AI系统运行时安全
Vern Labs 定位为“Security infrastructure for AI systems”，不是传统网络流量或代码扫描工具，而是围绕会推理、检索和执行动作的 AI 系统做防护。其产品由 Intertrace、Ghostline、Blackbox 三部分组成，可独立部署，也可通过统一控制平面协同，覆盖运行时检测、智能体授权和对抗测试。
Intertrace 是运行时安全网关，位于应用与 LLM、embedding model、检索层或工具服务器之间，对 user/system prompts、retrieved context、tool arguments、model outputs 做内联检查，支持 block、redact、transform、escalate、allow+log。文本披露 p50 约 18ms、p99 45ms，流式响应可保留。Ghostline 聚焦智能体动作层授权，为每个工具、资源和外部调用签发 scoped capability tokens，并对高影响动作加入人工审批和审计。Blackbox 则提供持续红队测试，覆盖 OWASP LLM Top 10、注入、越狱、权限滥用、工具误用等，并输出 PDF、JSON、SARIF 报告。
部署方式较完整，支持 cloud、VPC、hybrid、self-host、on-prem 与 air-gap，底层可通过 Docker、Helm、Terraform 部署，单容器小于 300MB 且无状态，适合企业私有化和隔离环境。合规方面，页面写明 SOC 2 Type II 仍在进行中，另有 FedRAMP-align、CMMC align、零默认留存、不可变审计、SIEM export、OTEL 和 S3 audit。集成上支持任意 LLM、开源模型、MCP、Python、Node、Go、HTTP proxy、LangChain、LangGraph 等，覆盖面较广。
定价采用试点到企业销售模式。Pilot 30天免费，含 100k requests/月、单一产品、云部署和邮件支持；Production 为年付定制，包含三款产品、自托管或云部署、Slack channel 与 4小时 SLA；Enterprise 需联系销售，面向 air-gap、on-prem、国防和高监管场景。透明度一般，但符合企业安全产品常见采购路径。
优点是防护面贴合 AI 应用真实风险，覆盖运行时、授权、测试和审计闭环；同时部署形态强，适合受监管行业。缺点是公开信息主要来自厂商描述，SOC 2 尚未完成，Production/Enterprise 价格不透明，落地需要安全策略、网关和 Agent 框架集成能力。适合已经有生产 AI 应用、需要控制提示注入、数据外泄、工具滥用和审计风险的企业团队。
页面未提供中国大陆访问、人民币支付、发票或本地支持信息，china_access 只能标记为未知。若在中国落地，应重点验证控制台连通性、模型供应商链路、SIEM 集成、合同与数据跨境要求；替代方向可考虑本地化 AI 安全网关、私有化 LLM 安全平台或自研策略网关。
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AI代理授权与红队测试，方向较新。
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