Salt Security vs. Fiddler AI

Fiddler mesure la performance des modèles. Les attaquants exploitent les API que les modèles appellent.

Fiddler AI est une plateforme d'observabilité — développée depuis 2018 pour surveiller la qualité des modèles LLM et ML, détecter l'hallucination et la dérive, et offrir aux data scientists une visibilité sur le comportement des modèles. Salt Security a été conçue pour un problème différent : sécuriser les API, les serveurs MCP et les services en aval sur lesquels les agents d'IA agissent lorsque le modèle s'exécute. Ce ne sont pas les mêmes plateformes. Elles résolvent des problèmes différents pour des acheteurs différents.

Observabilité de l'IA et surveillance des LLM

Performance du modèle, dérive, hallucination

Oui

Fabric API et sécurité de la couche d'action

Ce que les agents font à votre infrastructure

Oui

Non

Graphe de sécurité agentique

Corrélation LLM, MCP, API, identité

Oui

Non

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Ce que chaque plateforme a été conçue pour faire

L'observabilité de l'IA et la sécurité agentique
sont des disciplines entièrement différentes

Salt Security : sécurité agentique conçue spécifiquement

La surface d'attaque complète — du LLM au tissu API

Salt Security a été conçue dès le départ comme une plateforme de sécurité, et non comme un outil d'observabilité. Le graphe de sécurité agentique cartographie et corrèle chaque connexion LLM, serveur MCP, point d'accès API, identité et flux de données à travers le code, le cloud et le runtime — détectant les attaques multi-étapes et les abus de logique métier dans l'infrastructure que la couche d'observabilité de Fiddler n'atteint jamais.

Graphe de sécurité agentique à travers les couches LLM, MCP et API
Détection d'attaques comportementales dans les API d'entreprise en aval
Corrélation de séquences multi-étapes sensible à l'identité
Couverture hors bande des API est-ouest et internes
Boucle de remédiation du runtime au code
Gouvernance du code Salt dans les dépôts avant le déploiement
Huit ans de recherche sur la sécurité des API en production

Fiddler AI : Plateforme d'observabilité MLOps

Surveillance des performances des modèles et garde-fous LLM

Fondée en 2018 en tant qu'entreprise d'observabilité de modèles ML, Fiddler s'est étendue à la surveillance des agents IA via son service de confiance — offrant des garde-fous pour les entrées et sorties des LLM, et surveillant plus de 100 métriques incluant l'hallucination, la toxicité et la dérive. Ses principaux clients sont les équipes de science des données et d'ingénierie ML qui ont besoin d'opérationnaliser l'IA de manière fiable à grande échelle.

Surveillance approfondie des performances des modèles LLM et ML
Garde-fous du service de confiance rapide avec un temps de réponse inférieur à 100 ms
Plus de 100 métriques : hallucination, toxicité, PII, dérive, biais
Pas de couverture des API et des serveurs MCP sur lesquels les agents agissent
Pas de détection d'attaques comportementales dans l'infrastructure en aval
Pas de graphe de sécurité agentique — pas de corrélation des menaces inter-fabrics
Priorité à l'observabilité — conçu pour les équipes de fiabilité, pas pour les équipes de sécurité

Comparaison directe

Les capacités de sécurité agentiques
qu'une plateforme d'observabilité ne peut pas fournir

Fiddler vous indique si votre modèle hallucine. Salt vous indique si vos API sont attaquées. Ce sont des capacités qui nécessitent une plateforme de sécurité, pas un tableau de bord de surveillance.

