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RAXEAI

RAXEAI é uma plataforma de segurança em tempo de execução para LLMs e Agentes de IA, que oferece detecção em múltiplas camadas e ações de política para ajudar as equipes a visualizar riscos e governar chamadas de IA com eficiência.
Avaliação:
5
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Recursos de RAXEAI

Gateway reverso de API de IA que inspeciona requisições e aplica políticas.
Sensor na camada do host que identifica injeção de prompt, jailbreak e vazamento de dados em tempo real.
SDK embarcado na aplicação para integração direta aos principais frameworks de LLM e Agent.
Detecção híbrida: regras + ML, cobrindo ameaças conhecidas e comportamentos anômalos.
Ações ALLOW, FLAG, BLOCK e LOG para tratamento gradativo de riscos.
Score de risco e alertas estruturados que aceleram a análise de incidentes.
Logs de auditoria e painel de governança para rastrear políticas e estados de conformidade.
Gerenciamento de chaves virtuais com rotação, revogação e auditoria de uso.
Controle de tokens, orçamento e alertas de custo para governança financeira de IA.
Descoberta de uso não autorizado de APIs de IA, eliminando Shadow AI.

Casos de Uso de RAXEAI

Avaliar riscos de prompt injection e jailbreak em modo log-only antes de lançar assistentes internos.
Inspecionar em tempo real entradas e saídas de chatbots de suporte ou sistemas de FAQ.
Interceptar e auditar chamadas de Agentes que acessam modelos e ferramentas externas.
Centralizar políticas, chaves e logs em ambientes com vários modelos através de um único gateway.
Implantar proteção runtime on-premise ou em cloud privada para times com restrições de dados.
Usar Sidecar ou DaemonSet no Kubernetes para distribuir sensores sem alterar aplicações.
Ajustar regras e limiares de risco com base em alertas, scores e dashboards para SOCs.

Perguntas Frequentes sobre RAXEAI

QO que é o RAXEAI?

RAXEAI é uma plataforma de segurança em tempo de execução para LLMs e Agentes de IA, focada em detectar e mitigar riscos durante as chamadas de IA.

QQuais riscos o RAXEAI detecta?

Injeção de prompt, jailbreak, sequestro de agente, vazamento de dados e exposição de dados sensíveis em tempo de execução.

QComo o RAXEAI trata uma requisição maliciosa?

Aplica políticas de ALLOW, FLAG, BLOCK ou LOG, permitindo começar em modo monitorado e evoluir para bloqueio automático.

QQuais formas de deploy são suportadas?

Gateway, host, SDK; no Kubernetes via DaemonSet ou Sidecar, além de Systemd e integração direta em código.

QQuais modelos ou ecossistemas ele integra?

OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, Gemini, Bedrock e frameworks populares de LLM/Agent.

QA plataforma oferece auditoria e observabilidade?

Sim: resultados estruturados, score de risco e logs completos para auditoria e melhoria contínua das políticas.

QComo funciona a privacidade e o tratamento de dados?

Prioriza deploy local ou privado, atendendo times que exigem controle sobre fronteiras e residência de dados.

QComo obter preços ou testar?

Entre em contato pelo site para agendar uma demo; valores e escopo de POC são definidos com o time comercial.

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