LLM 语义识别
用于超越关键词或正则匹配，识别模糊语义、隐喻语言与渐进攻击意图。
核心亮点
从 Prompt 到输出的语义级 LLM 防护。
来源设计将 Codiris 定位为 LLM Security Guardian，覆盖语义识别、LLM 风险评估、Prompt 评估、输出护栏、运行时监控与 AI 数据采集。
待复核
LLM 风险评估
语义意图
Prompt 控制
输出护栏
LLM 风险评估
将模型交互评估为安全相关事件，而不是普通应用流量。
Prompt 评估
在指令、意图与上下文演变为运营风险前进行评估。
输出护栏
对模型响应与生成内容执行策略关注。
Codiris 通过语义识别、Prompt 评估、输出护栏与全场景 AI 数据采集保障 LLM 使用安全。
来源模块描述资产盘点与行为审计，用于应对 AI 使用碎片化、路径不透明和责任边界不清。
全场景数据采集
跨访问模型采集 LLM 安全证据。
Codiris 将公网 LLM 使用、API 调用、企业 AI 服务与 Agent 活动组织为可审计的安全面。
多模式非侵入接入
支持终端旁路监测、代理管控与异步集成，适配不同 LLM 运营路径。
深度语义重构
重构 Prompt 内容、模型推理参数与多轮对话上下文，用于审查。
AI 可见性与审计
让原本不透明的 LLM 路径进入审计视野。
来源模块描述资产盘点与行为审计，用于应对 AI 使用碎片化、路径不透明和责任边界不清。
LLM 资产盘点
建立模型、应用、访问路径、Prompt 与生成输出面的运营台账。
对话审计轨迹
连接 Prompt、响应、模型上下文与用户会话，用于安全复核。
AI 风险与合规监测
治理生成内容与模型交互。
Codiris 将 Prompt 评估、输出护栏、运行时监测与合规工作流连接起来，使 LLM 安全成为可复核的运营过程。
运行时监测
在请求与响应仍具运营可操作性时监测模型交互行为。
合规工作流连接
将风险信号路由到复核、调查与证据管理流程。
行业解决方案
面向受监管运营的 LLM 安全场景。
Codiris 来源材料重复列出石油能源、航空、交通与航运等场景语境。它们保持为场景方向，而非部署证明。
石油与能源
面向工业知识工作流与安全敏感运营的 LLM 护栏。
航空
面向受监管航空语境中 LLM 使用的评估与监测模式。
交通与航运
面向分布式物流、路线和运营辅助用例的安全复核模式。