AI正逐渐成为一线工具，广泛用于安全防护、欺诈检测、威胁监控和异常分析，覆盖金融、医疗保健、电子商务和关键基础设施等行业。然而，AI虽然能更快发现欺诈行为，也会带来新的漏洞，而攻击者往往会迅速加以利用：
- 泄露敏感客户数据、账号或身份验证信息
- 通过提示词注入操纵欺诈检测副驾驶或SIEM集成
- 旨在绕过或干扰欺诈检测模型的对抗性输入
- 缺乏对AI驱动的欺诈判定过程的可见性，限制了合规与响应能力
我们的AI运行时安全解决方案可保护安全与欺诈检测领域，并通过AI Guardrails提供实时保护以及内置的可观测性功能，全面监控AI部署。
Guardrails：在运行时保护欺诈检测AI
F5 AI Guardrails（原名Inference Defend）可在运行时保护欺诈检测和安全AI系统，阻止对抗性利用，并实时保护敏感数据。
- 防止数据泄露：阻止未经授权披露账户详细信息、身份验证令牌或个人身份信息。
- 阻止对抗性攻击：检测并阻止旨在绕过欺诈监控的提示词注入或操纵行为。
- 自适应控制：根据欺诈检测工作流调整防护措施，同时保持低延迟，以支持实时监控。
安全团队成果：AI系统安全可靠地运行，在保护敏感数据的同时，以机器速度识别欺诈行为。
可观测性：全面监督欺诈检测AI的决策
在欺诈检测中，可追溯性和可审计性对于合规和事件响应至关重要。内置的可观测性功能可让整个企业全面了解由AI驱动的每项安全决策。
- 全局仪表板：集中查看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：每项决策都会记录在案，为遵守金融法规和开展欺诈调查提供支持。
- 策略执行：实时标记异常、不合规或存在偏差的欺诈检测结果。
安全团队成果：确信由AI驱动的欺诈检测具有可解释性、可论证性，并符合企业合规要求。
面向网络威胁与欺诈检测的全面AI安全防护
借助AI Guardrails 和内置的可观测性，组织可以获得：
- 数据保护：防止敏感财务数据和身份数据泄露。
- 弹性欺诈检测：阻止对AI监控工具的对抗性操纵。
- 法规合规：满足金融、支付和关键基础设施领域严格的审计与监管要求。
- 可信决策：确保AI驱动的欺诈检测结果安全、可解释且有据可辩。
核心结论
我们的AI运行时安全解决方案可保护安全与欺诈检测垂直领域，确保欺诈检测和威胁监控AI应用在运行时受到保护并具备全面可观测性，帮助企业更快打击欺诈，同时保持合规性和可信度。
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