Mindgard

Mindgard成立于一家领先的英国大学实验室，在AI安全领域拥有超过10年的严谨研究，拥有公私合作关系，确保获取最新的进展和最合格的人才。

是的，Mindgard对神经网络不具区分性，支持包括生成式AI、LLM、自然语言处理（NLP）、音频、图像和多模态系统在内的广泛AI模型。这种多功能性使其能够解决各种AI应用的安全问题。

Mindgard遵循行业最佳实践以确保软件开发和运营的安全，包括使用我们自己的平台测试AI组件。我们遵循GDPR规定，并预计在2025年初获得ISO 27001认证。

绝对可以。Mindgard旨在保护AI、生成式AI和LLM，包括流行的模型如ChatGPT。它能够进行持续测试并最小化对您的AI模型和应用的安全威胁，确保它们安全运行。

Mindgard服务于包括金融服务、医疗保健、制造业和网络安全等各类组织。任何部署AI技术的企业都可以利用Mindgard的平台来保护其AI资产，减少潜在风险。

AI的部署和使用带来了新的风险，创造了复杂的安全环境，而传统工具无法应对。因此，许多AI产品在没有充分的安全保证情况下上线，导致组织面临风险——这一问题也被Gartner的一项调查所强调，报告显示29%的企业在部署AI时经历了安全漏洞，只有10%的内部审计人员具备对AI风险的可见性。这些新的风险，如LLM提示注入和越狱，利用AI系统的概率性和不透明性，仅在运行时显现。因此，保护这些独特的AI模型及其工具链风险，需要一种根本新的方法。

自动化红队测试涉及使用自动化工具和技术模拟对AI系统的攻击，识别漏洞而无需人工干预。这种方法允许进行持续、高效和全面的安全评估，确保AI模型在潜在威胁下坚固可靠。

Mindgard识别各种AI安全风险，包括：- 越狱：操纵输入使AI系统执行意想不到的操作。- 提取：重建AI模型以暴露敏感信息。- 规避：改变输入来欺骗AI模型产生错误输出。- 反演：反向工程模型以揭示训练数据。- 污染：篡改训练数据以操纵模型行为。- 提示注入：插入恶意输入来欺骗AI系统产生意外响应。

测试实例化的模型至关重要，因为它确保AI系统在现实场景中安全运行。即使AI系统在开发中表现良好，但部署可能引入新的脆弱性。持续测试有助于识别和缓解这些风险，维护AI应用的完整性和可靠性。