AccuKnox [Gen-AI CNAPP Security]

AI SPM 建立雲端與地端每個模型、代理、資料集與流程的無代理清單。它會標記影子 AI，例如未經核准的筆記本或脫管的 MCP 伺服器。它也為每個模型產生 AI 物料清單，內建歐盟 AI 法案的風險分級。訴求很簡單。持續可視性，不必在工作負載本身安裝任何東西。

AccuKnox 用 eBPF 與 Linux 安全模組，在執行階段隔離每個 AI 代理，因此強制執行發生在應用程式之外。它強制執行最小權限的工具存取，並在未授權呼叫執行前就加以封鎖。它也會留意記憶體污染與連鎖式幻覺。你不必改動代理程式碼，就能得到這一切。當代理已經部署上線時，這點格外重要。

多數提示防火牆一次只檢查一則訊息。AccuKnox 追蹤整段對話，因此能抓到在 5 到 15 則訊息之間逐步展開的越獄，這類攻擊的有害意圖往往要等到好幾輪之後才明朗。它會即時遮蔽 PII、PHI 與卡號，並封鎖外洩的 API 金鑰與憑證。同一套政策可以套用於多處。想想 API 閘道、SDK、瀏覽器外掛與 Copilot Studio。

平台會掃描五大模型格式，找出供應鏈竄改與反序列化攻擊，這很重要，因為從公開儲存庫拉下的遭入侵模型，可能在部署很久之後仍悄悄外洩資料。它會在你部署前標記 Hugging Face 或 GitHub 公開模型的完整性問題，並掃描訓練資料中的 PII 與 PHI。重新掃描會自動執行。每次微調都會觸發一次，並標上 OWASP LLM Top 10 與 MITRE ATLAS。

AI DR 持續接收 AWS、Azure 與 GCP 的日誌，並在未經核准的部署發生當下就抓到，因此出現在你流程之外的工作負載，會在還來不及蔓延整個環境前就被標記。它跨層關聯訊號，重建多步驟攻擊鏈。它會自動把暴露的模型端點改為私有。接著事件會附上鑑識脈絡推送至 Jira、ServiceNow、Slack 或 PagerDuty。

除了 AI，平台也涵蓋經典的雲端原生安全：映像檔掃描、Kubernetes 政策強制執行，以及針對容器攻擊的執行階段防禦。它使用與 AI 模組相同的政策引擎。程式碼裡的錯誤設定，會與下游受影響的容器與模型保持連結。這種可追溯性，正是它與只看態勢的掃描器之間的核心差異。單靠態勢工具給不了你這個。

每一項發現都會自動標上 OWASP、MITRE ATLAS、NIST AI RMF 與歐盟 AI 法案等框架，因此同一份證據能同時用於安全審查、模型風險評估與法規稽核，不必再做第二輪。平台在模型被發現的當下就分類出歐盟 AI 法案的風險等級，並隨需產生可供稽核的報告。不必再花好幾週手動蒐集證據。它在 SaaS 或氣隙模式下，從單一儀表板支援超過 12 個框架的治理。

AccuKnox 可在地端、氣隙，以及公有雲、私有雲與邊緣或 IoT 環境中執行。對不能把遙測資料送到廠商雲端的受監管產業來說，氣隙選項是務實的路。代價是什麼？自架設定通常會多出純 SaaS 可省下的維運負擔。