Sikre alle AI-systemer — fra prediktive ML-pipelines til generativ AI og agentbaserte arbeidsflyter. Én driftsmodell for tilgang, databeskyttelse, guardrails, trusseldeteksjon og styring.
De grunnleggende kontrollene som sikrer hvordan AI aksesseres, promptes, mates med data, styres av retningslinjer, overvåkes i bruk og integreres med resten av stacken din — på tvers av prediktiv AI, generativ AI og agentbaserte systemer.
Rollebasert tilgang til AI-systemer, MFA- og SSO-integrasjon, håndheving av minste privilegium og API-autentisering med token-håndtering — kun de rette personene og tjenestene når frem til modellene, agentene og pipelinene dine.
Deteksjon av prompt-injeksjon (OWASP LLM01), blokkering av ondsinnede prompter, filtrering av sensitive nøkkelord og forebygging av jailbreak-forsøk i inndata-laget til hver modell og agent.
Deteksjon og maskering av PII, beskyttelse mot datatap i AI-interaksjoner, kryptering under overføring og i hvile, sikre retensjonsregler og regional datalagring for treningsdata, prompter og utdata.
Innholdsmoderering, forebygging av toksisitet og misbruk, validering av svar mot bedriftens retningslinjer, håndheving av begrensede temaer og reduksjon av hallusinasjonsrisiko på hver eneste utdata.
Full revisjonslogging, sporing av brukeraktivitet, ende-til-ende-overvåking av prompter og svar, avviksdeteksjon og sikkerhetsvarsler i sanntid gir kontinuerlig innsyn i hver eneste AI-interaksjon.
API-sikkerhetskontroller, risikovurdering av tredjeparts-AI, sikker styring av plugins, container- og runtime-beskyttelse og integrert håndtering av hemmeligheter for hver AI-stack.
Fra AI-spesifikk trusseldeteksjon via menneskelig kontroll i sløyfen til sikker livssyklus for modeller — hvert sikkerhetstiltak knyttes tilbake til din SOC, din SIEM og din etterlevelses-beviskjede, kartlagt mot OWASP LLM Top 10, MITRE ATLAS, NIST AI RMF og ISO/IEC 42001.
Modellforgiftning, fiendtlige inndata, prompt-manipulasjon og unormal modellatferd — deteksjonslogikk tilpasset AI-angrepsflater, ikke ettermonterte endepunktsignaturer.
Risikoscoring av AI-interaksjoner, analyse av brukeratferd, integrasjon av trusseletterretning og risikobaserte tilgangsregler som reagerer på reelle signaler.
Kontroller kartlagt mot GDPR, DORA, ISO 27001, NIST AI RMF, ISO 42001 og HITRUST — med rapportering av retningslinjer og revisjonsklar innsamling av bevis som en kontinuerlig aktivitet.
Integrasjon med ledende SIEM-plattformer, dedikerte dashbord for AI-sikkerhet, automatisert hendelsesregistrering og berikelse av SOC-varsler med AI-spesifikk kontekst.
Etterforskning av AI-misbruk, etterforskningslogging på tvers av prompt-, svar- og modellhendelser, automatiserte arbeidsflyter for inneslutning og støtte til trusseljakt.
AI red teaming, sårbarhetsvurderinger, penetrasjonstesting av AI-applikasjoner og kontinuerlig overvåking av sikkerhetstilstanden til modeller, agenter og dataflyter.
Bransjespesifikke begrensninger, retningslinjer på avdelingsnivå, geografisk baserte grenser og risikotilpasset svarfiltrering slik at AI-atferd samsvarer med målgruppen og forpliktelsen.
Arbeidsflyter for menneskelig godkjenning, eskaleringsveier for utdata med høy risiko, innsyn i konfidensscore og mulighet for manuell overstyring der konsekvensene tilsier et menneske i sløyfen.
Styring av modellversjoner, sikre utrullings-pipelines, deteksjon av drift og integritetsverifisering på tvers av trening, finjustering og inferens.
Fortell oss hvor du er på AI-reisen din — vi hjelper deg å sikre den før den skalerer.
