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什么是 Mindgard
当您的企业开始大规模部署 AI 系统时，您是否意识到传统的安全工具可能已经无法保护这些新型资产？随着生成式 AI、大语言模型和 AI Agent 在企业中的广泛应用，一种全新的攻击面正在快速形成——提示词注入、模型投毒、Agent 误用、影子 AI 等威胁层出不穷，而大多数企业的安全团队对这些风险几乎一无所知。
Mindgard 正是为解决这一紧迫挑战而生的。作为首个基于攻击者视角的自动化 AI 红队与安全测试平台，Mindgard 能够模拟真实攻击者的思维方式和技术手段，持续对您的 AI 系统进行安全评估。与传统的被动式防御不同，它主动出击，在攻击者之前发现漏洞。
这不仅仅是理论层面的安全保障。截至目前，Mindgard 已披露超过 70 个真实的 AI 安全漏洞，覆盖从 Google、OpenAI 到各类企业级 AI 应用的广泛场景。平台已服务数千名全球用户，涵盖从全球最大软件采购商到快速增长的 AI 原生公司，帮助他们在 AI 生命周期各阶段建立持续的安全检测能力。
核心要点
- 首个自动化 AI 红队与安全测试平台，基于攻击者视角设计
- 已披露 70+ 个真实 AI 安全漏洞，包括 Google、OpenAI 等知名平台
- 服务数千名全球用户，支持从初创公司到财富 500 强的各类企业
- 支持生成式 AI、LLM、NLP、视觉、音频和多模态模型
- 5 分钟内完成配置，快速启动安全测试
Mindgard 的核心功能
在 AI 安全领域发现问题往往比修复问题更难，因为传统的安全工具根本不知道该如何“看待”一个 AI 系统。Mindgard 提供了一套完整的解决方案，帮助您的安全团队从攻击者的角度重新审视 AI 资产。
AI 发现与评估
您是否清楚组织内部到底部署了多少 AI 系统？很多企业在快速推进 AI 落地的同时，往往忽视了影子 AI 的存在——那些未经审批、被个别团队私自引入的 AI 工具可能正在您不知情的情况下处理敏感数据。Mindgard 可以全面映射您的 AI 攻击面，通过枚举行为、集成和访问路径，识别未记录或不受管理的 AI 系统，帮助您建立完整的 AI 资产清单和风险评估。
自动化 AI 红队
这是 Mindgard 的核心能力。通过攻击者对齐的测试方法，平台能够持续性、自动化的发现 AI 系统中的安全漏洞。您不再需要依赖安全专家手动设计攻击场景，Mindgard 内置的数千种独特 AI 攻击场景可以自动化的对您的 AI 系统进行全面测试。
进攻性安全测试
如果说自动化红队是定期体检，那么进攻性安全测试就是深度渗透测试。Mindgard 能够模拟真实攻击者的完整攻击链路，从探测到利用，完整收集和分析风险。这种方法特别适合需要通过严格安全审计的金融和医疗机构。
模型扫描
在部署 AI 模型之前，您真的了解这个模型里有什么吗？模型扫描功能可以深入分析 AI 模型和工件，识别模型级别的漏洞，包括后门、偏见和供应链风险。这相当于在模型进入生产环境前完成一次全面的安全安检。
新兴威胁监控
AI 系统的威胁环境变化极快——昨天还安全的提示词，可能因为今天引入的一个新插件就变得漏洞百出。Mindgard 提供实时威胁情报，帮助您快速响应开发者引入的新风险，确保安全测试跟上业务迭代的速度。
AI Guardrail 测试
很多企业已经部署了 AI guardrails 或 WAF 解决方案来保护 AI 系统，但这些防护措施真的有效吗？Mindgard 可以系统性的评估和验证这些防护措施的有效性，帮助您发现防护中的薄弱环节。
模型风险对比
