AI正在重塑数字商务。零售商和平台正在部署个性化购物助手、推荐引擎和动态定价模型，以提高转化率和客户满意度。但这些应用也会在销售环节带来新的重大风险：
- 客户个人身份信息（PII）或支付数据在AI提示词和输出中泄露
- 通过提示词注入操纵推荐、促销或定价逻辑
- 有偏见或有害的输出会损害客户信任和品牌声誉
- 难以了解AI如何影响购买决策，增加了合规和审计的难度
我们的AI运行时安全解决方案通过三管齐下的方法保护数字商务行业：利用红队进行验证，利用Guardrails提供保护，并利用内置可观测性治理AI部署。
红队测试：上线前验证购物应用
F5 AI Red Team（原名Inference Red-Team）会在AI驱动的商务应用面向客户之前对其进行压力测试，以发现隐藏的漏洞。
- 智能体攻击抵御能力：模拟攻击者试图利用购物助手或绕过促销逻辑的多轮攻击。
- 特征与操作攻击：超过80,000个持续更新的漏洞利用程序可发现推荐引擎、结账流程和支付集成中的漏洞。
- 电商专项测试：验证AI系统如何处理金融数据录入或跨境交易等涉及敏感信息的客户交互。
数字商务团队可实现的成果：增强AI应用抵御滥用的能力，从而保护收入来源和客户信任。
商务应用上线后，AI Guardrails（原名Inference Defend）会实时保护每一次AI交互。
- 阻止数据泄露：阻止支付信息、收货地址和会员数据泄露。
- 防止利用漏洞：检测并阻止提示词注入、越狱或操纵推荐算法的行为。
- 根据商务流程定制安全策略：自适应控制会根据促销、产品推荐和欺诈防范相关的业务规则进行调整。
数字商务团队可实现的成果：大规模提供安全、可靠且合规的客户交互，同时不影响结账体验的流畅度。
可观测性：全面掌握商务交互
对于数字商务，可见性和可追溯性对于合规、防范欺诈和增强客户信心至关重要。内置的可观测性功能可在整个企业范围内监控由AI驱动的购物体验。
- 全局仪表板：集中呈现AI使用情况和安全事件，帮助整个企业满足合规要求。
- 审计就绪日志：记录每项AI决策，为欺诈调查、合规审计和客户争议解决提供支持。
- 策略执行：在面向客户的应用中标记存在风险或不合规的输出，防止其进一步造成财务或声誉损失。
数字商务团队可获得的成果：对AI系统实施可信监督，确保合规性和业务韧性。
面向数字商务的AI运行时安全
借助红队测试、Guardrails和内置可观测性，数字商务领导者可以获得：
- 品牌与客户信任：防范可能削弱信任的有害或存在偏见的AI输出。
- 监管合规准备： 简化消费者保护、PCI DSS及数据隐私法律的合规工作。
- 收入保障：避免在购物高峰活动期间发生欺诈、数据泄露和代价高昂的停机。
- 加速创新：安全保障可加快部署新的商业AI功能，包括推荐引擎和个性化购物助手，同时不会增加风险。
核心要点
我们的AI运行时安全解决方案套件可保护数字商务行业，确保由AI驱动的购物助手、推荐引擎和交易工作流经过验证、受到保护且具备可观测性，从而支持安全增长并打造值得信赖的客户体验。
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