Säkra varje AI-system — från prediktiva ML-pipelines till generativ AI och agentbaserade arbetsflöden. En enda driftmodell för åtkomst, dataskydd, guardrails, hotdetektering och styrning.
De grundläggande kontroller som säkrar hur AI nås, promptas, matas med data, styrs av policy, övervakas i drift och integreras med resten av din stack — för prediktiv AI, generativ AI och agentbaserade system.
Rollbaserad åtkomst till AI-system, integration av MFA och SSO, tillämpning av lägsta behörighet och API-autentisering med tokenhantering — bara rätt personer och tjänster når dina modeller, agenter och pipelines.
Detektering av prompt injection (OWASP LLM01), blockering av skadliga prompter, filtrering av känsliga nyckelord och förhindrande av jailbreak-försök i indatalagret för varje modell och agent.
Detektering och maskering av PII, dataläckageskydd för AI-interaktioner, kryptering under överföring och i vila, säkra lagringspolicyer och regional datahemvist för träningsdata, prompter och utdata.
Innehållsmoderering, förebyggande av stötande innehåll och missbruk, validering av svar mot företagets policyer, tillämpning av begränsade ämnen och minskad hallucinationsrisk för varje utdata.
Fullständig granskningsloggning, spårning av användaraktivitet, övervakning av prompter och svar från start till slut, avvikelsedetektering och säkerhetslarm i realtid ger kontinuerlig insyn i varje AI-interaktion.
API-säkerhetskontroller, riskbedömning av tredjeparts-AI, säker styrning av plugins, skydd för containrar och körtid samt integrerad hemlighetshantering för varje AI-stack.
Från AI-specifik hotdetektering via mänsklig kontroll (human-in-the-loop) till en säker livscykel för modeller — varje skyddsåtgärd kopplas tillbaka till din SOC, din SIEM och din bevskedja för efterlevnad, mappad mot OWASP LLM Top 10, MITRE ATLAS, NIST AI RMF och ISO/IEC 42001.
Modellförgiftning, antagonistiska indata, promptmanipulation och onormalt modellbeteende — detekteringslogik anpassad till AI:s attackytor, inte efterhandsanpassade endpoint-signaturer.
Riskpoängsättning av AI-interaktioner, analys av användarbeteende (UEBA), integration av hotunderrättelser och riskbaserade åtkomstpolicyer som reagerar på verkliga signaler.
Kontroller mappade mot GDPR, DORA, ISO 27001, NIST AI RMF, ISO 42001 och HITRUST — med policyrapportering och granskningsfärdig bevisinsamling som en kontinuerlig aktivitet.
Integration med ledande SIEM-plattformar, dedikerade AI-säkerhetsdashboards, automatiserad ärendehantering vid incidenter och berikning av SOC-larm med AI-specifik kontext.
Utredning av AI-missbruk, forensisk loggning av prompt-, svars- och modellhändelser, automatiserade arbetsflöden för inneslutning och stöd för threat hunting.
AI-red teaming, sårbarhetsbedömningar, penetrationstestning av AI-applikationer och kontinuerlig övervakning av säkerhetsläget för modeller, agenter och dataflöden.
Branschspecifika begränsningar, policyer på avdelningsnivå, geografiska gränser och riskanpassad svarsfiltrering så att AI:s beteende matchar målgruppen och kravet.
Arbetsflöden för mänskligt godkännande, eskaleringsvägar för utdata med hög risk, insyn i konfidenspoäng och möjlighet till manuell åsidosättning där insatserna motiverar en människa i loopen.
Styrning av modellversioner, säkra distributionspipelines, detektering av drift och integritetsverifiering under träning, finjustering och inferens.
Berätta var du befinner dig på din AI-resa — vi hjälper dig att säkra den innan den skalar upp.
