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直接アクセス
システムを検査し、トレードオフを指定して作業を行うエンジニアと直接話し合います。
私たちが解決するもの
AI の漏洩が 1 つのバグから発生することはほとんどありません。弱い境界線が連続しすぎているのです。
私たちは、機密データがどのようにシステムに入るのか、何を取得できるのか、どのくらいの期間存続するのか、エージェントはそれに対して何を行うことができるのか、ログ、出力、またはツール呼び出しを通じてどのように漏洩するのかを調べます。 これは、チームが RAG、副操縦士、社内アシスタント、またはエージェントのワークフローを迅速に進めているものの、実際のデータ パスがまだ強化されていない場合に重要になります。
それは通常次のように表示されます ユーザーやエージェントが認識すべき以上のコンテキストを返す広範囲にわたる検索, インデックス、キャッシュ、またはメモリ レイヤーにおけるクロステナント露出, アクションまたはコネクタを通じてデータを漏洩できるツールを使用するエージェント, and ユーザー権限と AI 権限の間の役割の境界が弱い.
得られるもの
- 機密コンテンツがどこに侵入、移動、保持、終了するかを示すデータ フロー マップ
- 影響、可能性、悪用経路に基づいて優先順位付けされた漏洩リスク登録
- 取得範囲、テナントの分離、権限チェックのための境界設計
- 編集、エスカレーション、レビューポイントを含む出力保護戦略
- メモリ、ログ、分析、ベンダーの露出に関する運用上の推奨事項
- 証拠パックのセキュリティ、エンジニアリング、調達はすべて使用できます。
制御と配信
データ境界設計
- プロンプト、取得、メモリ、出力に対する分類を意識したルーティング
- ユーザーおよびエージェントのワークフロー用の最小権限コンテキストのアセンブリ
- インデックス、キャッシュ、履歴、共有サービスのテナント分離ルール
- ツールに接続された AI フロー全体でのシークレットの処理とトークン スコープのレビュー
漏洩防止制御
- 取得フィルター、スコープ付きインデックス、および出力前チェック
- 編集パターンと制御された開示ロジック
- 機密性の高いアクションまたはリスクの高い対応に対する承認ゲート
- 衛生状態をログに記録して追跡し、新たな漏れ面の発生を回避します
検証
- ユーザーの役割とテナントの境界を越えたシナリオベースの漏洩テスト
- 内部および外部の関係者によるプロンプトおよびワークフローの悪用ケース
- 現実的な使用パターンでのランタイム制御の検証
- ガードレール、ルーティング、またはポリシーの変更後にループを再テストする
典型的な結果
- 機密データ環境向けのよりクリーンな AI アーキテクチャ
- 顧客のセキュリティに関するアンケートへのより良い回答
- サポート、ナレッジ、エージェント ツールによる内部リスクの軽減
- 常に漏洩の不安を抱かずに AI を拡張するための実行可能な道
02
限界のある最初のステップ
ほとんどのエンゲージメントは、膨大な範囲を保持するのではなく、レビュー、監査、プロトタイプ、または焦点を絞ったビルドから始まります。
03
証拠第一
より明確な範囲、より明確な優先順位、そして精査の下で企業が守ることができる次の動きを持って退職します。
配達
先輩主導
直接的な技術コミュニケーション
カバレッジ
AI、システム、セキュリティ
スタック全体にわたる 1 つのチーム
市場
ヨーロッパ、アメリカ、シンガポール
主要なエンジニアリングハブにわたるクライアント
個人データ
プライバシーを厳守
GDPR、英国 GDPR、CCPA/CPRA、PIPEDA、DPA/SCC 対応