經過驗證的 AI 機器人生命週期保護
從設計到部署，我們保護您 AI 機器人生命週期的每個階段。製造商可以通過單一統一平台及早發現和修復系統及 AI 漏洞，而營運商則獲得始終在線的運行時保護，確保車隊不間斷運行。全部由每月超過 7000 萬筆新威脅情報數據條目提供支持。
Radeis
構建安全的 AI 機器人
一站式安全掃描平台
及早發現和修復系統級和 AI 漏洞
Rthena
保護運行中的 AI 機器人
專用 R-SOC （安全營運中心）
持續車隊監控和快速響應
全方位運行時保護代理
用於運行時防禦的自適應輕量級代理
產業合作夥伴
常見問題
我們的機器人採用安全設計。我們還需要額外的保護嗎？
安全設計是正確的基礎，但不是終點。大多數 AI 機器人開發者已經遵循安全和可靠性的最佳實踐，但傳統的設計審查常常忽略 AI 層、連接性和第三方軟體供應鏈中的風險——這些盲點是安全設計無法完全覆蓋的。隨著機器人發展為結合感測器、連接性和學習模型的物理 AI 系統，部署後會出現新的攻擊面。模型操縱、第三方軟體漏洞或感測器劫持等威脅可以繞過靜態設計保護措施。這就是為什麼持續的運行時監控、OTA 簽名驗證和 AI 模型完整性檢查現在對於保持機器人在現場的安全性和合規性至關重要。
如果我們的機器人運算能力有限，攻擊者要替換 AI 模型是不是很困難？
大型語言模型確實需要大量運算能力才能實現類似人類的互動。然而，攻擊者不需要更聰明的模型，只需要更有針對性的模型。攻擊模型只需要執行特定任務，例如操縱指令、更改感測器輸入或開啟未經授權的連接，這使得它輕量且資源效率高。這就是為什麼我們強調 AI 模型載入和運行時階段的完整性保護，而不僅僅是硬體安全。此外，攻擊者可以利用雲端運算資源來發起複雜的攻擊。
我們在全球範圍內運送機器人。各地區的網路安全標準有何不同？
機器人的網路安全標準在各地區有所不同，主要是因為每個監管機構優先考慮不同的方面——例如功能安全、資料隱私和產品認證。
- 歐盟將產品安全與長期軟體問責制連結（CRA；2027年12月11日全面實施），並對高風險 AI 系統應用基於風險的 AI 法案。
- 美國強調市場透明度和採購準備（NIST 框架、SBOM 披露和自願性 IoT Cyber Trust Mark 標籤）。
- 中國將網路安全與資料主權聯繫起來（CSL/DSL/PIPL、MLPS 2.0），並增加了服務機器人基線 GB/T 45502-2025（2025年10月1日生效）。
我們沒有專門的安全團隊。應該從哪裡開始？
從風險可見性開始。沒有它，您可能最終會將資源投資於低影響領域，同時錯過可能真正破壞您運營的漏洞。我們的一站式安全掃描平台揭示隱藏的系統和 AI 漏洞，因此您知道首先在哪裡採取行動。這是開始您安全之旅的最策略性方式，通過將可見性轉化為行動，將行動轉化為持續保護。