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RAXEAI

RAXEAI 是面向 LLM 与 AI Agent 的运行时安全平台，提供多层检测与策略处置能力，帮助团队提升 AI 调用过程的风险可视化与治理效率。
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LLM 运行时安全AI Agent 安全防护Prompt Injection 检测AI API 网关安全提示注入与越狱拦截本地化 AI 安全部署AI 安全策略治理

RAXEAI 主要功能

提供 AI API 反向代理网关，对请求进行检测与策略执行。
支持主机层 Sensor，识别提示注入、越狱与数据外传等运行时风险。
提供应用层 SDK 内联检测，可集成到常见 LLM 与 Agent 应用框架。
采用规则与 ML 结合的检测方式，覆盖已知威胁与异常行为信号。
支持 ALLOW、FLAG、BLOCK、LOG 等策略动作，便于分级处置风险。
提供风险评分与结构化告警输出，辅助安全团队开展事件分析。
支持审计日志留存与管理视图，便于追踪策略命中与治理状态。
集成虚拟密钥管理能力，支持密钥轮换、吊销与使用审计。
支持 Token 使用跟踪、预算设置与预警，用于 AI 成本治理。
可识别未授权 AI API 使用行为，帮助发现 Shadow AI 风险。

RAXEAI 适用场景

企业在上线内部 AI 助手前，以仅记录模式评估提示注入与越狱风险分布。
客服机器人或知识问答系统运行中，对输入输出内容进行实时安全检测。
AI Agent 调用外部工具与模型接口时，执行统一策略拦截与审计记录。
多模型应用场景中通过网关集中治理访问策略、密钥与调用日志。
对数据边界要求较高的团队在本地或私有环境部署运行时防护能力。
平台工程团队在 Kubernetes 环境中通过 Sidecar 或 DaemonSet 落地检测。
安全运营团队基于告警、风险评分与报表持续优化检测规则与处置阈值。

RAXEAI 常见问题

QRAXEAI 是什么？

RAXEAI 是面向 LLM 与 AI Agent 的运行时安全平台，主要用于检测并处置 AI 调用链路中的安全风险。

QRAXEAI 主要检测哪些风险类型？

官网信息显示其重点覆盖提示注入、越狱绕过、智能体劫持、数据外传与隐私泄露等运行时风险。

QRAXEAI 如何处理检测到的风险请求？

可按策略执行放行、标记、拦截或记录，并支持从监控模式逐步过渡到强制拦截。

QRAXEAI 支持哪些部署方式？

可在网关层、主机层和应用层部署，资料中提到 K8s DaemonSet、Sidecar、Systemd 与 SDK 集成等方式。

QRAXEAI 能接入哪些模型或生态？

公开资料提到可兼容 OpenAI、Anthropic、Azure OpenAI、Gemini、Bedrock 等，并支持常见 Agent/LLM 框架接入。

QRAXEAI 是否提供审计与可观测能力？

平台提供结构化检测结果、风险评分与日志能力，便于审计追踪和策略优化。

QRAXEAI 在隐私与数据处理方面有什么特点？

官方材料强调本地或私有环境优先的处理方式，适合关注数据边界与驻留策略的团队评估使用。

QRAXEAI 如何获取价格或试用信息？

网站以“联系工程师/申请演示”为主要入口，具体版本、POC 范围与商务信息通常需与团队沟通确认。

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