DeepKeep为大型语言模型提供企业级AI原生安全性

在人工智能的广泛应用中，大型语言模型（LLM）为企业提供了的数据处理和决策支持能力。然而，随之而来的安全和信用问题不容忽视。本文详细介绍了DeepKeep，一款专注于为LLM提供安全保护的解决方案，旨在帮助企业在享受AI带来的便利的同时，有效管理和规避相关风险。

1. LLM面临的安全挑战企业在采用LLM进行内容生成、摘要、翻译等任务时，可能会遇到多种安全威胁，包括数据拒绝服务攻击、规避、数据以及个人信息隐私问题。此外，LLM的信用问题，如公平性、毒性、幻觉等，也对企业构成了挑战。

2. DeepKeep的LLM安全解决方案DeepKeep提供了一套的安全措施，以保护企业在使用LLM时免受攻击和信用风险：

攻击防御：抵御包括提示注入、对性操纵和语义攻击在内的各种LLM攻击。 数据识别与警报：使用分层数据源系统识别幻觉并发出警报，防止数据和保护PII）。 语言检测与删除：检测并删除冒犯性不公平、不道德或性语言。

3. 客户使用案例分析文中通过银行和保险公司的案例，展示了DeepKeep在实际应用中的效果。银行使用LLM简化决策过程，而保险公司则通过LLM提供客户支持。DeepKeep通过实时检查输入和输出，帮助这些企业识别和防御外部威胁及内部错误。

4. DeepKeep的核心优势DeepKeep的AI安全保护覆盖了机器学习模型的整个生命周期，从风险评估到保护、监测和缓解。它为企业提供了一个企业级软件平台，以促进公正、无错误、安全且的AI解决方案。

结论

DeepKeep通过其的安全功能，帮助企业在享受LLM带来的便利的同时，有效管理和降低相关风险。它不仅保护企业免受外部攻击，还确保了内部数据的安全和隐私。