Vad vi löser

AI läckage kommer sällan från en bugg. Det kommer från för många svaga gränser i följd.

Vi tittar på hur känslig data kommer in i systemet, vad som kan hämtas, hur länge den lever, vad agenter kan göra med den och hur den kan fly genom loggar, utdata eller verktygsanrop. Det här spelar roll när team rör sig snabbt med RAG, copiloter, interna assistenter eller agentarbetsflöden men ännu inte har hårdnat de riktiga datavägarna.

That usually shows up as alltför bred hämtning som returnerar mer sammanhang än vad användaren eller agenten borde se, exponering för flera hyresgäster i index, cacheminne eller minneslager, verktygsanvändande agenter som kan exfiltrera data genom åtgärder eller kopplingar, and svaga rollgränser mellan användarbehörigheter och AI behörigheter.

Vad du får

  • Dataflödeskarta som visar var känsligt innehåll kommer in, flyttas, kvarstår och går ut
  • Läckageriskregister prioriterat efter påverkan, sannolikhet och exploateringsväg
  • Gränsdesign för hämtningsomfattning, hyresgästisolering och behörighetskontroller
  • Utdataskyddsstrategi inklusive redigering, eskalering och granskningspunkter
  • Driftsrekommendationer för minne, loggar, analyser och leverantörsexponering
  • Evidence pack säkerhet, teknik och upphandling kan alla användas

Kontroller och leverans

Datagränsdesign

  • Klassificeringsmedveten routing för uppmaningar, hämtning, minne och utgångar
  • Sammansättning av minsta privilegier för användar- och agentarbetsflöden
  • Regler för hyresgästseparering för index, cachar, historik och delade tjänster
  • Hemlighetshantering och granskning av token-omfattning över verktygsanslutna AI-flöden

Kontroller för förebyggande av läckage

  • Hämtningsfilter, omfångade index och kontroller före utmatning
  • Redaktionsmönster och kontrollerad avslöjandelogik
  • Godkännande grindar för känsliga åtgärder eller högrisksvar
  • Logga och spåra hygien för att undvika att skapa nya läckageytor

Godkännande

  • Scenariobaserade läckagetester över användarroller och hyresgästgränser
  • Snabba och arbetsflödesmissbruksärenden för interna och externa aktörer
  • Verifiering av körtidskontroller under realistiska användningsmönster
  • Testa om slingor efter skyddsräcken, routing eller policyändringar

Typiska resultat

  • Renare AI arkitektur för känsliga datamiljöer
  • Bättre svar på kundsäkerhetsfrågeformulär
  • Minska intern risk från support, kunskap och agentverktyg
  • En fungerande väg att skala AI utan konstant läckageångest

Why Teams Choose SToFU Systems

Senior-led delivery. Clear scope. Direct technical communication.

01

Direkt åtkomst

You talk directly to engineers who inspect the system, name the tradeoffs, and do the work.

02

Bounded First Step

Most engagements start with a review, audit, prototype, or focused build instead of a giant retained scope.

03

Evidence First

Leave with clearer scope, sharper priorities, and a next move the business can defend under scrutiny.

Leverans Seniorledd Direkt teknisk kommunikation
Rapportering AI, system, säkerhet Ett lag över traven
Marknader Europa, USA, Singapore Kunder över viktiga ingenjörsnav
Personuppgifter Integritetsdisciplinerad GDPR, Storbritannien GDPR, CCPA/CPRA, PIPEDA, DPA/SCC-medveten

Kontakta

Starta konversationen

Några tydliga rader räcker. Beskriv systemet, trycket, beslutet som är blockerat. Eller skriv direkt till midgard@stofu.io.

0 / 10000
Ingen fil har valts