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RAXEAI

RAXEAI est une plateforme de sécurité « runtime » dédiée aux LLM et agents IA : détection multicouche + politiques d’action pour visualiser et gouverner les risques de vos appels IA en production.
Note:
5
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sécurité runtime LLMprotection agent IAdétection prompt injectionsécurité passerelle API IAbloquer jailbreak IAdéploiement IA sécurisé on-premgouvernance sécurité IA

Fonctionnalités de RAXEAI

Passerelle API IA inverse : inspecte et applique les politiques en temps réel.
Agent hôte : détecte injection de prompt, jailbreak et exfiltration de données.
SDK applicatif : s’intègre dans les frameworks LLM & Agent classiques.
Détection hybride règles + ML : menaces connues et comportements anormaux.
Actions ALLOW, FLAG, BLOCK, LOG pour traiter les incidents par niveau.
Score de risque et alertes structurées pour l’analyse SOC.
Journaux d’audit et tableau de bord de gouvernance.
Gestion des clés API virtuelles : rotation, révocation, audit.
Suivi des tokens, budgets et alertes de coût IA.
Repérage des usages non autorisés d’API IA (Shadow AI).

Cas d'usage de RAXEAI

Évaluer en mode log les risques d’injection et de jailbreak avant de lancer un assistant IA interne.
Sécuriser en temps réel les échanges d’un chatbot support ou d’un système de Q&R.
Intercepter et auditer les appels d’un agent IA vers des outils ou modèles externes.
Centraliser politiques, clés et logs sur plusieurs modèles via une passerelle unique.
Déployer la protection en environnement local ou privé pour les données sensibles.
Intégrer la détection en tant que Sidecar ou DaemonSet Kubernetes pour les équipes Platform.
Affiner règles et seuils grâce aux alertes, scores et rapports du SOC.

FAQ sur RAXEAI

QQu’est-ce que RAXEAI ?

RAXEAI est une plateforme de sécurité runtime pour LLM et agents IA ; elle détecte et agit sur les menaces présentes dans la chaîne d’appels IA.

QQuels types de risques RAXEAI détecte-t-il ?

Injection de prompt, jailbreak, détournement d’agent, exfiltration de données et fuites de confidentialité en production.

QComment RAXEAI traite-t-il une requête à risque ?

Selon la politique : autorise, marque, bloque ou logue ; passage progressif du mode surveillance au blocage forcé.

QSur quelles couches peut-on déployer RAXEAI ?

Passerelle, hôte ou application : DaemonSet/Sidecar Kubernetes, Systemd, SDK.

QAvec quels modèles ou écosystèmes RAXEAI est-il compatible ?

OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, Gemini, Bedrock et les frameworks LLM/Agent courants.

QRAXEAI fournit-il des capacités d’audit et d’observabilité ?

Oui : résultats structurés, score de risque et journaux pour audit et amélioration continue.

QQu’en est-il de la confidentialité et du traitement des données ?

Traitement privilégié en local ou en environnement privé ; idéal pour les exigences de souveraineté des données.

QComment obtenir un devis ou un essai ?

Formulaire « Contacter un ingénieur / Demander une démo » sur le site ; POC et tarifs définis avec l’équipe commerciale.

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