overvågning af sikkerhedsposturen for modeller, agenter og datastrømme.
Branchespecifikke begrænsninger, politikker på afdelingsniveau, geografisk baserede grænser og risikotilpasset svarfiltrering, så AI'ens adfærd matcher både målgruppen og forpligtelsen.
Workflows med menneskelig godkendelse, eskaleringsveje for output med høj risiko, indsigt i konfidensscore og mulighed for manuel tilsidesættelse, hvor indsatsen berettiger et menneske i loopet.
Governance af modelversioner, sikre deployment-pipelines, drift-detektion og integritetsverifikation på tværs af træning, finjustering og inferens.
Fortæl os, hvor I er på jeres AI-rejse — så hjælper vi med at sikre den, før den skalerer.
