动态 DLP 脱敏引擎
毫秒级识别并拦截身份证、银行卡、证券代码等 100+ 种敏感数据。
行业痛点
生成式 AI 落地越快，数据与合规边界越脆弱。以下为企业在规模化使用前普遍面临的核心挑战。
数据泄露风险
员工在对话中无意泄露个人隐私（PII）、内部代码或商业机密。
合规审计红线
无法满足金融监管（如 JRT 0197-2020）对 AI 交互过程的追溯要求。
影子 AI 治理
企业内部多部门私自接入模型，账号混乱、成本失控，且完全处于监控盲区。
核心功能
以网关为中心，串联脱敏、语义策略与审计链路，形成可运营、可取证的企业级 AI 安全栈。
语义安全围栏
拦截 Prompt 注入攻击、角色扮演漏洞及非合规语意的输出。
不可篡改审计流
全量存储每一条 AI 交互日志，支持密文存储与审计导出，满足监管回溯。
多模型统一路由
一个接口无缝对接 GPT-4、Claude 3、DeepSeek 及国内主流大模型，支持配额精准管控。
架构示意
流量经加密信道进入私有化合规网关，统一执行策略与审计后再路由至受控模型侧，全链路可观测、可追溯。
业务端 / 员工业务端
加密传输层传输层
合规网关（私有化）合规网关
DLP / 审计插件DLP / 审计
全球顶级大模型大模型
抽象数据流 · 单向策略执行 · 侧链审计落盘
业务端 / 员工业务端
加密传输层传输层
合规网关（私有化）合规网关
DLP / 审计插件DLP / 审计
全球顶级大模型大模型
私有化优先
支持 100% 私有化部署
数据、日志与模型访问流量均在企业内网受控运行，不与公网裸奔。满足金融机构对数据主权与边界隔离的硬性要求。
- 网关与审计存储可部署于专有 VPC / 物理机房，对接现有 IAM 与密钥管理体系。
- 团队由来自顶尖金融机构与网络安全大厂的资深专家打造，深谙监管话术与攻防实战。
信任要素
- 数据驻留
- 客户环境内闭环
- 审计取证
- 全链路密文留存
- 模型路由
- 统一配额与策略
- 交付形态
- 软件 + 订阅更新