Mindgard est le leader du red teaming en IA, aidant les entreprises à identifier, évaluer et atténuer les risques de sécurité réels liés aux modèles, agents et applications d'IA. Fondée sur des recherches pionnières en sécurité de l'IA, Mindgard a été construite sur l'idée que les approches traditionnelles de la sécurité des applications ne peuvent pas protéger les systèmes qui sont probabilistes, adaptatifs et profondément intégrés dans les flux de travail des entreprises. À mesure que les organisations déploient des systèmes GenAI et agentiques à grande échelle, le risque émerge de plus en plus de la manière dont l'IA se comporte, de ce à quoi elle se connecte et de la façon dont les attaquants peuvent manipuler ces interactions. Mindgard relève ce défi avec une approche alignée sur les attaquants qui reflète la manière dont les véritables adversaires effectuent la reconnaissance, cartographient les surfaces d'attaque, exploitent le comportement du système et pivotent à travers les outils, les données et l'infrastructure. Plutôt que de tester les modèles isolément, Mindgard évalue les systèmes d'IA complets dans leur contexte pour révéler les vulnérabilités ayant un impact réel sur la sécurité. La plateforme Mindgard combine la reconnaissance automatisée, le red teaming continu de l'IA et la détection et réponse en temps réel en un seul flux de travail. Cela permet aux équipes de sécurité de découvrir l'IA fantôme, de valider les garde-fous et les contrôles, de mesurer le risque de l'IA au fil du temps et de défendre activement les systèmes déployés contre l'exploitation. Les résultats sont fournis avec des preuves claires pour soutenir la remédiation, la gouvernance et la conformité. En intégrant des recherches approfondies, une expertise en sécurité offensive et une analyse comportementale dans une plateforme prête pour l'entreprise, Mindgard permet aux organisations de déployer l'IA en toute confiance, de réduire les risques et de réaliser la valeur de l'IA sans exposer l'entreprise à des menaces de sécurité inacceptables.