如果您使用的是微调后的定制模型，您需要知道它相对于原始基准模型是否引入了新的安全风险。Mindgard 可以进行对比分析，帮助您评估微调模型的安全性。
可扩展红队
安全团队资源有限是大多数企业面临的现实问题。Mindgard 的可扩展红队功能可以赋能现有的渗透测试人员，让他们能够高效扩展 AI 安全测试的能力，用有限的资源覆盖更多的 AI 资产。
- 攻击库丰富：内置数千种独特 AI 攻击场景，覆盖主流攻击手法
- 测试速度快：5 分钟内完成配置，快速启动安全测试
- 全面模型支持：神经网络无关，支持生成式 AI、LLM、NLP、视觉、音频和多模态
- 持续性检测：与 CI/CD 集成，实现每次变更后的自动安全验证
- 真实漏洞披露能力：已发现并协助修复 70+ 真实漏洞，包括 Google、OpenAI、Zed 等
- 定价未公开：需要联系销售团队获取报价，可能不适合小型团队
- 学习曲线：高级功能需要安全团队具备一定的 AI 基础知识
- 聚焦企业级：主要面向中大型企业，安全预算充足的组织
谁在使用 Mindgard
不同的企业使用 Mindgard 的方式可能截然不同。让我们看看几个典型的应用场景，帮助您判断这款产品是否适合您当前的需求。
影子 AI 发现
假如您是某大型企业的 CISO，您可能已经听说影子 IT 的危害，但影子 AI 的风险可能更严重——因为 AI 系统处理的数据往往更加敏感。Mindgard 可以帮助您发现那些未受监管的 AI 工具，揭示整个组织中隐藏的 AI 风险，让您的安全策略不再有盲区。
系统提示词安全
假如您正在部署基于 LLM 的智能客服或办公助手，您可能已经意识到提示词被劫持的风险。Mindgard 可以模拟真实攻击者行为，测试您的提示词是否可以被强制、覆盖或绕过，帮助您识别提示词注入弱点、guardrail 差距和不安全的工具交互。
生产环境 AI 安全
假如您已经将 AI 系统部署到生产环境，您需要知道开发环境中的测试并不能完全反映真实风险。AI 在生产环境中与用户、第三方系统和数据的交互会产生在开发阶段无法预见的 emergent risk。Mindgard 可以持续测试部署后的 AI 系统，让安全检测覆盖完整的 AI 生命周期。
传统 AppSec 无法覆盖的 AI 风险
假如您负责企业应用安全，您可能已经发现传统的安全工具在 AI 面前束手无策——它们假设确定性行为，无法识别提示注入、agent 误用、行为操纵这些 AI 特有的攻击方式。Mindgard 使用攻击者对齐的方法，可以发现这些传统工具完全看不到的风险。
CI/CD 集成
假如您在快速迭代的 AI 开发团队，您需要确保每次模型或代码变更都不会引入新的安全漏洞。Mindgard 提供 GitHub Action 和完整的 CI/CD 自动化集成，让安全测试成为开发流程的自然组成部分，而不是事后的补丁。
多模型类型支持
假如您的企业使用多种类型的 AI 模型，您需要一个能够统一管理这些资产安全的平台。Mindgard 与神经网络无关，支持生成式 AI、LLM、NLP 系统、视觉、音频和多模态模型，让您可以用一个平台覆盖所有 AI 资产。
💡 选择建议
如果您已经部署了 AI 系统或计划大规模部署，建议优先测试两个功能：一是影子 AI 发现，帮助您建立完整的安全视野；二是 CI/CD 集成，让安全测试成为开发流程的自然一部分。这两个功能可以快速产生可见的安全价值。
技术特点与安全合规
了解一款安全产品的技术底蕴和安全资质，是做出采购决策的重要依据。Mindgard 在这两个方面都有值得信赖的表现。
技术渊源
