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ConfidenceAI

ConfidenceAI 是面向企业与受监管场景的 LLM 运行时安全平台,可在本地或私有环境中对提示与回复进行实时检测、策略决策与审计记录,便于统一治理 AI 交互风险。
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ConfidenceAILLM运行时安全Prompt Injection 防护企业级AI安全治理Airgapped AI 安全平台私有化大模型安全接入LLM审计日志与策略控制

ConfidenceAI 主要功能

在应用请求与大模型之间进行内联安全检测与决策
对 Prompt 与 Response 执行规则匹配和语义风险分析
提供 Allow、Block、Flag 三类处理结果用于风险处置
支持 enforce、shadow、bypass 等不同运行模式切换
提供基于角色与阈值的策略治理能力(RBAC)
通过统一控制平面管理事件、角色、Webhook 与审计日志
支持在本地机房、私有云、Kubernetes、Docker 等环境部署
可对接 SIEM/SOC 系统进行安全事件汇聚与分析

ConfidenceAI 适用场景

在政府或金融等数据敏感场景中,将 LLM 请求留在本地网络内处理
企业上线 AI 助手前,先以 shadow 模式观察风险事件与误报情况
生产环境中拦截疑似 Prompt 注入或违规输出,降低业务风险暴露
按团队、模型或接口设置差异化安全策略,支持分级管理需求
安全团队将审计日志接入 SIEM 平台,进行统一告警与追踪
多模型并行接入时复用同一套安全策略,减少治理配置分散
在空隔或受限网络环境中部署 AI 安全网关,满足本地化运行要求

ConfidenceAI 常见问题

QConfidenceAI 是什么?

ConfidenceAI 是一个面向企业场景的 LLM 运行时安全平台,部署在应用与模型之间,用于检测交互风险并执行策略决策。

QConfidenceAI 主要解决哪些风险问题?

资料显示其重点覆盖 Prompt Injection、数据泄露(含 PII 外传)以及策略违规和异常行为等风险。

QConfidenceAI 如何处理一次模型交互请求?

其流程通常包括规则/模式匹配、语义分析、风险评分与决策,并输出 Allow、Block 或 Flag 结果。

QConfidenceAI 支持哪些部署方式?

公开信息提到可在本地机房、私有云/VPC、Kubernetes(sidecar/DaemonSet)和 Docker 等环境部署。

QConfidenceAI 是否支持仅监控不拦截?

支持,运行模式包含 shadow(仅监控)与 enforce(拦截)等,可按阶段选择。

QConfidenceAI 能否与现有安全运营体系集成?

资料提到其可接入 SIEM/SOC 工具,并支持常见日志与事件对接方式。

QConfidenceAI 是否公开了性能指标?

材料中有低延迟和单 CPU 高吞吐等口径,但具体数值与条件应以官方最新文档和实测结果为准。

QConfidenceAI 的价格或版本信息在哪里看?

当前提供的信息未给出明确定价,建议在官网或联系销售渠道获取最新版本与报价细节。

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