LLM護盾：防止數據外洩及不當回應

LLM廣泛應用於金融、法律、教育等領域，但數據外洩和不良回應問題加劇。現有LLM難以辨識企業敏感數據，缺乏保留情境語意的去識別化技術及動態政策整合功能，導致資訊安全、合規及信任度下降。

• 支持用戶自訂敏感數據分類與政策管理功能，支援跨行業、跨部門的安全需求，並能根據實際應用動態調整偵測規則。
• 特定領域安全模型（DLMS），結合高效參數微調（LoRA），能準確識別並分類各種敏感實體。
• 格式保留加密（FPE）技術，在不改變數據結構及上下文語義下加密敏感數據，兼顧資料可用性與隱私合規性。

• 大幅降低敏感數據外洩及AI不當回應風險，提升組織數據安全與合規能力。
• 動態策略與自訂化安全政策，能即時回應最新法規與業界要求，支援彈性擴展。
• 模組化架構易於整合現有IT系統，且可針對不同產業與應用場景調整部署。
• 提供管理介面與儀表板，支援即時監控、異常警示與詳細合規報告，強化運營透明度。

• 企業LLM應用中的的敏感數據防護
• 金融、醫療、法律等高敏感領域的AI合規部署
• 數據隱私保護、數據匿名化與審核流程自動化
• AI回應內容的安全監控與政策強制執行

• 美國申請號 19/189,211; 中國專利申請中