随着人工智能技术的飞速发展，企业和组织在享受便捷与智能的同时，也面临越来越多复杂的安全挑战。AI系统的安全不仅关乎数据保护，更关系到业务逻辑的完整性和企业声誉。Pillar人工智能安全平台凭借其独特的全生命周期保护理念和创新技术架构，成为当前市场中备受关注的解决方案，帮助用户有效应对AI安全威胁，实现对AI资产的全方位管控。Pillar团队由经验丰富的安全专家组建，汇聚了红蓝对抗、网络攻防、供应链安全等领域的顶尖人才。创始人之一Dor Sarig拥有多年政府及企业安全攻防运营背景，而另一位联合创始人Ziv Karlinger则专注于金融网络犯罪和供应链防护，二人基于丰富的攻防经验，打造了全面协同的安全框架，使Pillar成为真正意义上的专注于AI安全的先锋平台。 Pillar的核心理念是打破传统安全工具的孤立防护模式，打造一个生态闭环系统，实现各个模块之间的相互赋能和数据共享。
平台涵盖从前期规划、威胁建模到运行时守护的全流程，确保每个环节的安全措施不仅独立有效，更能相辅相成，形成动态反馈，助力安全措施根据实际威胁环境不断优化升级。平台的设计充分尊重不同企业业务的多样化需求，能够针对具体的AI应用场景和业务逻辑，智能调整安全策略与防护规则，做到既保障安全又不会对正常业务造成阻碍。 在AI安全工作的起点，Pillar打造了AI工作台，一个专门用于威胁建模的安全沙盒环境。该环境不仅能够模拟多种AI使用案例，还能让安全团队及开发人员在编码之前充分识别潜在攻击路径和安全风险。通过结构化的威胁建模流程，结合国际权威安全框架如STRIDE、ISO、MITRE ATLAS及OWASP针对大型语言模型（LLM）的专项指导，工作台帮助团队在设计阶段就将安全和合规融入产品蓝图之中，实现从源头构筑信任基石。这一前瞻性的规划有效避免了后期应对漏洞和攻击的被动局面，极大节省了时间和成本。
AI资产的发现与管理是AI安全的基础挑战之一。随着企业内部和生态系统中AI技术应用的逐步扩展，往往导致资产分散、信息孤岛和可视化缺失。Pillar平台打破传统依赖单一开发或运维环节的数据壁垒，直接整合代码仓库、数据平台、AI/ML框架以及身份提供商等多维数据源，实现全网自动扫描并形成详细的AI资产清单。该清单涵盖模型、算法工具、训练数据集、多云推理服务器、智能编码代理甚至元提示等多样化资产形态，帮助安全和合规团队全面了解AI的实际部署及业务背景，构建健全的组织安全政策基础。这种360度无盲点的可视化，有效防范因资产遗漏带来的潜在安全隐患。 随后，Pillar通过AI安全姿态管理（AI-SPM）模块持续分析和评估所有已发现AI资产的安全状态。
通过静态代码扫描、动态行为监测及跨资产关联分析，平台绘制出具体的攻击面结构图和智能代理系统部署拓扑，清晰标注供应链风险、数据中毒威胁以及模型或提示层面的潜在隐患。通过直观的风险地图，安全团队能够精准锁定关键风险节点，实施有针对性的缓解措施，有效阻断攻击者可能利用的路径，增强整体防御韧性。 在研发测试阶段，Pillar引入了专门的AI红队攻防模拟工具，突破传统软件安全测试的限制。平台模拟真实世界中的AI威胁，如提示注入、越狱攻击及针对业务逻辑的复杂欺诈行为，对所开发的AI系统从模型本体到集成的工具链及API接口进行深度渗透测试。这不仅能发现模型层面的漏洞，更能捕捉到AI代理在执行复杂任务时潜藏的动作失控风险。对于难以获取源代码的第三方或嵌入式AI应用，Pillar同样支持基于黑盒的目标测试，只需提供访问入口和认证信息，即可模拟多种对抗场景，确保外部系统的安全边界不被突破。
这一全面渗透的攻防体系对企业风险评估提供了强大支持，保障应用的可靠性与合规性。 AI应用进入生产环境后，实时安全防护成为关键。Pillar针对这一需求设计了智能适应性的运行时守护“护栏”机制，持续监测输入输出数据。与传统静态规则或防火墙不同，这些守护机制可跨模型、跨应用动态调整，利用红队测试的安全洞察与实时威胁情报推送，精准识别异常行为和潜在攻击迹象。守护系统不仅能避免数据泄露和误操作，还允许企业针对特定业务设定个性化的安全规范，实现安全与业务连续性的双重保障。灵活而智能的护栏技术使得复杂AI系统得以在真实环境中平稳运行，兼顾效率与安全。
由于AI代理在执行任务时可能具备高度自治能力，过度赋能容易导致脱离预期范围的风险。Pillar通过安全沙箱技术对代理行为进行严格限制，确保AI系统在受控隔离环境内运行。采用零信任安全架构，沙箱有效阻断代理对核心基础设施及敏感数据的直接访问，任何异常或恶意行为均被即时捕获封堵，且动作细节全程留痕，便于事后溯源与分析。此举不仅极大提升可控性，还避免了安全事件对整体系统造成连锁反应，构成AI风险管理的重要防线。 此外，Pillar平台还包含全面的AI行为遥测体系，贯穿开发、测试及生产的各个环节。实时采集从用户提示、代理行动到工具调用的多维度数据，支持深度事件调查和合规风险监控。
通过历史轨迹回溯与异常模式分析，安全团队可以精准定位安全事件起因，推动持续改进与风险降低。敏感的数据处理采用私有云部署方案，充分保障客户数据主权与隐私，满足严格的合规要求。 整体来看，Pillar以其创始团队深厚的攻防实力为基础，融合先进的威胁情报和多元化安全技术，建立了覆盖规划设计、资产发现、风险管理、红队测试、运行防护、沙箱隔离及行为监控的闭环安全防护体系。其不仅打破了仅关注代码缺陷的传统安全范式，更通过对AI业务逻辑和运行环境的深入理解，实现了面向AI系统复杂生态的精准风险管控。并且，Pillar支持多种部署方式，无论是本地私有云、混合云还是全云端，都可灵活适配客户需求，保障核心数据安全与合规性，极大增强企业对安全托管的信心。 在AI技术渗透各行各业的今天，保障AI系统免受攻击、确保其行为透明可信，成为企业数字化转型的基础。
Pillar凭借其全面的安全护航能力和创新的动态防御策略，毫无疑问将成为那些志在安全利用人工智能、构筑未来智能生态的领先企业不可或缺的战略伙伴。通过持续进步和灵活应对不断演变的威胁，Pillar正在引领AI安全进入一个更加智能、可信和高效的新时代。随着AI应用规模不断扩大，选择一个深度融合安全研发及运营的智能平台，将助力企业抢占先机，在未来数字经济中立于不败之地。
