在部署前驗證機器人行為
安全且符合預期
Radeis 揭示漏洞與 AI 模型風險如何改變機器人的感知、決策與行動。透過模擬驗證其影響，協助您在部署前優先處理最關鍵的風險。
沒有資安與運行安全驗證，安全保障就不完整
機器人在預期運作情境下可能安全運作，但當資安風險改變其輸入、決策邏輯或控制指令時，行為可能發生變化。傳統評估能找出漏洞，Radeis 則能進一步識別哪些漏洞可能導致機器人行為超出安全界限。
輸入遭竄改
偽造的感測器、視覺或語音資料，改變機器人對環境的感知。
AI 模型或軟體遭入侵
遭竄改的模型、韌體或中介軟體，改變機器人解讀輸入資訊與進行決策的方式。
指令遭入侵
未經授權或遭竄改的指令，觸發錯誤的移動、路線或任務。
AI 驅動的資安與運行安全驗證
Radeis 結合 AI Agent 分析、攻擊導向模擬與持續重新評估，驗證機器人行為，並隨著風險演變持續更新資安與運行安全驗證依據。
AI Agent 分析軟體、韌體、AI 模型、相依元件與組態設定，從整體系統脈絡識別風險，而非僅檢視個別漏洞。
輸出： 具完整脈絡的系統、軟體與 AI 風險分析。
以精選的攻擊情境測試整合後的機器人軟體與 AI 模型，揭示網路攻擊是否可能觸發不安全或非預期行為。
輸出： 可重現的攻擊情境行為驗證證據。
隨著新的漏洞與攻擊情報出現，Radeis 會持續重新評估機器人軟體、AI 模型及相依元件，更新修補優先順序，並維護可追溯的證據，以支援審查、產品發布與法規遵循。
輸出： 隨著威脅演變持續更新的風險可視性，以及符合合規需求的證據。
整合機器人風險、運行安全與法規遵循的一站式平台
Radeis 將元件風險、AI 模型風險、行為層級的安全驗證與法規遵循準備，在部署前整合至單一資安與運行安全平台。
- 原始碼
- LLM／VLM 端點
- 機器人 URDF
- AI 模型／AIBOM
- 韌體／二進位檔
- 第三方 SBOM
- 第三方 HBOM
- 軟體、韌體與相依元件風險
- 漏洞與滲透測試
- AI 模型與 AIBOM 分析
- 完整性、來源追溯、透過紅隊演練強化韌性
- 攻擊導向模擬
- 依據預期行為進行驗證
- 歐盟《網路韌性法案》、歐盟《人工智慧法案》與 IEC 62443
- 供審查與發布使用的可追溯證據
- 優先修復建議
- 行為層級驗證證據
- 產品發布與法規遵循文件
了解資安風險如何改變機器人行為
觀看公開揭露的漏洞如何影響機器人的預期行為，以及 Radeis 如何在部署前驗證漏洞對機器人行為的影響
Radeis 支援每個守護機器人安全的團隊
共享驗證證據，協助資安、工程、運行安全與法規遵循團隊針對相同的風險協同應變。
產品資安
依據漏洞對機器人行為與運行安全的潛在影響，排定處理優先順序。
機器人與 AI 工程
重現攻擊條件，了解其如何影響感知、決策與控制。
功能安全
評估資安風險是否可能破壞安全功能，或使既有安全假設失效。
法規遵循
建立可追溯的證據，支援產品發布與進入市場，並符合歐盟《網路韌性法案》（EU CRA）、《人工智慧法案》（EU AI Act）等法規要求。
機器人製造商為何選擇 Radeis
連結資安風險與實體運行安全
不同於只提供技術發現的漏洞掃描工具，Radeis 可驗證弱點是否會改變機器人的關鍵功能、行為或安全結果。
同步驗證軟體、AI 與機器人行為
透過單一資安與運行安全驗證流程，評估易受攻擊的元件、遭竄改的輸入、AI 模型風險、介面與機器人的實體反應。
優先處理可能改變關鍵行為的風險
將工程資源集中於可能影響感知、決策、移動、任務執行或其他安全相關功能的攻擊路徑。
建立可追溯的安全驗證與法規遵循證據
將系統對應關係、測試情境、評估結果及行為影響分析，轉化為可追溯的證據，支援漏洞修復、安全審查、產品發布決策及法規遵循準備。
常見問題
漏洞掃描工具只提供技術層面的發現。Radeis 則更進一步，驗證弱點是否會實際改變機器人的感知、決策、移動或其他安全關鍵行為。
不需要。Radeis 可在模擬環境中重現攻擊條件，讓團隊在硬體或最終版本尚未完成前，即可驗證行為層級的影響。
Radeis 能夠分析並評估 AI 模型與 AIBOM、韌體與二進位檔，以及第三方 SBOM 與 HBOM 資料，以盤點機器人的軟體、AI 與相依元件風險。
Radeis 可產出符合 CRA、歐盟《人工智慧法案》與 IEC 62443 的可追溯證據，評估結果可直接納入審查與產品發布流程。
產品資安、機器人與 AI 工程、功能安全及法規遵循團隊，都可使用同一套評估證據協同作業。