Salt Security vs. Fiddler AI
A Fiddler mede o desempenho do modelo.
A Fiddler AI é uma plataforma de observabilidade — desenvolvida desde 2018 para monitorar a qualidade de modelos LLM e ML, detectar alucinação e deriva, e fornecer aos cientistas de dados visibilidade sobre como os modelos se comportam. A Salt Security foi criada para um problema diferente: proteger as APIs, servidores MCP e serviços downstream sobre os quais os agentes de IA atuam quando o modelo é executado. Não são a mesma plataforma. Elas resolvem problemas diferentes para compradores diferentes.
Observabilidade de IA e Monitoramento de LLM
Desempenho do modelo, deriva, alucinação
Segurança da Estrutura de API e da Camada de Ação
O que os agentes fazem à sua infraestrutura
Grafo de Segurança Agêntico
LLM, MCP, API, correlação de identidade
Solicitar uma demonstração
Para que cada plataforma foi construída
Observabilidade de IA e segurança agêntica
são disciplinas completamente diferentes
Salt Security: segurança agêntica projetada especificamente
A superfície de ataque completa — LLM através da malha de API
A Salt Security foi construída do zero como uma plataforma de segurança, não uma ferramenta de observabilidade. O Grafo de Segurança Agêntico mapeia e correlaciona cada conexão LLM, servidor MCP, endpoint de API, identidade e fluxo de dados em código, nuvem e tempo de execução — detectando ataques multi-etapas e abuso de lógica de negócios na infraestrutura que a camada de observabilidade da Fiddler nunca alcança.
- Grafo de Segurança Agêntico em todas as camadas de LLM, MCP e API
- Detecção de ataques comportamentais em APIs corporativas a jusante
- Correlação de sequência multi-etapas com reconhecimento de identidade
- Cobertura de API leste-oeste e interna fora da banda
- Ciclo de remediação do tempo de execução ao código
- Governança de código Salt em repositórios antes da implantação
- Oito anos de pesquisa em segurança de API em produção
Fiddler AI: Plataforma de Observabilidade MLOps
Monitoramento de desempenho de modelos e guardrails de LLM
Fundada em 2018 como uma empresa de observabilidade de modelos de ML, a Fiddler expandiu-se para o monitoramento de agentes de IA através de seu Trust Service — fornecendo guardrails para entradas e saídas de LLM, monitorando mais de 100 métricas, incluindo alucinação, toxicidade e drift. Seus principais compradores são equipes de ciência de dados e engenharia de ML que precisam operacionalizar a IA de forma confiável em escala.
- Monitoramento aprofundado de desempenho de modelos LLM e ML
- Guardrails do Fast Trust Service com tempo de resposta inferior a 100ms
- Mais de 100 métricas: alucinação, toxicidade, PII, drift, viés
- Sem cobertura de APIs e servidores MCP nos quais os agentes atuam
- Sem detecção de ataque comportamental em infraestrutura downstream
- Sem Grafo de Segurança Agentic — sem correlação de ameaças entre tecidos
- Observabilidade em primeiro lugar — construído para equipes de confiabilidade, não para equipes de segurança
Comparativo
As capacidades de segurança agentic
que uma plataforma de observabilidade não pode fornecer
Fiddler informa se seu modelo está alucinando. Salt informa se suas APIs estão sendo atacadas. Estas são capacidades que exigem uma plataforma de segurança, não um painel de monitoramento.
| Recurso | Descrição |  |  |
|---|---|---|---|
| Descoberta Unificada por Agentes | Descobre APIs, servidores MCP e ativos impulsionados por IA em exposição externa, nuvem, repositórios de código e tempo de execução. |  |  |
| Gráfico de Segurança Agêntico | Correlaciona LLMs, servidores MCP, APIs, identidades e dados sensíveis em um único contexto de camada de ação. | | |
| Salt Governança de Código | Governa a criação de APIs e MCPs em repositórios, pull requests e fluxos de trabalho de desenvolvedores antes que lógicas de risco cheguem à produção. | | |
| Remediação do Runtime para o Código | Alimenta os fluxos de trabalho DevOps e os assistentes de codificação de IA com as descobertas de tempo de execução para corrigir as causas-raiz. | | |
| Correlação de Sequência com Consciência do Agente | Rastreia identidades agênticas únicas e intenções em várias etapas entre sessões, ferramentas e serviços. | | |
| Proteção Comportamental da Camada de Ação | Deteta abuso da lógica de negócios em velocidade de máquina, para além de assinaturas, esquemas ou filtros de prompt. | | |
| Cobertura Interna e Leste-Oeste | Protege APIs internas e interações de serviço a jusante que ferramentas apenas de borda e apenas de modelo não conseguem detectar. | | |
| Segurança de Dados na Camada de Ação | Mapeia dados sensíveis em trânsito através de APIs, servidores MCP e ações de agentes. | | |
| Segurança Completa da Malha de APIs | Protege todas as APIs — internas, externas, shadow e de terceiros — independentemente do modelo ou framework de agente que gerou a chamada, sem a necessidade de instrumentação do modelo. | | |
| Descoberta e Governança de Servidores MCP | Descobre e gerencia servidores MCP em código, nuvem e tempo de execução — incluindo servidores MCP não autorizados e ocultos criados fora de qualquer aplicação modelo monitorada. | | |
Por que isso importa
Confiabilidade do modelo e segurança da API
não são a mesma disciplina
Fiddler mede se sua IA está performando. Salt detecta se ela está sendo atacada.
As mais de 100 métricas do Fiddler — taxa de alucinação, pontuação de toxicidade, latência de resposta, drift do modelo — informam o quão confiavelmente sua IA está performando para seus usuários. Essa é uma disciplina operacional genuinamente importante para qualquer equipe que executa IA em produção.
Não é o mesmo que detectar que um invasor está usando seus agentes de IA para executar abuso de lógica de negócios em suas APIs empresariais na velocidade da máquina. Métricas de drift e alucinação não revelam sequências de ataques multi-etapas. Painéis de desempenho de modelo não descobrem servidores MCP sombra. O Salt foi construído para o problema de segurança. O Fiddler foi construído para o problema de confiabilidade. Comprar um não substitui a necessidade do outro.
O que o Salt detecta que o Fiddler não foi construído para encontrar
- Ataques adversariais multi-etapas entre APIs — ataques que não produzem degradação observável na qualidade do modelo
- Abuso de lógica de negócios em APIs empresariais a jusante chamadas por agentes após saídas de modelo limpas
- APIs sombra e servidores MCP desonestos criados inteiramente fora de qualquer aplicação de modelo monitorada
- Tráfego interno leste-oeste de API acionado por ações de agentes — infraestrutura que não produz telemetria LLM
- Lógica de API e MCP arriscada em repositórios antes que qualquer modelo tenha sido implantado para observar seu comportamento
Salt Code
Segurança antes que qualquer modelo tenha tráfego para observar
O modelo de observabilidade do Fiddler é ativado quando um modelo é implantado e gera telemetria. O Salt Code governa a criação de APIs e MCPs no nível do repositório — analisando pull requests em busca de integrações arriscadas, APIs sombra e padrões agentivos inseguros antes que sejam lançados. Os achados em tempo de execução são automaticamente realimentados nos fluxos de trabalho dos desenvolvedores, para que as vulnerabilidades sejam corrigidas na origem, em vez de serem observadas indefinidamente em painéis de produção.
3
camadas cobertas: LLM, MCP, API
0
instrumentação de modelo necessária
11
capacidades de segurança que a observabilidade não consegue entregar
8
anos de pesquisa em segurança de API em produção
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