BearBreach

企业级 AI 零信任安全平台

观测 • 验证 • 分析 • 执行 • 建立信任

    

# BearBreach 现代 AI 应用的范围远不止 prompt。它们涉及用户、应用程序、检索系统、基础模型、agent、外部工具、记忆以及下游操作。每一次交互都会带来新的安全风险和信任决策。 BearBreach 将**零信任原则**应用于 AI 系统，通过持续验证跨越这些信任边界的每一次交互来实现。BearBreach 不会假设任何输入、上下文、模型输出或 agent 操作是可信的，而是评估风险、执行策略、生成遥测数据，并在完整的 AI 生命周期中实现 AI 检测与响应。 # 什么是 AI 零信任？ 传统的零信任遵循一个简单的原则： BearBreach 将这一理念扩展到了 AI 系统。 BearBreach 不假设用户输入、检索到的知识、模型响应、agent 或外部工具是可信的，而是持续评估跨越 AI 信任边界的每一次交互。 检查每一个请求。 验证每一个响应。 授权每一次工具调用。 关联每一个 AI 安全事件。 信任是持续争取来的——而不是假设出来的。 # AI 信任边界 现代 AI 应用程序在多个信任边界上运行。 ``` | **Boundary** | **Data Crossing** | | --------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------- | | **User-to-system** | Untrusted natural language enters the system | | **System-to-LLM** | Constructed prompt (system instructions + user input + context) sent to the model | | **LLM-to-tools** | Model output triggers database queries, API calls, or file operations | | **System-to-external-data** | Retrieved documents from vector store or external sources enter the prompt | | **System-to-user** | Generated response delivered to the user | ``` 每一次转变都代表着潜在的攻击面。 BearBreach 在允许信息或操作继续进行之前，使用零信任原则持续评估每一个边界。 # 零信任原则 BearBreach 在 AI 系统中应用以下原则： - 永不信任，始终验证 - 持续的风险评估 - AI Agent 的最小权限 - 策略驱动的决策 - AI 交互的显式验证 - 持续的遥测和监控 - 默认进行检测与响应 - 假定 AI 组件可能被攻破 - 纵深防御 - 完全的可审计性

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