产品详细介绍
Prompt Security 是一家专注生成式AI安全（AI Security）的专业公司，面向正在大规模采用大语言模型（LLM）和各类AI工具的企业与机构，提供从风险识别、实时防护到治理合规的一体化安全能力。其核心目标是：在不牺牲创新效率的前提下，帮助组织安全落地和规模化使用生成式AI。
- 全面可视化与治理能力 Prompt Security 为企业提供对内部各类AI工具和LLM应用使用情况的统一可视化与治理：
- 统一监控员工对公开AI网站、内部LLM服务、MCP服务器等的访问与调用情况
- 识别高风险使用场景和敏感数据流向，帮助安全团队建立清晰的AI资产与风险地图
- 支持策略配置与访问控制，实现对不同部门、角色的差异化AI使用规范
- 针对LLM的专用安全防护 产品重点解决生成式AI特有的安全问题，提供多层防护：
- 阻断 Prompt Injection（提示注入）攻击，防止模型被恶意指令“劫持”
- 识别并拦截潜在的数据泄露行为，避免敏感信息被带入对话或训练数据
- 过滤和控制有害、违规或有毒内容输出，降低品牌与合规风险
- 针对 AI Agent（AI智能体、多工具编排代理）提供持续监控与行为审计
- 支持AI代码助手与开发场景 面对 GitHub Copilot 等AI代码助手的快速普及，Prompt Security 提供专门的安全与合规支持：
- 监控开发人员使用AI代码助手时的代码与数据流动
- 降低将内部源代码、密钥、配置等敏感信息泄露到外部服务的风险
- 帮助企业在保持开发效率的同时，满足安全与合规要求
- 自研与自建AI应用的安全评估 对于企业自建的LLM应用、内部聊天机器人或垂直行业AI系统，Prompt Security 提供：
- AI应用安全漏洞识别与分析，覆盖提示设计、上下文注入、插件调用等环节
- 开源的AI漏洞评估工具，便于安全团队和开发团队在本地或CI/CD中集成测试
- 针对MCP服务器、私有模型服务等基础设施的风险评估与加固建议
- 行业与合规场景支持 Prompt Security 特别关注医疗、金融、客服等对数据隐私和合规要求极高的行业：
- 帮助医疗与护理机构在引入AI助手时保护患者数据，满足隐私法规
- 协助企业在采用AI客服、智能助理时保护客户数据、满足审计与合规要求
- 为安全服务商与咨询机构提供AI安全能力，使其成为客户的“AI安全可信顾问”
- 知识与生态资源 围绕AI安全主题，Prompt Security 还提供：
- AI安全播客与内容栏目，分享前沿风险与最佳实践
- AI安全风险清单与术语解释，帮助团队快速建立统一认知
- 线下活动与城市巡回交流，构建AI安全专业社区
- 面向安全专家与工程师的招聘与合作机会
通过上述能力，Prompt Security 致力于成为企业在生成式AI时代的核心安全伙伴，帮助组织在创新与安全之间取得平衡。
简单使用教程
以下为一个从零开始引入 Prompt Security 的简明流程示例，实际部署可根据企业规模与架构进行调整。
- 明确AI使用范围与目标
- 列出当前组织内正在使用或计划使用的AI工具：如公开LLM网站、内部聊天机器人、AI代码助手、AI Agent平台等
- 明确安全目标：例如防止数据泄露、满足合规审计、控制有害内容输出等
- 部署与接入
- 根据官方文档选择合适的部署方式（SaaS或与现有安全基础设施集成）
- 将企业常用的AI服务、LLM API、MCP服务器等接入 Prompt Security 平台
- 为关键业务系统和自研AI应用配置必要的SDK、代理或网关，以便进行流量监控与策略下发
- 配置安全策略
- 定义敏感数据类型：如客户信息、源代码、医疗记录、财务数据等
- 启用并调整以下策略：
- Prompt Injection 防护规则
- 数据泄露检测与拦截规则
- 有害/违规内容过滤标准（可按行业与合规要求定制）
- 为不同部门或角色设置差异化的AI使用权限与审计级别
- 监控与分析
- 在控制台查看AI工具与LLM应用的整体使用情况，包括调用量、风险事件、拦截记录等
- 针对高风险会话或AI Agent行为进行溯源分析，了解风险来源与影响范围
- 使用内置报告或导出数据，为安全委员会、合规团队或管理层提供可视化报告
- 评估自研AI应用安全
- 下载并使用官方提供的AI漏洞评估开源工具，对内部LLM应用进行安全扫描
- 根据扫描结果优化提示设计、上下文管理、插件调用与权限控制
- 将评估工具集成到CI/CD流程中，实现对新版本AI功能的持续安全测试
- 持续优化与培训
- 定期关注 Prompt Security 发布的AI安全风险更新、播客与最佳实践
- 根据最新威胁情报与合规要求，更新平台策略与检测规则
- 对开发、运营与业务团队进行AI安全意识培训，结合平台告警案例进行复盘
通过以上步骤，企业可以逐步建立起对生成式AI与LLM应用的可视化、可控、可审计的安全体系，在保障数据与合规的前提下，放心扩展AI应用场景。