Fonctionnalité	Description
Découverte Agentique Unifiée	Découvre les API, les serveurs MCP et les actifs pilotés par l'IA à travers l'exposition externe, le cloud, les dépôts de code et l'environnement d'exécution.
Graphe de sécurité agentique	Corréle les LLM, les serveurs MCP, les API, les identités et les données sensibles dans un contexte de couche d'action unique.
Gouvernance du code Salt	Régit la création d'API et de MCP dans les dépôts, les requêtes de tirage et les flux de travail des développeurs avant que la logique risquée n'atteigne la production.
Remédiation du code à partir du runtime	Réinjecte les constats d'exécution dans les flux de travail DevOps et les assistants de codage IA afin de corriger les causes profondes.
Corrélation de séquence sensible aux agents	Suit les identités agentiques uniques et les intentions multi-étapes à travers les sessions, les outils et les services.
Protection comportementale de la couche d'action	Détecte l'abus de logique métier à vitesse machine au-delà des signatures, des schémas ou des filtres d'invite.
Couverture interne et Est-Ouest	Protège les API internes et les interactions de services en aval que les outils « edge-only » et « model-only » ne couvrent pas.
Sécurité des données au niveau des actions	Cartographie les données sensibles en transit à travers les API, les serveurs MCP et les actions des agents.
Sécurité intégrale de l'infrastructure API	Sécurise toutes les API — internes, externes, fantômes et tierces — quel que soit le modèle ou le framework d'agent qui a généré l'appel, sans nécessiter d'instrumentation du modèle.
MCP Server Discovery and Governance	Détecte et gouverne les serveurs MCP au sein du code, du cloud et de l'exécution — y compris les serveurs MCP non autorisés et fantômes créés en dehors de toute application modèle surveillée.

Pourquoi c'est important

Fiabilité des modèles et sécurité des API
ne sont pas la même discipline

Fiddler mesure si votre IA fonctionne. Salt détecte si elle est attaquée.

Les plus de 100 métriques de Fiddler — taux d'hallucination, score de toxicité, latence de réponse, dérive du modèle — vous indiquent la fiabilité avec laquelle votre IA fonctionne pour vos utilisateurs. C'est une discipline opérationnelle réellement importante pour toute équipe exécutant de l'IA en production.

Ce n'est pas la même chose que de détecter qu'un attaquant utilise vos agents IA pour exécuter des abus de logique métier à travers vos API d'entreprise à la vitesse de la machine. Les métriques de dérive et d'hallucination ne révèlent pas les séquences d'attaques multi-étapes. Les tableaux de bord de performance des modèles ne découvrent pas les serveurs MCP fantômes. Salt a été conçu pour le problème de sécurité. Fiddler a été conçu pour le problème de fiabilité. Acheter l'un ne remplace pas le besoin de l'autre.

Ce que Salt détecte et que Fiddler n'a pas été conçu pour trouver

Attaques multi-étapes adverses à travers les API — attaques qui ne produisent aucune dégradation observable de la qualité du modèle
Abus de logique métier dans les API d'entreprise en aval appelées par des agents après des sorties de modèle propres
API fantômes et serveurs MCP malveillants créés entièrement en dehors de toute application modèle surveillée
Trafic API interne est-ouest déclenché par des actions d'agents — infrastructure qui ne produit aucune télémétrie LLM
Logique API et MCP risquée dans les dépôts avant qu'un modèle n'ait été déployé pour observer son comportement

Code Salt

Sécurité avant que tout modèle n'ait de trafic à observer

Le modèle d'observabilité de Fiddler s'active lorsqu'un modèle est déployé et génère de la télémétrie. Salt Code régit la création d'API et de MCP au niveau du dépôt — en scannant les requêtes de tirage pour détecter les intégrations risquées, les API fantômes et les modèles agentiques dangereux avant leur déploiement. Les découvertes en temps réel sont automatiquement réintégrées dans les flux de travail des développeurs, de sorte que les vulnérabilités sont corrigées à la source plutôt que d'être observées indéfiniment dans les tableaux de bord de production.

couches couvertes :
LLM, MCP, API

instrumentation du modèle
requise

capacités de sécurité
que l'observabilité ne peut pas offrir

années de production
recherche en sécurité des API

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