Radware LLM 防火墙

Radware LLM 防火墙

在提示层面提供基于实时、基于AI的保护,安全使用生成式人工智能。

Radware LLM 防火墙的工作原理

第一

LLM会根据开放式指令执行请求,因此存在遭受攻击、数据泄露、合规风险以及输出不准确或不符合品牌规范的风险。

第二

Radware的LLM防火墙在提示指令层面保护生成式人工智能,在威胁抵达源服务器之前将其阻止。

第三

我们的实时、人工智能驱动的保护保障了跨平台的人工智能使用 ,同时不 中断工作流程或创新。

第四

为您的组织确保安全、负责任的人工智能。

探索Radware AI

保护并控制你的人工智能使用

提示层级保护

提示层级保护

防止即时注入、资源滥用及其他OWASP10大风险。

无阻碍地保护任何大型语言模型

无阻碍地保护任何大型语言模型

在所有类型的大型语言模型中集成无摩擦保护。

遵守全球政策法规

遵守全球政策法规

实时检测并阻止个人身份信息(PII),在它到达你的大型语言模型之前。

保护你的品牌和声誉

保护你的品牌和声誉

阻止有害、带偏见或偏离品牌风格的回应,避免疏远用户并损害品牌形象。

执行公司政策并确保负责任的使用

执行公司政策并确保负责任的使用

控制整个组织的人工智能使用,确保准确性和透明度。

节省金钱和资源

节省金钱和资源

减少使用LLM令牌、计算和网络资源,因为阻断的提示永远不会到达你的基础设施。

Radware LLM Firewall Solution Brief Cover

解决方案简要:Radware大型语言模型防火墙

了解我们的LLM防火墙解决方案如何帮助您自信地驾驭AI和LLM的未来应用。

阅读解决方案简介

功能

内联式、源服务器前置防护

在用户提示到达服务器之前捕捉,早期阻止恶意使用

零摩擦入职与同化

几乎不需要集成或客户中断。配置好,开始!

简单配置

提供多种LLM模型、提示和应用的主配置模板

调谐后的可见性

提供全面的可视化功能、LLM 活动仪表板,以及调优、调整和持续改进的能力。

GigaOm给Radware五星级AI评分,并将其评为应用与 API 安全雷达报告的领导者。

GigaOm徽章

安全聚焦:使用大型语言模型会带来哪些新风险?

数据提取

数据提取

攻击者窃取LLM中的敏感数据,暴露个人信息和机密业务数据。

输出作

输出作

控的大型语言模型会制造虚假或有害内容,传播错误信息或损害品牌。

模型反转攻击

模型反转攻击

逆向工程的大型语言模型会揭示训练数据,暴露个人或机密数据。

提示注入与系统控制黑客

提示注入与系统控制黑客

提示注入会改变大型语言模型的行为,从而绕过安全机制或泄露敏感数据。

一目了然

30%

利用人工智能驱动个性化自适应用户界面的应用从目前的5%增长了2026%

77%

使用生成式人工智能工具进行现代攻击的黑客

17%

到2027年,包含生成式 AI 技术参与的网络攻击和数据泄露事件将会出现。

30日免费试用

试用Cloud WAF服务一个月,了解Radware如何保护您的应用程序

已经是客户?

无论您需要支持或更多服务,还是需要解答有关我们产品和解决方案的问题,我们都会随时提供帮助。

公司地点
马上从知识库获得答案
获得免费在线产品培训
联系Radware技术支持部
加入Radware客户计划

参与社交

联系专家并加入有关Radware技术的对话。

Blog
安全研究中心
CyberPedia