Lakera的Workforce AI Security和AI Agent Security有什么区别?

更新时间

两者面向的对象不同：Workforce AI Security 管的是“员工怎么用AI”，重点是发现员工在各类应用和浏览器里私自使用的AI工具（影子AI）、防止提示词中的敏感数据外泄，并按用户、应用、动作做细粒度策略控制；AI Agent Security 管的是“AI应用本身怎么运行”，为对外提供服务的AI应用和智能体提供运行时保护，包括实时威胁检测、提示攻击拦截和数据泄露防护。如果你的风险来自内部员工使用AI，选前者；如果风险来自你对外发布的AI应用被攻击，选后者。

两个产品分别解决什么问题

Workforce AI Security：面向员工侧的AI使用治理

它针对的是企业里“人”这一侧的AI风险，典型能力包括：

  • 影子AI发现：跨应用和浏览器识别员工正在使用哪些未经批准的AI工具。
  • 上下文感知的数据保护：在提示词层面识别并保护敏感数据，而不是只看文件或网络流量。
  • 细粒度策略控制：可以按用户、应用和具体动作设定允许或禁止的边界。

适合的场景是：员工大量使用外部AI工具，但企业不清楚用了哪些、传了什么数据、该按什么规则管。

AI Agent Security：面向AI应用的运行时防护

它针对的是“你构建并对外提供的AI应用和智能体”，在运行过程中做防护：

  • 运行时保护：在AI应用实际处理请求时进行防护。
  • 实时威胁检测：在交互过程中识别攻击行为。
  • 提示攻击预防：拦截针对AI应用的提示注入类攻击。
  • 数据泄露防护：防止AI应用在响应中泄露不应输出的数据。

适合的场景是：你已经有面向客户或内部的对话式智能体、文档/RAG智能体、连接型智能体等，需要防止它们被恶意提示操控或泄露数据。

核心区别对照

维度 Workforce AI Security AI Agent Security
保护对象 员工使用AI的行为 企业自建的AI应用与智能体
主要风险 影子AI、提示词中的敏感数据外泄、缺乏使用规范 提示注入攻击、运行时威胁、AI应用数据泄露
关键能力 影子AI发现、上下文感知数据保护、按用户/应用/动作的策略控制 运行时保护、实时威胁检测、提示攻击预防、数据泄露防护
部署位置 员工侧的应用与浏览器使用路径 AI应用的运行时链路
典型问题 “员工在用哪些AI？传了什么出去？” “我的AI应用会不会被攻击、被套出数据？”

怎么选

  • 只关心内部员工用AI的合规与数据安全：从 Workforce AI Security 入手。
  • 只关心对外AI应用的抗攻击能力：从 AI Agent Security 入手。
  • 两者都有：这两类风险并不重叠，员工侧治理和应用侧防护通常需要同时覆盖。Lakera 自身也将它们列为两条独立的产品线，说明其设计上就是针对不同场景分别解决的。

如果你还在评估阶段，可以先明确一个判断标准：风险发生在“人用AI”的环节，还是“AI被人用（攻击）”的环节——前者对应 Workforce AI Security，后者对应 AI Agent Security。