Enkrypt AI

แพลตฟอร์มความปลอดภัยและปกป้องการปฏิบัติตามกฎระเบียบสำหรับ LLM ครบวงจร

Freemium 4.5

Enkrypt AI คือแพลตฟอร์มความปลอดภัยตลอดอายุการใช้งานที่สร้างขึ้นสำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) โดยเฉพาะ ออกแบบมาเพื่อช่วยให้องค์กรสามารถควบคุมความปลอดภัยของข้อมูลและการปฏิบัติตามกฎระเบียบได้อย่างครอบคลุมในระหว่างการนำแอปพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์ไปใช้งานจริง เนื่องจาก Gen AI เติบโตอย่างรวดเร็ว องค์กรจึงมักเผชิญกับความเสี่ยง เช่น การฉีดคำสั่งพรอมต์ (Prompt Injection) การรั่วไหลของข้อมูล และภาพหลอน (Hallucinations) เครื่องมือนี้ใช้การทดสอบ Red Teaming แบบอัตโนมัติและกลไกการป้องกันแบบเรียลไทม์ เพื่อสร้างเครือข่ายความปลอดภัยที่ครอบคลุมสำหรับโมเดลข้อความ รูปภาพ และเสียง ทำให้มั่นใจได้ว่าระบบ AI จะทำงานได้อย่างเสถียรและปลอดภัยในสภาพแวดล้อมจริงที่ซับซ้อน

ระบบรักษาความปลอดภัยหลักและการทำ Red Teaming อัตโนมัติ

แพลตฟอร์มนี้มาพร้อมความสามารถในการทดสอบ Red Teaming แบบอัตโนมัติที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งสามารถทดสอบความเค้น (Stress Test) เชิงรุกต่อโมเดลข้อความ รูปภาพ และเสียง เพื่อค้นหาช่องโหว่ของระบบก่อนที่จะเกิดการโจมตีที่เป็นอันตราย ในเวลาเดียวกัน Enkrypt AI ยังมีตัวกั้นความปลอดภัย (Safety Guardrails) ที่ทำงานแบบเรียลไทม์ เพื่อบล็อกผลลัพธ์ที่ไม่เหมาะสมและภัยคุกคามด้านความปลอดภัยได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ แพลตฟอร์มยังสามารถแมปผลการทดสอบความปลอดภัยเข้ากับมาตรฐานสากล เช่น NIST AI 600, OWASP LLM Top 10 และ MITRE ATLAS เพื่อสร้างรายงานการปฏิบัติตามกฎระเบียบโดยอัตโนมัติ ซึ่งช่วยลดภาระในการตรวจสอบของทีมกฎหมายและ 190 ได้อย่างมาก

เหมาะสำหรับทีมความปลอดภัยองค์กรและนักพัฒนา

Enkrypt AI เหมาะอย่างยิ่งสำหรับองค์กร สถาบันการเงิน และทีมพัฒนาที่กำลังนำ LLM ไปใช้และให้ความสำคัญกับความปลอดภัยของข้อมูลและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ด้วยการบูรณาการการป้องกันความปลอดภัยเข้ากับการประเมินประสิทธิภาพ ทีมงานจึงสามารถยกระดับความสามารถในการป้องกันของแอปพลิเคชัน AI ได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องสร้างสถาปัตยกรรมความปลอดภัยตั้งแต่เริ่มต้น แพลตฟอร์มยังมีตารางจัดอันดับความปลอดภัยของ LLM แบบสาธารณะ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถประเมินระดับความปลอดภัยของโมเดลต่างๆ ได้อย่างเป็นกลาง ทำให้เป็นเครื่องมือระดับมืออาชีพที่ขาดไม่ได้ในการขับเคลื่อน AI ระดับองค์กร

ฟีเจอร์เด่น

ทดสอบ Red Teaming แบบอัตโนมัติ
ตัวกั้นความปลอดภัยทำงานแบบเรียลไทม์
รองรับโมเดลข้อความ ภาพ และเสียง
รายงานการแมปมาตรฐานการปฏิบัติตามกฎระเบียบสากล
ตารางจัดอันดับความปลอดภัย LLM แบบสาธารณะ

ข้อดี

ครอบคลุมวงจรชีวิตของโมเดลทั้งหมด
รองรับการทดสอบความปลอดภัยแบบ Multimodal
สร้างรายงานการตรวจสอบการปฏิบัติตามกฎระเบียบอัตโนมัติ

ข้อเสีย

ต้องมีพื้นฐานด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ระดับหนึ่ง
ต้นทุนการนำไปใช้ในองค์กรค่อนข้างสูง

กรณีการใช้งาน

การทดสอบความปลอดภัย Red Teaming สำหรับระบบ AI ขององค์กร
การรับประกันว่าผลลัพธ์ของ LLM เป็นไปตามกฎระเบียบ
การประเมินความปลอดภัยของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ต่างๆ

บันทึกบรรณาธิการ

โซลูชันการป้องกันความปลอดภัยรอบด้านที่สร้างขึ้นสำหรับ AI ระดับองค์กรโดยเฉพาะ ช่วยลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยของข้อมูลในการนำ LLM ไปใช้งานจริงได้อย่างมีประสิทธิภาพ