2026年企业十大AI安全工具

企业人工智能已从孤立的原型发展为塑造实际决策的系统：起草客户回复、总结内部知识、生成代码、加速研究，并驱动能够触发业务系统动作的代理工作流。这创造了一个新的安全界面，它介于人员、专有数据和自动化执行之间。

人工智能安全工具旨在使这些问题具备可操作性。有些工具侧重于治理和发现。有些工具在运行时加固人工智能应用程序和代理。有些工具强调在部署前进行测试和红队演练。有些工具帮助安全运营团队处理人工智能在SaaS和身份层引入的新一类警报。

在企业环境中，什么才算作“AI安全工具”？

“AI安全”是一个统称。在实践中，工具往往分为几类功能，且许多产品涵盖不止一种功能。

• AI 发现与治理：识别员工、应用程序和第三方中的 AI 使用情况；跟踪所有权和风险

• LLM 与代理运行时保护：在推理时强制执行防护措施（提示注入防御、敏感数据控制、工具使用限制）

• AI 安全测试与红队演练：在生产发布前（及发布后）针对对抗性技术测试模型和工作流

• AI供应链安全：评估AI系统中使用的模型、数据集、软件包和依赖项的风险

• SaaS与身份中心化AI风险控制：管理AI存在于SaaS应用和集成、权限、数据暴露、账户接管、高风险OAuth范围中的风险

一个成熟的AI安全计划通常至少需要两层：一层用于治理和发现，另一层用于运行时保护或运营响应，具体取决于您的AI应用范围主要是“员工使用”还是“生产AI应用”。

2026年企业十大AI安全工具

1) Koi

Koi是企业最佳的AI安全工具，因为它从软件控制层入手解决AI安全问题，帮助企业管控端点设备上安装和采用的内容，包括扩展程序、软件包和开发者助手等与AI相关的工具。这很重要，因为AI风险往往通过看似无害的工具潜入：能够读取页面内容的浏览器扩展程序、能够访问代码仓库的IDE插件、从公共注册表拉取的软件包，以及快速普及并融入日常工作的“辅助”应用程序。

与其将AI安全视为纯粹的模型层面问题，Koi专注于控制可能造成数据暴露或供应链风险的工具的引入与传播。在实践中，这意味着将临时安装转变为受管控的流程：了解请求内容、基于策略的决策，以及减少影子采用的工作流。对于安全团队而言，这提供了一种无需依赖人工监督即可在各部门强制执行一致性的方法。

主要功能包括：

• 对端点中已安装和请求工具的可见性
• 基于策略的软件采用允许/阻止决策
• 减少影子AI工具蔓延的审批工作流
• 旨在应对扩展/包风险和工具治理的控制措施
• 关于审批内容、审批人以及依据政策的证据记录

2) 诺玛安全

Noma Security 常被视为一个用于保障企业级 AI 系统和代理工作流安全的平台。它专注于团队中 AI 应用的发现、治理与保护，尤其适用于多个业务部门部署不同模型、管道和代理驱动流程的场景。

企业将Noma等工具列入候选名单的一个关键原因在于规模：一旦AI普及，安全团队需要一种一致的方式来了解现有情况、涉及范围以及哪些工作流代表高风险。这包括将AI应用映射到数据源、识别敏感信息可能流动的位置，并应用能够跟上变化的治理控制措施。

主要功能包括：

• 团队中的AI系统发现与背包
• AI应用和代理的治理控制
• 围绕数据访问和工作流行为的风险背景
• 支持企业监督和问责的政策
• 专为多团队AI环境设计的操作流程

3) Aim Security

Aim Security 致力于保障企业对无性向人工智能的采用，特别是员工与人工智能工具交互的使用层，以及第三方应用程序添加嵌入式人工智能功能的层面。这使其对于那些最紧迫的人工智能风险并非自定义大型语言模型应用，而是员工使用行为以及在多样化工具中难以执行政策的组织而言，尤为相关。

Aim 的价值通常体现在企业需要了解人工智能使用模式，并实施实际控制以减少数据暴露时。其目标是在不阻碍生产力的前提下保护业务：执行政策、引导使用，并减少不安全的交互，同时保留合法的工作流程。

主要功能包括：

• 企业无性向AI使用和风险模式的可见性
• 减少敏感数据暴露的政策执行
• 第三方AI工具和嵌入式AI功能的控制
• 与企业安全需求一致的治理工作流
• 分布式用户群体的集中管理

4) 心灵花园

Mindgard 在 AI 安全测试和红队演练方面表现突出，帮助企业针对对抗性技术对 AI 应用和工作流进行压力测试。对于部署了检索增强生成（RAG）和代理工作流的组织而言，这一点尤为重要，因为风险往往源于意外的交互效应：检索到的内容影响指令、在不安全的上下文中触发工具调用，或提示词泄露敏感上下文。

