人力资源技术领导者借助F5大规模保护AI安全

一家全球劳动力技术提供商需要在数十个内部产品团队中实施严密的AI治理，才能安全地扩展AI赋能服务。F5 AI Guardrails为该公司的安全组织提供了所需的可见性和控制能力，助其从少量生产用例逐步扩展到企业范围的应用。

业务挑战

大型企业技术提供商面临着一个常见但更为棘手的问题：既要快速推进AI应用，又要避免因一次数据暴露处置不当而引发灾难性的监管和声誉后果。对于代表数十万家客户组织管理敏感员工数据的公司而言，这一问题尤为突出。

一家规模位居全球前列的人力资本管理和劳动力技术提供商正面临这一困境。其内部AI项目发展迅速，已有50多个产品团队在构建AI赋能的工具和服务。数十个生产环境AI应用已经上线，另有数百个应用纳入路线图。快速增长给治理带来了压力：所有AI应用在投入生产并供全公司使用前，都由一个团队负责审核和批准。他们需要采用一致的方法，证明每个应用都能安全地大规模运行。

一位高级安全负责人肩负着管理所有产品团队AI应用的职责，同时向公司最高层的技术和隐私高管负责。这一治理模式确保了项目的严谨性，但也意味着任何AI安全解决方案都需要满足众多利益相关方的要求，并经得起高管层的严格审查。

该公司需要一种方法来保护入站和出站AI流量，包括员工和系统发送给AI模型的信息和提示，以及模型返回的结果。同时，这种保护不能拖慢数十个已在现有AI基础设施和应用之上开展开发的产品团队。该解决方案需要具备可靠的性能，能够在公司现有基础设施上运行，与其他安全工具集成，并可扩展以处理全球性公司的流量规模。

解决方案

该公司选择了F5 AI Guardrails，将其自行托管在公司的云环境中，并直接集成到内部中间件层。该中间件层负责路由各产品团队的所有AI流量。应公司要求，F5还开发了自定义检测功能，帮助解决方案适配部署环境。这些功能可检测提取提示词、操纵模型，或通过混淆或更改数据来规避标准扫描的企图。部署该解决方案后，发送到AI模型的每条提示词以及模型返回的每条响应都会接受双向内联扫描。

成果

保护每次AI交互中的敏感数据

AI Guardrails对每个产品团队通过公司AI中间件层路由的流量进行实时内联扫描，检查其中的提示词和响应。这让安全团队能够了解每次AI交互的输入和输出。

每个产品团队都可以独立配置安全策略，包括实时阻止违反策略的行为、仅审计活动而不予阻止，或在适当情况下绕过检查。平台级“紧急停止开关”可在发生事件时为安全团队提供统一控制点。结果会自动传送至公司现有的安全信息和事件管理（SIEM）系统，使安全团队能够全面了解AI活动，并将其与已在监控的其他安全信号统一查看，无需采用单独且互不连通的工具。

从容扩展AI应用

该公司最初约有10个AI应用投入生产。早期的性能疑问很快得到解决，解决方案在实际生产负载和管理层的密切关注下始终保持稳定。所有项目均按期完成，且未中断现有工作流。

该公司目前正致力于在50多个产品组中落地数百个用例。凭借已通过规模化验证的安全架构，公司的治理团队可以更快地审核和批准新的AI用例，为全球产品团队提供更清晰、更一致的生产部署路径。AI Guardrails助力公司在管理层推动的紧迫时间表下实现这一增长，并随着采用速度加快而扩展容量。

加强治理，简化合规

集中式报告为公司提供了可靠的审计跟踪记录，有助于满足合规标准。在一系列高管审查和治理审查中，AI Guardrails提供了必要证据，证明系统始终受到监控和管控。这种可见性有助于消除治理带来的阻碍，将其转变为可重复、可论证的流程，并获得各级管理层的支持。

实现可靠性和运营韧性

在与F5专家开展直接、深入的协作并解决早期的性能问题后，AI Guardrails成为该公司安全技术栈中备受信赖的组成部分之一。

该公司的AI平台负责人表示：“F5解决方案非常可靠、稳定，以至于我们几乎忘了你们的存在……对我们而言，这正是与安全供应商合作的理想状态。”

随着AI Guardrails的大规模性能得到验证，该公司目前正在探索F5 AI Security Platform的更多功能，包括红队测试和修复，以便在应对更广泛的AI风险时也能保持同样的信心。