AI运行时安全解决方案
通过运行时防护和持续测试，保护AI应用、模型、智能体及其连接的数据。检测并防范AI攻击面上不断演变的风险，抢先应对威胁。
面向持续演进的AI格局提供安全与治理
随着威胁行为者不断开发新的攻击手段、模型出现新的幻觉形式、智能体数量持续增加，以及用户不断发现新的破坏方式，AI攻击面每天都在演变。F5确保处于AI就绪各阶段的企业都能在所有环境中实时观测、保护和治理AI交互，并可随着AI格局的演变调整防护措施。
在运行时保护和治理AI模型、智能体及数据
保护AI系统需要根据部署模式、服务需求和策略采取针对性方法。无论AI以SaaS形式部署，还是部署在边缘、云端或自托管环境中，F5都能提供相应保护。通过防止数据泄露、监控端点并在运行时管控AI交互，保护AI模型、智能体和数据免受内部滥用及外部威胁。借助F5的综合解决方案，有效防范提示词注入攻击、影子AI和API漏洞。
解决方案
使用F5 AI Guardrails保护模型和智能体
定义并监控AI模型和智能体与用户及数据的交互方式，同时抵御攻击者。部署即插即用的防护措施，以及可按行业和监管框架自定义的模板。
了解有关F5 AI Guardrails的更多信息 ›借助F5 Workforce AI Security和BIG-IP SSL Orchestrator降低影子AI风险
全面了解企业内获准和未经批准的AI使用情况，包括模型、工具、提示词和数据。实施可接受使用政策，发现敏感数据泄露等高风险活动，并引导用户使用获准的AI服务。
阅读解决方案概述 ›产品
组织的数据和知识产权是关键资产，但在与AI模型交互时面临日益严峻的风险。F5产品通过高级流量检查、API保护和统一可见性，保护AI工作负载及其关联数据。保护敏感数据，防范提示词注入等攻击，并确保AI在任何环境中安全、高性能地运行。
资源
常见问题
AI运行时安全可在模型主动处理生产数据和用户请求时提供保护。运行时防护机制、API保护、模型行为监控和策略执行有助于降低提示词注入、数据泄露、模型规避和API滥用等风险。这些控制措施可应用于云托管和自托管AI环境，以支持安全推理，并使运行时操作与NIST AI风险管理框架（AI RMF）等框架保持一致。
AI智能体运行时安全可控制智能体能够访问的资源、可使用的工具和API，以及执行期间可采取的操作。有效的控制措施包括限制权限、保护凭据和API密钥、监控智能体的异常行为，以及为工具使用设置防护机制。如果允许智能体生成或执行代码，沙箱可为风险较高的工作负载提供额外的隔离层。
提示词注入攻击利用恶意指令操纵大语言模型（LLM）的行为。间接提示词注入可通过文档、网站、检索到的数据或工具响应等外部内容进入，并在智能体处理这些内容时对其产生影响。《OWASP 2026 年大语言模型应用十大风险》将提示词注入列为大语言模型应用面临的一项重大风险。AI运行时安全可在生产环境中检查提示词、上下文、工具调用和输出，并在不安全的交互触及互联系统或敏感数据之前实施策略。
人工AI红队测试由专家主导，通过对抗性测试探索新型且与具体情境相关的攻击路径。自动化红队测试可将测试扩展到更大规模的对抗技术库，并可随着模型、应用和智能体的变化重复开展。AI运行时安全对生产环境中的实时交互实施控制，并持续提供行为和新兴威胁的可见性。传统的运行时应用自我保护（RASP）、Web应用防火墙（WAF）和API安全仍是重要的防护层，而AI专用运行时控制则用于应对提示词注入、有害输出、数据泄露和智能体工具滥用等风险。
组织需要了解流向AI的流量、AI API端点、模型、智能体和敏感数据流，以识别未经批准的AI使用行为。运行时监控和基于策略的控制有助于安全团队检测影子AI、监控异常模型行为、减少数据泄露，并引导用户使用获批服务。对于受监管的组织，这些控制还可支持更广泛的AI治理和合规计划，使其与NIST AI RMF等框架以及GDPR等要求保持一致。