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ConfidenceAI

ConfidenceAI es una plataforma de seguridad en tiempo de ejecución para LLM pensada para empresas y entornos regulados. Detecta, aplica políticas y audita prompts y respuestas en local o nube privada, permitiendo gobernar de forma unificada los riesgos de las interacciones con IA.
Calificación:
5
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ConfidenceAIseguridad LLM en tiempo de ejecuciónprotección contra Prompt Injectiongobernanza AI empresarialplataforma AI air-gappeddespliegue LLM en privadoauditoría y control de políticas LLM

Características de ConfidenceAI

Seguridad inline entre la aplicación y el modelo
Análisis de reglas y riesgo semántico en Prompt y Response
Decisiones Allow, Block o Flag para gestionar riesgos
Modos enforce, shadow y bypass configurables
Políticas RBAC por rol y umbral
Panel único para eventos, roles, webhooks y logs de auditoría
Despliegue en local, nube privada, Kubernetes y Docker
Integración con SIEM/SOC para correlación de eventos

Casos de Uso de ConfidenceAI

Mantener peticiones a LLM dentro de la red local en sectores público o financiero
Ejecutar ConfidenceAI en modo shadow antes del lanzamiento del asistente AI
Interceptar inyecciones de prompt o salidas no conformes en producción
Aplicar políticas de seguridad diferenciadas por equipo, modelo o API
Enviar logs de auditoría al SIEM para alertas y trazabilidad centralizadas
Reutilizar políticas sobre varios modelos y evitar configuraciones dispersas
Desplegar el gateway de seguridad AI en redes aisladas o sin conexión exterior

Preguntas Frecuentes sobre ConfidenceAI

Q¿Qué es ConfidenceAI?

Es una plataforma de seguridad para LLM en tiempo de ejecución, insertada entre la aplicación y el modelo, que detecta riesgos y aplica políticas.

Q¿Qué riesgos resuelve ConfidenceAI?

Se centra en la inyección de prompts, fugas de datos (incluidos PII), incumplimientos de políticas y comportamientos anómalos.

Q¿Cómo procesa una petición al modelo?

Aplica reglas, análisis semántico, scoring de riesgo y decide Allow, Block o Flag.

Q¿En qué entornos se puede desplegar?

Soporta instalación en data center propio, nube privada/VPC, Kubernetes (sidecar/DaemonSet) y Docker.

Q¿Puede funcionar solo en modo monitorización?

Sí; ofrece modos shadow (solo observa) y enforce (interviene), seleccionables por fase.

Q¿Se integra con el SOC/SIEM existente?

Sí; exporta eventos y logs en formatos compatibles con herramientas SIEM/SOC habituales.

Q¿Se han publicado métricas de rendimiento?

Se mencionan baja latencia y alto rendimiento por CPU, pero los valores concretos dependen del entorno y de la documentación oficial.

Q¿Dónde consultar precios o versiones?

La información actual no incluye precios; visite la web o contacte con ventas para obtener la versión y tarifa actualizadas.

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