Sobre Koreshield

Agentes de suporte a evidências de segurança

Resumo da IA

Todo agente de suporte recebe entrada não confiável: mensagem do cliente, documentos recuperados, chamadas de ferramenta propostas. A Koreshield tria os três antes de se tornar comportamento do modelo confiável na execução do aplicativo. Vazamentos de dados, instruções ocultas, artigos de ajuda, desvio de política, ações não seguras do agente são verificadas antes que o modelo atue, cada decisão registrada. Uma chamada integrar.

Descricao Detalhada

Koreshield é uma ferramenta de inteligência artificial revolucionária que protege agentes de suporte ao analisar e validar todas as entradas antes que sejam processadas. Ele verifica mensagens de clientes, documentos recuperados e chamadas de ferramentas, garantindo que apenas conteúdo confiável influencie o comportamento do modelo. Isso previne vazamentos de dados, instruções ocultas em artigos de ajuda e desvios de políticas, mantendo a segurança em cada decisão. Todas as ações são registradas, oferecendo transparência total. Ideal para equipes que desejam integrar segurança e conformidade em um único fluxo. Benefícios incluem proteção contra riscos, conformidade regulatória e maior confiabilidade nas interações. Casos de uso abrangem suporte ao cliente, análise de documentos sensíveis e automação segura de processos. Com Koreshield, cada etapa é monitorada, garantindo que o modelo nunca execute ações perigosas baseadas em entradas não confiáveis. Uma solução essencial para empresas

Captura de Tela da Ferramenta

Koreshield screenshot
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Principais Recursos

Verificação de mensagens de clientes não confiáveis
Validação de documentos recuperados antes do uso
Screening de chamadas de ferramentas propostas
Prevenção de vazamento de dados sensíveis
Detecção de instruções ocultas em ajuda
Monitoramento de drift de políticas do agente
Bloqueio de ações inseguras antes da execução
Registro completo de todas as decisões para auditoria
Integração simples via chamada única
Filtragem de comportamento não confiável do modelo
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