Grimly.ai

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实时保护企业级 AI 与 LLM。grimly.ai 能够有效防止提示注入、越狱攻击和数据泄露。让您自信且轻松地保障您的 AI 技术栈安全。 0
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What is Grimly.ai?

将 AI 代理和大语言模型 (LLM) 集成到运营中蕴藏着巨大的潜力,但也带来了新的安全挑战,例如提示注入攻击和越狱。这些漏洞可能会暴露敏感数据、损害系统完整性或导致 AI 工具被滥用。实时保护您的 AI 基础设施,无需复杂的配置,对于维护信任和合规性至关重要。grimly.ai 提供强大且易于部署的防御机制,您的 LLM 堆栈需要它才能安全运行。

主要功能

grimly.ai 提供了一个多层防御系统,旨在无缝且实时地保护您的 AI 应用程序:

  • 🛡️ Prompt Injection Firewall(提示注入防火墙): 使用模糊逻辑和字符类映射等先进技术分析和阻止恶意输入,在对抗性提示到达模型之前将其拦截。

  • 🔎 Semantic Threat Detection(语义威胁检测): 利用轻量级嵌入模型识别复杂的攻击,包括改写、翻译或混淆的越狱和漏洞利用。

  • 🔒 System Prompt Guard(系统提示保护): 保护您的核心 AI 指令不被攻击者泄露或篡改,确保您的模型遵守其预期用途。

  • ⚙️ Adaptive Rule Engine(自适应规则引擎): 提供精细的控制来定义自定义安全策略,允许您设置阻止列表、速率限制或每个端点或组织的特定响应覆盖。

  • 📝 Audit-Ready Logging(审计就绪日志记录): 记录每次攻击尝试的详细上下文,包括绕过方法和规范化的输入形式,从而简化合规性和安全审计。

  • 🤖 Agent Safety Mode(代理安全模式): 专门设计用于防止自主 AI 代理和副驾驶被操纵或被用于对抗您预期的工作流程。

  • 🔌 Seamless API Integration(无缝 API 集成): 直接插入您现有的 GenAI 基础设施,与 OpenAI、Anthropic、Mistral、Claude 等流行模型以及各种开源选项配合使用。

  • 📊 Real-Time Telemetry(实时遥测): 提供对端点和组织中潜在威胁的即时可见性,从而能够进行快速分析和响应。

用例

了解 grimly.ai 如何帮助开发团队、安全专业人员和企业自信地部署 AI:

  1. Securing Customer-Facing Chatbots(保护面向客户的聊天机器人): 一家金融服务公司部署了一个由 LLM 驱动的聊天机器人来提供客户支持。grimly.ai 内联集成,用于过滤所有传入的用户提示,自动阻止提示注入或数据泄露的尝试,确保客户交互保持安全合规。

  2. Protecting Internal AI Copilots(保护内部 AI 副驾驶): 一家企业使用 AI 副驾驶来协助员工完成代码生成和文档分析等任务。grimly.ai 的 Agent Safety Mode(代理安全模式)可防止这些副驾驶被诱骗执行未经授权的操作或访问受限的内部数据。安全团队使用详细的日志记录来监控任何试图滥用的行为。

  3. Maintaining Compliance with Sensitive Data(维护敏感数据的合规性): 一家医疗保健提供商使用 AI 模型来处理匿名化的患者数据以进行研究。grimly.ai 配置了符合合规性要求的安全措施,可自动标记和保护潜在的 PII 流,确保应用程序遵守 HIPAA 法规,同时检测和阻止旨在访问敏感信息的恶意输入。

Why Choose grimly.ai?(为什么选择 grimly.ai?)

grimly.ai 提供的企业级 LLM 保护专为现代 AI 部署的实际情况而构建。它针对常见和复杂的 AI 威胁提供强大、多层的防御,专为快速部署和无缝集成而设计,并提供安全和合规团队所需的可视性和控制。使用使 AI 安全变得简单的解决方案来保护您的 AI 代理、您的数据和您的业务声誉。


More information on Grimly.ai

Launched
2025-04
Pricing Model
Paid
Starting Price
$59 /month
Global Rank
Follow
Month Visit
<5k
Tech used
Google Analytics,Google Tag Manager,LinkedIn Insights,Microsoft Clarity,cdnjs,Cloudflare CDN,unpkg,Google Fonts,Gzip,HTTP/3,OpenGraph
Grimly.ai was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-05-17.
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