LLM护盾：防止数据泄漏及不当回应

LLM广泛应用于金融、法律、教育等领域，但数据泄漏和不良回应问题加剧。现有LLM难识别企业敏感数据，缺乏保留上下文语义的去标识化技术和动态政策集成功能，导致信息安全、合规及信任度下降。

• 支持用户自定义敏感数据分类与策略管理功能，满足跨行业、跨部门安全需求，并能根据实际应用动态调整检测规则。
• 特定领域安全模型（DLMS），结合高效参数微调（LoRA），可准确识别与分类多种敏感实体。
• 格式保留加密（FPE）技术，在不改变数据结构及上下文语义下加密敏感数据，兼顾数据可用性与隐私合规性。

• 显著降低敏感数据泄漏及AI不当回应风险，提升企业数据安全与合规能力。
• 动态策略与自定义安全政策，可即时响应最新法规和行业需求，支持灵活扩展。
• 模块化架构便于集成现有IT系统，并可根据不同行业与应用场景灵活部署。
• 提供管理界面和仪表盘，支持实时监控、异常警告和详细合规报告，增强运营透明度。

• 企业LLM应用中的敏感数据防护
• 金融、医疗、法律等高敏感行业的AI合规应用
• 数据隐私保护、数据匿名化及审核流程自动化
• AI回应内容的安全监控与政策强制执行

• 美国申请号 19/189,211; 中国专利申请中