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。

API 保护解决方案简介

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

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