员工无意识把核心资料粘贴给 AI
适用对象
制造、政务、咨询、研发等高敏数据场景中，希望既释放 AI 效率又避免数据外泄的团队。
RAG 检索片段越权影响输出
浏览器和工具调用成为数据外发通道
客户价值
让方案从第一轮试用开始就服务真实推进
让高敏数据在进入模型、浏览器、RAG 和工具调用前就被识别和处置，业务继续用 AI，核心资产保持可控边界。
01
客户信息、源代码、专利资料和模具数据能按企业业务语义进入识别规则，而不是只靠通用关键词。
02
Prompt、文件、浏览器、RAG 片段和工具调用共同纳入链路，覆盖 AI 使用中最容易被忽略的数据外发路径。
03
脱敏、阻断、告警和人工复核都有证据记录，便于安全、法务和业务共同复盘。
方案范围
把泛化需求拆成可治理的对象、链路和动作
企业落地时最怕方案讲得大、执行落不下去。先明确治理对象、控制位置和运营责任。
数据对象识别
先确认哪些资料在 AI 场景下属于高敏对象，再将其映射到 Prompt、文件、知识库和工具调用链路。
- 客户名单和联系方式
- 源代码、密钥和技术文档
- 财务、专利、模具和研发资料
外发链路控制
在浏览器、RAG、智能体工具和远端 API 调用中识别数据外发路径。
- AI Web 访问审计
- RAG 片段权限校验
- 工具调用载荷检查
处置和追溯
根据数据类型和风险等级执行脱敏、阻断、告警和人工复核，并保留完整证据链。
- 发送前脱敏或阻断
- 高风险外发告警
- 按会话和工具调用追溯
产品力证据
客户认可方案，来自能被验证的产品能力
每个方案都明确哪些产品能力承担入口、内容、通道、执行或评测职责，让客户看到能力组合不是口号。
数据识别产品力
AI 安全护栏结合企业敏感对象清单和上下文语义识别，覆盖客户、研发、财务、代码和专利资料。
- 识别 PII、商业秘密和代码密钥
- 支持企业业务词表和例外规则
- 按风险等级执行脱敏、阻断或复核
通道审计产品力
AI 安全浏览器将 Web 访问、Prompt、Response、用户和设备绑定，减少普通浏览器和脚本绕过路径。
- 记录 AI Web 输入输出证据
- 阻断非授权访问通道
- 关联用户、设备、站点和多轮会话
工具链追踪产品力
AI 智能体安全追踪 MCP、工具调用和远端服务载荷，让数据不仅在对话中可控，也在执行链路中可追溯。
- 记录请求地址、方法、载荷和响应
- 识别敏感文件读取与外发
- 把工具调用纳入审计证据链
关键效果展示
每个关键效果都有完整流程图，不只停留在结果标签
用可视化方式说明风险从哪里进入、由哪个治理中心承接、最终沉淀为什么效果和证据。
01
敏感内容发送前可处置
客户、代码、专利和财务等高敏内容在进入模型前完成识别、脱敏和复核。
客户信息
源代码
专利资料
财务报表
发送前数据安全
自动脱敏
阻断外发
复核留痕
02
浏览器访问可审计
把 AI Web 访问和用户、设备、站点、会话绑定，形成可追溯的浏览器通道证据。
安全浏览器
用户身份
设备环境
AI 网站
AI Web 通道审计
Prompt 记录
Response 记录
异常告警
03
工具调用数据流可追踪
把 MCP、远端 API、文件读取和调用载荷纳入审计，定位敏感数据流向。
MCP 调用
远端 API
文件读取
调用载荷
工具调用数据追踪
数据流向
外发识别
调用链报告
落地路径
从真实场景到策略上线，每一步都有明确产出
解决方案不是产品堆叠，而是围绕风险入口、治理策略、验证方式和持续运营形成闭环。
数据分级
确认客户信息、代码密钥、专利资料、核心模具数据等敏感对象。
入口收口
通过安全浏览器和统一 AI 门户减少绕过策略的访问路径。
内容防护
在输入、输出、上下文和 RAG 检索环节执行脱敏、校验与阻断。
执行追踪
审计智能体工具调用和远端服务访问，定位敏感数据流向。
试用推进
用一个真实业务场景把价值做实，再推进规模化
试用不是演示环境走一遍，而是在客户真实入口、真实数据类型和真实使用链路中验证方案是否成立。
第 1 阶段：敏感对象建账
选择一类真实高敏资料，建立数据对象、使用部门、AI 入口和外发链路清单。
第 2 阶段：链路防护试运行
在 Prompt、浏览器、RAG 和工具调用中配置识别、脱敏、阻断、告警和复核策略。
第 3 阶段：证据复盘与策略扩展
用真实命中记录复盘处置效果，再扩展到更多数据类型、部门和智能体工具链。
交付物
每一步都要留下可复盘的结果
方案落地不能只停留在咨询结论，至少要沉淀对象清单、策略配置、审计记录和验证结果。
01AI 场景敏感数据对象清单
02Prompt 与文件输入防护策略
03浏览器和工具调用审计链路
04风险处置与追溯记录
验收关注
方案是否成立，要看能不能通过这些检查
验收标准围绕真实链路：入口是否收口、风险是否可处置、证据是否可追溯。
- 高敏内容在发送给模型前可被识别
- 浏览器和工具调用外发路径可追踪
- RAG 片段越权和投毒风险可被发现并处置
成功信号
试用结束时，客户应看到这些可复盘证据
好感来自确定性：能看见风险、能解释处置、能把结果带回内部继续推动。
- 员工提交高敏内容前，系统能给出脱敏、阻断或复核动作，并留下命中依据。
- 浏览器和工具调用中的外发路径能被追踪到用户、设备、目标服务和具体载荷。
- 业务部门能把本部门的专属敏感对象持续补充进策略，而不是依赖一次性项目配置。
决策检查
方案进入试用前，建议先完成这三项检查
这些问题用于确认方案是否真的适合当前组织，而不是把所有 AI 安全问题都装进同一个模板。
边界是否足够具体
AI 场景敏感数据保护 需要明确治理对象、数据类型、用户范围、工具范围和处置动作，避免只停留在方向描述。
交付物是否能复用
方案输出应能沉淀为后续部门推广、策略复盘、审计汇报和上线准入的可复用资产。
失败路径是否被覆盖
试用时要同时验证阻断、脱敏、告警、误报复核和异常回滚路径，避免只演示成功路径。
产品组合
这些产品共同支撑该解决方案
方案验证
用当前业务边界验证 敏感数据保护 是否真的可落地
制造、政务、咨询、研发等高敏数据场景中，希望既释放 AI 效率又避免数据外泄的团队。 免费试用阶段会优先确认风险入口、产品组合、交付物和验收关注点。
申请免费试用