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RAXEAI

RAXEAI 是專為 LLM 與 AI Agent 設計的執行時安全平台，提供多層偵測與策略處置能力，協助團隊提升 AI 呼叫過程的風險可視化與治理效率。
評分:
5
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LLM 執行時安全AI Agent 安全防護提示注入偵測AI API 閘道安全提示注入與越獄攔截本地 AI 安全部署AI 安全策略治理

RAXEAI 主要功能

提供 AI API 反向代理閘道，對請求進行偵測與策略執行。
支援主機層 Sensor，識別提示注入、越獄與資料外洩等執行時風險。
提供應用層 SDK 內嵌偵測，可整合至常見 LLM 與 Agent 應用框架。
採用規則與 ML 混合偵測，涵蓋已知威脅與異常行為訊號。
支援 ALLOW、FLAG、BLOCK、LOG 等策略動作，方便分級處置風險。
提供風險評分與結構化告警輸出，協助安全團隊進行事件分析。
支援稽核日誌留存與管理視圖，便於追蹤策略命中與治理狀態。
整合虛擬金鑰管理，支援金鑰輪替、撤銷與使用稽核。
支援 Token 用量追蹤、預算設定與預警，用於 AI 成本治理。
可識別未經授權的 AI API 使用行為，協助發現 Shadow AI 風險。

RAXEAI 適用場景

企業上線內部 AI 助手前，以僅記錄模式評估提示注入與越獄風險分布。
客服機器人或知識問答系統運行中，對輸入輸出內容進行即時安全偵測。
AI Agent 呼叫外部工具與模型介面時，執行統一策略攔截與稽核記錄。
多模型應用場景中透過閘道集中治理存取策略、金鑰與呼叫日誌。
對資料邊界要求較高的團隊在本地或私有環境部署執行時防護能力。
平台工程團隊在 Kubernetes 環境中透過 Sidecar 或 DaemonSet 落地偵測。
安全營運團隊基於告警、風險評分與報表持續優化偵測規則與處置閾值。

RAXEAI 常見問題

QRAXEAI 是什麼？

RAXEAI 是專為 LLM 與 AI Agent 設計的執行時安全平台，主要用於偵測並處置 AI 呼叫鏈路中的安全風險。

QRAXEAI 主要偵測哪些風險類型？

官網資料顯示其重點涵蓋提示注入、越獄繞過、Agent 劫持、資料外洩與隱私洩露等執行時風險。

QRAXEAI 如何處理偵測到的風險請求？

可依策略執行放行、標記、攔截或記錄，並支援從監控模式逐步過渡到強制攔截。

QRAXEAI 支援哪些部署方式？

可在閘道層、主機層與應用層部署，資料中提到 K8s DaemonSet、Sidecar、Systemd 與 SDK 整合等方式。

QRAXEAI 能接入哪些模型或生態？

公開資料提到可相容 OpenAI、Anthropic、Azure OpenAI、Gemini、Bedrock 等，並支援常見 Agent/LLM 框架接入。

QRAXEAI 是否提供稽核與可觀測能力？

平台提供結構化偵測結果、風險評分與日誌能力，便於稽核追蹤與策略優化。

QRAXEAI 在隱私與資料處理方面有什麼特點？

官方資料強調本地或私有環境優先的處理方式，適合重視資料邊界與落地策略的團隊評估使用。

QRAXEAI 如何取得價格或試用資訊？

網站以「聯絡工程師／申請展示」為主要入口，實際版本、POC 範圍與商務資訊通常需與團隊進一步討論確認。

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