Mindgard 的技术根基来自兰卡斯特大学——2016 年成立的该校 AI 安全实验室是世界上最大的 AI 安全研究机构之一。超过十年的 AI 安全研究经验沉淀，让 Mindgard 拥有深厚的技术积累和前瞻性的威胁视角。研发团队由博士领导，包括 CEO James Brear、首席科学官兼创始人 Dr. Peter Garraghan、研究与创新主管 Aaron Portnoy 以及进攻性安全负责人 Rich Smith 等资深专家。
攻击库规模
平台内置数千种独特的 AI 攻击场景，这些攻击手法来源于真实的安全研究和漏洞披露实践，而非理论推演。这意味着您得到的是经过实战检验的测试能力。
测试效率
在 Mindgard 上完成配置并启动首次测试只需 5 分钟。这种快速的上手体验大大降低了企业引入 AI 安全测试的门槛——您不需要投入大量时间和资源进行前期准备，就能快速看到安全评估的结果。
安全合规
企业级安全产品必须满足严格的合规要求。Mindgard 已获得 SOC 2 Type II 合规认证和 GDPR 合规认证，预计 2026 年初获得 ISO 27001 认证。这些资质证明了平台在数据安全和隐私保护方面达到了行业最佳实践标准。
- 深厚学术背景：源自世界最大 AI 安全实验室，十年研究积累
- 专家团队：博士领导的研发团队，成员来自安全行业资深背景
- 实战验证：攻击库基于真实漏洞披露经验，非理论推演
- 快速部署：5 分钟完成配置，立即产生安全价值
- 合规完善：SOC 2 Type II、GDPR、ISO 27001（预计 2026 年初）
- 技术门槛：需要安全团队具备一定的 AI 基础知识才能充分发挥能力
- 企业导向：定价和功能设计主要面向中大型企业
- 持续投入：AI 安全需要持续测试，而非一次性项目
常见问题
Mindgard 与 AI 安全或内容审核工具有什么不同？
AI 安全工具和内容审核工具通常关注的是 AI 输出的质量、策略合规性和内容过滤——比如检测模型是否生成了不当内容。而 Mindgard 专注于安全领域，识别的是攻击者如何利用 AI 行为、系统交互和 agent 工作流实现真正的入侵。简单来说，内容审核关注“AI 说什么”，Mindgard 关注“攻击者如何利用 AI 做什么”。
Mindgard 能检测影子 AI 使用吗？
可以。Mindgard 通过枚举行为、集成和访问路径，帮助识别未记录或不受管理的 AI 系统。很多企业使用 Mindgard 后发现了一些团队私自引入的 AI 工具，这些工具可能在不知不觉中处理着敏感的内部数据。
传统 AppSec 工具为什么无法处理 AI 模型？
传统应用安全工具建立在确定性行为的假设之上——给定相同的输入，总会得到相同的输出。但 AI 系统是概率性的、自适应的，且通常是自主运行的，很多风险只有在运行时才会出现。传统工具根本“看不到”提示注入、模型投毒、agent 误用这些 AI 特有的攻击方式。
AI 系统应该多久测试一次？
AI 安全测试应该是持续的，而不是一次性的项目。模型、提示词、工具、数据源或用户行为的任何变化都可能随时引入新的风险。建议将 AI 安全测试集成到 CI/CD 流程中，每次模型或代码变更都自动触发安全验证。
Mindgard 支持哪些类型的 AI 模型？
Mindgard 与神经网络无关，支持多种类型的 AI 模型，包括生成式 AI、大语言模型（LLM）、NLP 系统、视觉模型、音频模型和多模态模型。无论您的企业使用哪种类型的 AI，都能用 Mindgard 进行统一的安全测试。
Mindgard 如何确保数据安全和隐私？
Mindgard 遵循行业最佳实践进行数据安全和隐私保护。平台已获得 SOC 2 Type II 和 GDPR 合规认证，预计 2026 年初获得 ISO 27001 认证。这些认证意味着您的数据在传输、存储和处理的全流程中都得到了行业最高标准的保护。
