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Adlibo Guard

Adlibo Guard 是面向企业的 AI 安全中间层,用于在接入大模型时进行数据脱敏、交互风险治理与审计控制,帮助团队在业务落地中更稳妥地使用生成式 AI。
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Adlibo Guard企业AI安全平台DataShield 数据防泄漏大模型提示注入防护Shadow AI 发现LLM 治理与策略控制本地化部署AI安全

Adlibo Guard 主要功能

在企业与大模型之间提供统一安全中间层,集中管理访问与策略
基于 DataShield 处理敏感信息,支持脱敏、令牌化与结果回填流程
覆盖提示注入与越权请求等交互风险,降低不当调用带来的暴露面
提供按策略的阻断、放行与重定向能力,便于实施分级治理
支持发现未授权 AI 使用行为,提升组织对 Shadow AI 的可见性
包含终端或网络侧拦截能力,强化不同入口的使用控制
支持 SaaS 与本地化部署,可在 Docker、Podman、K8s 等环境落地
提供审计与治理流程,便于追踪模型调用链路与策略执行情况

Adlibo Guard 适用场景

企业员工调用外部大模型前,先对客户资料进行脱敏再发送请求
法务或合规团队为不同部门配置 AI 使用策略,控制可问可答范围
安全团队排查组织内未授权 AI 工具使用,建立统一治理清单
需要私有化环境的组织在本地集群部署 AI 安全层后再对接模型
客服或运营接入生成式 AI 时,对输出内容执行策略审查后再发布
多业务线并行使用大模型时,通过统一中间层管理日志与审计记录
对高敏场景进行请求拦截与重定向,减少直接暴露给外部模型的风险

Adlibo Guard 常见问题

QAdlibo Guard 是什么工具?

Adlibo Guard 是面向企业使用大模型场景的 AI 安全中间层,用于数据保护、交互风险控制与治理审计。

QAdlibo Guard 主要解决哪些问题?

它主要针对数据泄漏风险、提示注入与越权请求、未授权 AI 使用可见性不足等企业常见问题。

QAdlibo Guard 的 DataShield 可以做什么?

DataShield 用于在请求进入模型前处理敏感信息,并在返回阶段按策略进行必要还原与控制。

QAdlibo Guard 支持哪些部署方式?

可见信息显示其支持托管云与本地化部署,并可在 Docker、Podman、K8s 等环境实施。

QAdlibo Guard 是否支持对模型输出进行策略控制?

支持基于策略的阻断、放行与重定向,用于管理输出内容在业务中的流转方式。

QAdlibo Guard 能否发现 Shadow AI 使用?

相关信息提到具备 Shadow AI 发现能力,可用于识别组织内未授权或未纳管的 AI 使用行为。

QAdlibo Guard 是否包含 Prompt Guard?

资料显示 Prompt Guard 可能以套餐或附加项形式提供,具体以实际产品版本与采购方案为准。

QAdlibo Guard 的价格和版本如何查看?

现有摘要未提供统一公开价格,通常需根据部署方式、功能模块与套餐范围向官方咨询。

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