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RAXEAI

RAXEAI는 LLM 및 AI Agent를 위한 런타임 보안 플랫폼으로, 다층 탐지와 정책 처리 기능을 제공해 AI 호출 과정의 리스크 가시성과 거버넌스 효율성을 높여줍니다.
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RAXEAI 기능

AI API 리버스 프록시 게이트웨이로 요청 탐지 및 정책 실행
호스트 계층 Sensor로 프롬프트 인젝션·탈옥·데이터 유출 등 런타임 리스크 식별
애플리케이션 계층 SDK 인라인 탐지, 대표 LLM·Agent 프레임워크 통합 지원
룰·ML 결합 탐지로 알려진 위협과 이상 행동 시그널 모두 커버
ALLOW·FLAG·BLOCK·LOG 등 정책 액션 지원, 리스크 단계별 처리 가능
리스크 점수와 구조화 알림 출력으로 보안팀 사고 분석 지원
감사 로그 보관·관리 뷰로 정책 적중 이력·거버넌스 상태 추적
가상 키 관리 통합, 키 순환·폐기·사용 감사 지원
토큰 사용 추적·예산 설정·알림으로 AI 비용 거버넌스
무단 AI API 사용 탐지로 Shadow AI 리스크 발견

RAXEAI 사용 사례

내부 AI 어시스턴트 출시 전, 로그 전용 모드로 프롬프트 인젝션·탈옥 리스크 분포 평가
챗봇·지식 Q&A 운영 중 입력·출력 콘텐츠 실시간 보안 검증
AI Agent가 외부 도구·모델 API 호출 시 통일 정책 차단·감사 기록
멀티 모델 환경에서 게이트웨이로 접근 정책·키·호출 로그 집중 관리
데이터 경계 요구가 높은 팀, 온프레미스·프라이빗 환경에 런타임 보호 배치
플랫폼 엔지니어링팀, Kubernetes Sidecar·DaemonSet으로 탐지 기능 탑재
보안 운영팀, 알림·리스크 점수·리포트 기반으로 탐지 규칙·임계값 지속 최적화

RAXEAI FAQ

QRAXEAI는 무엇인가요?

RAXEAI는 LLM과 AI Agent를 위한 런타임 보안 플랫폼으로, AI 호출 구간에서 발생하는 보안 리스크를 탐지·처리합니다.

QRAXEAI가 주로 탐지하는 리스크는?

공식 자료에 따르면 프롬프트 인젝션, 탈옥 우회, Agent 하이재킹, 데이터 유출, 프라이버시 누출 등 런타임 리스크를 집중적으로 다룹니다.

Q탐지된 위험 요청은 어떻게 처리되나요?

정책에 따라 통과·마킹·차단·기록 중 선택 가능하며, 모니터링 모드에서 점진적으로 강제 차단으로 전환할 수 있습니다.

QRAXEAI는 어떤 배포 방식을 지원하나요?

게이트웨이·호스트·애플리케이션 계층 모두 배포 가능하며, K8s DaemonSet·Sidecar·Systemd·SDK 통합 등이 문서에 언급되어 있습니다.

Q어떤 모델이나 생태계와 연동되나요?

공개 자료에 따르면 OpenAI·Anthropic·Azure OpenAI·Gemini·Bedrock 등과 호환되며, 대표 Agent/LLM 프레임워크 연동을 지원합니다.

Q감사·관측 기능이 제공되나요?

구조화된 탐지 결과·리스크 점수·로그를 제공해 감사 추적과 정책 최적화에 활용할 수 있습니다.

Q프라이버시·데이터 처리 측면에서의 특징은?

공식 문서는 온프레미스·프라이빗 환경 우선 방식을 강조해 데이터 경계·레지던시 정책에 민감한 팀이 평가하기 적합합니다.

Q가격이나 체험 정보는 어떻게 얻나요?

웹사이트는 ‘엔지니어에게 문의/데모 신청’을 주요 경로로 안내하며, 구체적인 버전·POC 범위·상업적 조건은 대화를 통해 확인합니다.

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