AI Infra Guard est un outil de protection et de surveillance de la sécurité de l'infrastructure d'IA qui couvre une triple protection de sécurité au niveau de la couche de demande (filtrage d'entrée), de la couche de modèle (conformité de sortie/détection de jailbreak) et de la couche de données (prévention des fuites de confidentialité).

AIInfraGuard

Paramètres et statistiques de base

Projet	Spécifications
Nom du produit	Garde infrarouge IA
Catégorie	Sécurité des infrastructures d'IA
Formulaire de livraison	Web/SaaS
Plateforme d'assistance	Internet
Langues prises en charge	Chinois, Anglais
Utilisateurs cibles	Équipe d'exploitation et de maintenance d'IA, équipe de sécurité, gestionnaires de plateforme d'IA
Échelle utilisateur	Non divulgué
Modèle de tarification	Freemium (Gratuit + Abonnement)

AI Infra Guard est un outil axé sur la protection de la sécurité des infrastructures d'IA et la surveillance opérationnelle. Alors que de plus en plus d'entreprises déploient des modèles d'IA dans des environnements de production, les menaces de sécurité auxquelles sont confrontées les interfaces de modèles deviennent de plus en plus diverses : de nouvelles méthodes d'attaque telles que l'injection rapide, les attaques contradictoires, les fuites de données et les abus ont remis en question les WAF et les passerelles API traditionnels. AI Infra Guard est conçu pour répondre à ces risques de sécurité spécifiques à l'IA, en créant un système de protection de sécurité à partir de trois dimensions : couche de requête, couche de modèle et couche de données.

Reconnaissance des utilisateurs et du marché

Sensibilisez progressivement les utilisateurs sur le terrain et les capacités du produit sont utilisées par les créateurs de contenu et les équipes pour améliorer l'efficacité du travail. Certains utilisateurs de l'industrie l'ont intégré à leur flux de travail quotidien. Il est recommandé de se référer aux dernières divulgations officielles pour connaître les données spécifiques sur l’échelle des utilisateurs et le taux d’adoption par l’industrie.

Avantage de coût

Dimension du coût	Descriptif
Version gratuite	Surveillance de sécurité de base, y compris la détection rapide des injections et la limitation de courant de base, gratuite
Édition professionnelle	Détection avancée des anomalies + règles personnalisées + gestion multi-modèle
Édition Entreprise	Déploiement privé + règles de sécurité personnalisées + renseignements exclusifs sur les menaces

Pour les entreprises qui sont en phase d’exploration de la sécurité des modèles d’IA, la surveillance de sécurité de base de la version gratuite est suffisante pour couvrir les besoins de protection quotidiens. Le point décisionnel concernant les mises à niveau payantes est de savoir si un déploiement privatisé (industries sensibles aux données), des règles de sécurité personnalisées et des informations exclusives sur les menaces sont nécessaires. Par rapport au déploiement de solutions de sécurité développées par l'entreprise, l'approche SaaS présente plus d'avantages en termes d'investissement initial et de coûts d'exploitation et de maintenance.

Fonctions principales

• Détection de sécurité spécifique à l'IA : concevez une bibliothèque de règles de détection pour les modèles d'attaque spécifiques à l'IA tels que l'injection rapide, le jailbreak, les attaques contradictoires, etc., et mettez régulièrement à jour la bibliothèque de modèles d'attaque.
• Protection de sécurité à plusieurs niveaux : couche de requête (filtrage d'entrée, limitation de courant) → couche de modèle (conformité de sortie, détection de jailbreak) → couche de données (protection contre les fuites de confidentialité), trois couches sont avancées étape par étape.
• Détection d'anomalies basée sur l'apprentissage automatique : établissez une référence en apprenant les modèles de requêtes normaux et identifiez les comportements anormaux qui s'écartent de la référence.
• Contrôle d'accès : gestion des politiques multidimensionnelles, prise en charge de la liste blanche IP, de l'authentification par clé API et du contrôle des autorisations au niveau de l'utilisateur.
• Surveillance de l'état : surveillez l'état d'exécution, la latence des demandes et le taux d'erreur du service de modèle en temps réel.
• Journal d'audit à granularité fine : enregistre des informations détaillées sur toutes les demandes, prend en charge la récupération multidimensionnelle et l'exportation du rapport d'audit.

Evolution du modèle et de la version

Version	Dates	Changements clés
v1.0 version bêta publique	2026-07	Architecture de protection à trois couches + détection d'anomalies + contrôle d'accès + surveillance de l'état
v0.9 première version	—	Détection de sécurité de base, identifiant les modèles d'attaque connus

Les premières versions se concentraient sur la détection de sécurité de base, tandis que la version actuelle s'étend au contrôle d'accès, à la détection des anomalies et à la surveillance de l'état. Les orientations des itérations ultérieures incluent une réponse de sécurité automatisée, le partage de renseignements sur les menaces et l'intégration native avec les plates-formes de déploiement de modèles grand public.

