What is Unbound?
Unbound是一款专为IT和安全团队设计的安全AI网关。它直接解决了“AI蔓延”的挑战，使您的组织能够安全地采用各种生成式AI应用，同时不损害数据安全、合规性或超出预算。借助Unbound，您能获得所需的关键控制权，而您的团队则能拥有他们渴望的创新工具。
主要功能
🛡️ 保护和擦除敏感数据 Unbound能够自动检测并擦除用户提示中包含的敏感信息，如秘密、密钥和个人身份信息（PII），使其在到达公共大型语言模型（LLMs）之前得到处理。随后，它可选择性地将这些请求路由到Google Vertex AI或Bedrock中安全的私有模型，确保您的专有数据保持私密性，同时您的团队仍能保持高生产力。
💰 通过智能路由优化AI成本 告别为每一次AI交互支付高昂费用。Unbound智能分析请求，并将其路由至最具成本效益且能胜任任务的模型。这种动态路由可以帮助您节省高达80%的AI编程助手相关成本，因为它避免了所有查询都默认使用最昂贵的模型。
📊 全面洞察AI使用情况 Unbound提供一个中央仪表板，能够深度洞察整个组织的AI使用情况。您可以识别高级用户，了解哪些团队需要指导，并掌握哪些AI工具和文件被访问最频繁。这些分析数据使您能够为您的AI战略和投资做出明智决策。
⚙️ 自动故障转移确保正常运行时间 即使是一流的大型语言模型提供商也会遇到停机情况。Unbound通过在检测到速率限制错误或服务中断时自动重新路由请求，消除了这一单点故障。这种内置冗余确保您的开发人员和其他用户体验零中断，保持持续的生产力。
Unbound如何解决您的问题：
Unbound旨在应对AI日益融入日常工作流程所产生的实际挑战。
防止意外数据泄露： 一名开发人员将包含API密钥的代码片段粘贴到他们常用的AI编程助手中。Unbound不会直接阻断请求，而是立即检测并擦除密钥，将清洗后的提示路由到LLM，并返回响应。这样，在不影响开发人员使用体验的前提下，避免了关键数据泄露。
控制螺旋式上升的AI成本： 您的工程团队的AI工具支出不断攀升，因为每次微小的代码补全都使用了强大且高成本的模型。通过部署Unbound，您可以配置路由规则，将简单任务发送到高效、低成本的模型，并将高级模型保留用于复杂的解决问题场景。这能显著降低您的月度AI开支，同时不影响性能。
安全赋能创新： 市场团队希望尝试使用新的AI内容生成工具，但您有安全方面的顾虑。有了Unbound，您可以通过网关引入新工具。这让团队能够自由创新，而您也能高枕无忧，因为您知道所有提示都将根据您公司的策略进行监控和保护。
为何选择Unbound？
Unbound凭借其统一的解决方案脱颖而出，它超越了简单的阻断和过滤。Unbound没有强迫您在创新和安全之间做出选择，而是提供了一个让两者兼得的框架。它将三项关键功能整合到一个单一、内聚的平台中：
主动安全： 自动化数据擦除和安全路由。
智能成本管理： 动态的、基于成本的模型选择。
运营韧性： 自动故障转移和错误处理。
这种集成方法简化了您的技术堆栈，并为企业级AI治理提供了全面的解决方案。
结论：
Unbound赋予IT和安全负责人自信地管理生成式AI采用的能力。它提供了必要的基本安全、可见性和成本控制，使您能够拥抱创新而不引入不必要的风险。您最终可以从管理AI蔓延转变为战略性地赋能整个组织的AI驱动生产力。
探索Unbound如何保障您组织的AI采用安全，并开启全新的创新水平！
常见问题 (FAQ)
1. Unbound如何处理敏感信息？ Unbound在内存中处理提示，除非明确标记为记录，否则不存储任何提示数据。对于需要可审计日志的企业，提示可以直接写入您在公共云中自己的安全数据存储，并采用只写访问权限。这确保您对数据保持完全控制。
2. 你们检测秘密的准确率是多少？ 我们的模型目前检测秘密的准确率超过90%。与仅仅阻断请求并创建事件的传统数据防泄漏（DLP）工具不同，Unbound的主要功能是擦除敏感数据并适当地路由请求。这使得组织能够实施更严格的安全策略，同时不中断用户工作流程。
3. 我可以将公司微调的模型与Unbound一起使用吗？ 当然可以。您可以通过Unbound与Google Vertex AI和AWS Bedrock的原生集成，集成并使用来自Hugging Face等平台的任何自定义模型，使您能够在安全和受控的框架内利用您的专业模型。
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Unbound was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-07-11.
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