Mindgard 的价值在于主动预防：它帮助团队在问题显现于生产环境之前就及早识别薄弱环节。对于安全和工程领导者而言，这支持了一种可重复的流程，类似于应用程序安全测试，即随着时间的推移对 AI 系统进行测试和改进。

主要功能包括：

• AI工作流的自动化测试与红队测试
• 覆盖注入和越狱模式等对抗性行为
• 为工程团队设计的可操作性发现结果
• 支持发布过程中的迭代测试
• 与企业部署周期一致的安全验证

5) 保护人工智能

Protect AI 常被视为一种涵盖多层 AI 安全的平台方法，包括供应链风险。对于依赖外部模型、库、数据集和框架的企业而言，这一点至关重要，因为风险可能通过非内部创建的依赖项而被继承。

Protect AI 通常吸引那些希望在 AI 开发和部署中标准化安全实践的组织，包括为模型和管道提供支持的上游组件。对于同时承担 AI 工程和安全职责的团队而言，这种生命周期视角可以减少“构建”与“安全”之间的差距。

主要功能包括：

• AI 开发和部署阶段的平台覆盖
• 针对 AI/ML 依赖项的供应链安全关注点
• 模型及相关组件的风险识别
• 旨在标准化AI安全实践的工作流
• 支持治理与持续改进

6) 辉光安全

Radiant Security 致力于通过代理自动化赋能安全运营。在AI安全的背景下，这一点至关重要，因为AI的采用不仅增加了安全信号的数量和新颖性，还带来了新的SaaS事件、新的集成和新的数据路径，而SOC（安全运营中心）的资源却依然有限。

辉光专注于通过自动化分类和引导响应动作来减少调查时间。有益自动化与危险自动化之间的关键区别在于透明度和控制力。此类平台需要让分析师能够轻松理解为何某项内容被标记，以及为何推荐采取特定动作。

主要功能包括：

• 旨在减轻分析师工作量的自动化分类
• 引导式调查与响应工作流
• 运营重点：减少干扰并加快决策速度
• 与企业SOC流程相一致的集成
• 在必要时保持人类参与的控制措施

7) Lakera

Lakera 以其运行时防护机制而闻名，能够应对提示注入、越狱攻击和敏感数据泄露等风险。此类工具专注于在推理阶段控制 AI 交互，因为在生产工作流中，提示、检索内容和输出会在此汇聚。

Lakera 在组织拥有暴露于不可信输入的 AI 应用，或需要限制 AI 系统行为以减少信息泄露和不安全输出时，通常最具价值。它特别适用于检索外部或半可信内容的 RAG 应用。

主要功能包括：

• 运行时的提示注入和越狱防御
• 减少 AI 交互中敏感数据暴露的控制措施
• AI 应用行为的护栏
• AI 使用模式的可见性和治理
• 针对企业部署实际情况设计的策略调整

8) 卡吕普索AI

CalypsoAI 致力于为 AI 应用和智能体提供推理时保护，重点关注 AI 生成输出并触发动作的时刻的安全保障。这正是企业常发现风险的环节：模型输出会成为工作流的输入，而防护措施必须防止不安全的决策或工具使用。

在实践中，卡吕普索AI被用于评估在多个模型和应用中集中控制，减少在每个AI项目中实施一次性防护的负担。这在不同团队以不同速度推出AI功能时尤为有用。

主要功能包括：

• AI应用和代理的推理时控制
• AI部署中的集中式策略执行
• 专为多模型环境设计的安全护栏
• 对AI交互的监控与可见性
• 支持SOC工作流的企业集成

9) 颅骨

Cranium 通常围绕企业 AI 发现、治理和持续风险管理进行部署。当 AI 采用呈现去中心化趋势，且安全团队需要一种可靠的方式来识别现有 AI 资产、明确归属权以及了解其影响范围时，其价值尤为突出。

Cranium 支持 AI 安全的治理方面：构建资产清单、建立控制框架，并在新工具和新功能出现时保持持续监督。这在监管机构、客户或内部利益相关者期望提供 AI 风险管理实践证据时尤为重要。

主要功能包括：

• 企业中AI使用的发现与背包
• 与监督和问责制相一致的治理工作流
• 内部和第三方AI系统中的风险可见性
• 支持持续监控和补救周期
• 企业AI计划的证据与报告

10) Reco

Reco 最为人所知的是其 SaaS 安全和身份驱动的风险管理，这与人工智能的相关性日益增强，因为大量的“AI 暴露”存在于 SaaS 工具、副驾驶、AI 驱动的功能、应用程序集成、权限和共享数据中。

