識別在安全團隊不知情的情況下新增至應用程式的影子 AI。全面掌握 LLM 執行的具體位置。
分析傳入的請求,以識別潛在的安全威脅(例如嘗試擷取敏感性資料的行為),在這些請求抵達您的模型之前加以攔截。
在邊緣封鎖濫用與惡意提示,避免其影響您的 AI 模型效能。
利用 AI 技術進行創新和實驗,同時保持強大的安全狀態。
Firewall for AI 利用 Cloudflare 的全球網路即時分析和篩選往返於 AI 應用程式的流量。分析傳入請求和傳出回應,在威脅到達您的基礎架構之前識別並予以封鎖。使用與模型無關的規則,在不降低推理速度的情況下篩選惡意模式。
保護您的 AI 模型免遭濫用,保護敏感性資料,並確保 AI 驅動應用程式的可靠性——無論模型託管於何處。
對自製的 AI 驅動應用程式和 API 套用一致的安全性政策。
在您整合並展示於網站上的第三方 AI 模型之上,新增額外的防護措施與安全機制。我們的安全控制措施與模型無關。
識別並保護無意中新增至應用程式的 AI 端點。