Agent 清单与发现
可自动发现环境中的 agent,包括已批准的、自建的和影子 agent,然后按框架、系统提示和工具模式进行指纹识别。
Benchspan 是一款面向生产环境的 AI agent 安全平台。它将 agent 发现、运行时防护和上线前红队测试结合在一起,帮助团队了解正在运行哪些 agent、检查它们在做什么,并在风险行为产生影响之前将其阻止。
该产品围绕间接提示注入及相关的 agent 威胁构建,例如数据外泄、未授权工具访问、越狱和工具滥用。Benchspan 表示它以内联方式位于请求路径上,评估每个提示、工具调用和响应,并利用已确认的威胁基于你的流量重新训练其分类器。
可自动发现环境中的 agent,包括已批准的、自建的和影子 agent,然后按框架、系统提示和工具模式进行指纹识别。
通过工具调用链路关联、按 agent 的活动流、会话回放,以及可用于审计的 PDF 或 CSV 导出,追踪每个 agent 会话。
在请求链路中以 inline 方式运行专门训练的分类器和策略引擎,在 agent 执行前识别提示注入、外泄、越狱和工具滥用。
支持允许、阻止和升级处理决策,以及基于阈值的策略、自定义规则和 Agent Alignment 钩子,用于允许工具、输出规则和意图声明。
提供向 Slack、PagerDuty、webhooks 和 SIEM 的外发告警,帮助团队将已确认或可疑活动路由到现有事件工作流中。
提供上线前的对抗性测试,附带可复现的发现、修复指导以及修复后的重新测试,并映射到 OWASP Agentic Top 10 和 MITRE ATLAS。
安全团队和平台团队可以发现环境中的每个 agent,包括影子 agent,并通过会话和工具调用保持可追踪的清单。
运行面向客户或内部 agent 的团队可以将 Benchspan 放在请求链路中,对提示、工具调用和响应进行检查,并实时阻止可疑行为。
在发布新的 agent 或进行重大变更之前,安全团队可以开展对抗性测试,发现间接提示注入和其他 agent 特有问题。
运维团队可以通过导出、会话回放以及到 Slack、PagerDuty、webhooks 或 SIEM 的通知钩子,将已确认的威胁转化为告警和审计证据。
Benchspan 被定位为面向生产环境中运行的 AI agent 的安全平台。它会对 agent 进行目录化管理、在请求链路中检查请求,并可在 agent 执行前阻止提示注入、数据外泄、越狱以及未授权的工具使用。
来源说明 Benchspan 提供 Python 和 TypeScript SDK,并表示该平台位于请求路径上。它还描述了自动发现 agent 和按会话追踪的能力,但所提供页面未公布完整的集成列表。
Benchspan 的产品旨在单独使用或组合使用:AI Observability 用于清单管理和可追踪性,AI Security 用于实时阻断,AI Red Teaming 用于上线前测试。这些产品被呈现为面向 agent 环境的协同层。
所提供 URL 下的定价页面返回 404,因此来源未能确认当前方案或商业条款。首页确实说明有免费层,每月 50,000 次请求,且无需信用卡即可开始使用。
已发布的材料强调生产流量、实时防护以及上线前的对抗性测试。它们没有在所提供的来源页面中给出受支持框架、云环境或部署限制的完整列表。
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