Reco 并非专注于模型行为，而是帮助企业管理周边风险：账户被入侵、高风险权限、文件泄露、过度集成以及配置漂移。对许多组织而言，降低 AI 风险始于控制 AI 与数据及身份交互的平台。

主要功能包括：

• SaaS 安全态势与配置风险管理
• SaaS环境下的身份威胁检测与响应
• 数据暴露可见性（文件、共享、权限）
• 风险集成与访问模式检测
• 与企业身份和安全运营相协调的工作流

为什么AI安全对企业的至关重要

AI会带来与传统软件风险行为不同的安全问题。以下三个驱动因素是许多企业正在构建专门的AI安全能力的原因。

1) AI 可能将小错误演变为重复泄露

单个提示词就可能暴露敏感上下文：内部名称、客户详情、事件时间线、合同条款、设计决策或专有代码。将这种情况乘以数千次交互，数据泄露就会从偶然变成系统性问题。

2) AI 引入了可被操控的指令层

AI 系统可能受到恶意输入、直接提示、通过检索内容间接注入或文档内嵌指令的影响。工作流程可能“看起来正常”，却在不知不觉中被引导至不安全的输出或不安全的行动。

3) 代理将影响范围从内容扩展到执行

当AI能够调用工具、访问文件、触发工单、修改系统或部署变更时，安全问题就不再是“错误的文本”。它会演变为“错误的动作”、“错误的访问”或“未经授权的执行”。这是一种不同级别的风险，需要针对决策和行动路径而非仅仅针对数据设计的控制措施。

AI安全工具旨在应对的风险

企业采用AI安全工具，是因为这些风险出现得很快，而内部控制措施很少能实现端到端的监控：

• 影子AI和工具泛滥：员工采用新AI工具的速度快于安全团队的审批速度

• 敏感数据泄露：提示词、上传内容和RAG输出可能会泄露受监管或专有数据

• 提示注入与越狱：通过精心制作的输入操纵系统行为

• 代理权限过度授予：为了“让事情运作起来”，代理工作流被赋予了过多的访问权限

• 嵌入式 SaaS 的第三方 AI：功能在拥有复杂权限和共享模型的平台内发布

• AI供应链风险：模型、包、扩展和依赖项会带来继承的漏洞

最好的工具能帮你将这些转化为可管理的工作流：发现 → 策略 → 执行 → 证据。

强大的企业AI安全是什么样子的

当AI安全成为一种实用的运营模式，而不仅仅是一系列警告时，它才能取得成功。

表现优异的项目通常具备：

• 明确的所有权：谁负责AI审批、政策和例外情况

• 风险等级：低风险使用采用轻量级治理，接触敏感数据的系统则实施更严格的控制

• 不会破坏生产力的防护措施：强大的安全性，且无需持续陷入“安全与业务”的冲突

• 可审计性：能够展示哪些在使用、哪些被允许，以及为何做出这些决策的能力

• 持续适应：随着新工具和工作流程的出现，政策也随之演变

这就是为什么供应商选择至关重要。错误的工具可能会创建缺乏控制的仪表板，或者创建无法被采纳的控制措施。

如何为企业选择AI安全工具

避免陷入购买“AI安全平台”的陷阱。相反，应根据企业使用AI的方式选择工具。

首先梳理您的AI应用范围

• 是否主要用于员工驱动的（ChatGPT、副驾驶、浏览器工具）？
• 您是否正在构建内部大型语言模型应用带有RAG、连接器以及访问专有知识的功能？
• 你有代理可以在系统中执行动作的吗？
• AI风险主要在SaaS平台里吗？带有共享和权限？

确定必须控制的内容与需要观察的内容

部分企业需要立即执行（阻断/允许、类似DLP的控制、审批）。而其他企业则需要先进行发现和取证。

优先考虑集成能力和运营适配性

一款优秀的AI安全工具，如果无法与身份管理、工单系统、SIEM或数据治理工作流集成，在企业环境中将难以发挥作用。

运行模拟真实工作流的试点项目

用团队实际面临的场景进行测试：

• 提示词中的敏感数据
• 通过检索文档进行间接注入
• 用户级与管理员级访问权限的差异
• 需要请求提升权限的代理工作流

选择可持续发展

最好的工具是那些在三个月后，当新鲜感褪去、真正开始采用时，你的团队仍会实际使用的工具。企业不会通过宣布政策来“保障AI安全”。他们通过构建可重复的控制循环来保障AI安全：发现、治理、执行、验证和证明。上述工具代表了该循环的不同层面。最佳选择取决于风险集中在哪里，以及员工使用情况、生产AI应用、代理执行路径、供应链暴露情况或SaaS/身份蔓延问题。