Avantages techniques

• Détection de sécurité spécifique à l'IA : conçue pour les modes d'attaque spécifiques à l'IA tels que l'injection rapide, le jailbreak, les attaques contradictoires, etc., plutôt que l'injection SQL générale ou la détection XSS.
• Architecture de protection à trois couches : couche de requête → couche de modèle → couche de données progressivement, et d'autres couches peuvent toujours fournir une protection en cas de défaillance d'une seule couche.
• Moteur de détection d'anomalies d'apprentissage automatique : établit une base de référence en apprenant les modèles de requêtes normaux et identifie les nouveaux modèles d'attaque et les modèles de trafic anormaux invisibles.
• Journal d'audit à granularité fine : enregistre la source de la demande, l'heure, le résumé du contenu et les actions d'élimination, et prend en charge l'exportation du rapport d'audit.

Comment utiliser

Entrée	Comment utiliser
Côté Web	Accès au navigateur → Inscription → Accéder à l'interface du service AI → Configurer la politique de sécurité → Tableau de bord de surveillance

Processus typique : Enregistrez et créez un espace de travail → Connectez-vous à l'interface du service AI (en fournissant des points de terminaison d'API de modèle) → Chargez les politiques de sécurité de base par défaut → Personnalisez la configuration des règles → Paramètres de notification d'alarme (e-mail/Webhook/SMS) → Affichez le tableau de bord de posture de sécurité.

Prix des produits

Forfait	Prix ​​	Contenu
Version gratuite	0 $	Surveillance de sécurité de base, détection d'injection rapide, limitation de courant de base
Édition professionnelle	Inédit	Détection avancée des anomalies + règles personnalisées + gestion multi-modèle
Édition Entreprise	Inédit	Déploiement privé + renseignements exclusifs sur les menaces + garantie SLA

Prix.

Scénarios d'application

• Évaluation de la sécurité en ligne du service IA : un contrôle de sécurité complet sera effectué avant le lancement de l'interface du modèle, y compris des tests d'injection rapides, une vérification du contrôle d'accès et des contrôles de santé de base.
• Protection d'exécution de l'environnement de production : surveillez en permanence la situation de sécurité des interfaces de modèles, et détectez et bloquez les attaques en temps réel. Contient trois niveaux de protection : alarme automatique, limitation de courant et blocage.
• Audit et reporting de conformité : exportez régulièrement des rapports d'incidents de sécurité pour les audits internes et les inspections de conformité externes.
• Gestion de sécurité unifiée multimodèle : gérez les politiques de sécurité de plusieurs modèles de services sur la même console pour obtenir des lignes de base de sécurité et des normes de conformité unifiées.

Personnes concernées

• Équipe des opérations de sécurité : gérez les stratégies de protection et les réponses aux événements pour plusieurs services modèles via une console de sécurité unifiée.
• AI Platform Manager : une équipe de plateforme qui fournit des services d'IA unifiés aux unités commerciales internes. AI Infra Guard fournit une encapsulation de la couche de sécurité.
• Département de conformité : équipe d'audit interne ou externe qui exige des preuves d'audit de sécurité et des rapports de conformité des services d'IA.
• Ne convient pas aux frontières : AI Infra Guard se concentre sur la protection de la sécurité des interfaces du modèle d'IA et ne remplace pas les pare-feu réseau ou WAF traditionnels. L’infrastructure d’IA d’entreprise doit toujours être utilisée conjointement avec des mesures de cybersécurité régulières.

Comparaison des produits concurrents

Dimensions de comparaison	Garde infrarouge IA	WAF traditionnel	Passerelle API
Différences fondamentales	Détection de sécurité spécifique à l'IA	Sécurité Web générale	Gestion du trafic
Prix ​​	Gratuité	Par trafic/instance	Par volume d'appels
Scénarios de couverture	injection rapide + contre-attaque + fuite de données	Injection SQL + XSS	routage + limitation de courant
Avis des utilisateurs	Inédit	Matures	Matures
Seuil technique	Faible (SaaS)	Moyen	Moyen

Résumé et Outlook

AI Infra Guard se concentre sur les besoins de sécurité dédiés de l'infrastructure d'IA et fournit une solution de sécurité à trois niveaux, de la détection à la protection. La valeur fondamentale réside dans le fait de combler les lacunes des outils de sécurité traditionnels dans les scénarios d'IA : le WAF général ne peut pas détecter une injection rapide et la passerelle API ne peut pas identifier les attaques adverses.

Limites actuelles : Il est possible d'améliorer les capacités de réponse automatique (ajustement automatique des stratégies de protection après la détection d'une attaque) et les mises à jour de renseignements sur les menaces en temps réel.

Évaluation des risques d'approvisionnement/d'adoption : il est recommandé aux entreprises disposant d'environnements de production d'IA de réaliser d'abord une évaluation de sécurité de base via la version gratuite pour comprendre le niveau de risque réel auquel est confrontée l'interface du modèle, puis de décider si elles nécessitent une extension fonctionnelle du plan payant en fonction des résultats de l'évaluation.

Outils associés : crewai, langchain

Informations de version

• Version bêta publique ：La version bêta publique ajoute une architecture de protection à trois niveaux, une détection des anomalies, un contrôle d'accès et une surveillance de l'état. （2026-07-14）
• version antérieure ：Détection de sécurité de base pour identifier les modèles d'attaque connus. （2026-07-14）