Cencurity
Cencurity是一款专注于大语言模型交互场景的安全网关工具，核心定位是为大语言模型的输入输出环节提供数据安全防护能力
Cencurity是一款专注于大语言模型交互场景的安全网关工具，核心定位是为大语言模型的输入输出环节提供数据安全防护能力。其核心功能包括敏感数据实时检测脱敏、高风险代码识别拦截、访问行为审计溯源、自定义安全规则配置、多LLM平台适配对接，主要面向企业IT安全管理人员、AI应用开发人员、数据合规专员等用户，可应用于企业内部LLM服务部署、AI应用对外输出安全管控、数据合规场景审计、研发团队代码交互防护等多个场景，帮助用户降低大语言模型使用过程中的数据泄露、违规内容输出等安全风险。
- 适用对象
- 企业IT安全管理人员(LLM服务安全防护部署)
- 主要功能
- 敏感数据脱敏、高风险代码检测
- 计费方式
- 付费
- 平台
- 网页
- 已收录
- 2026.09.04（57 天）
阅读目录
编辑评测与站内热度
编辑综合评分
满分 5 分
六维指标基于站内真实数据（热度、社区反馈、资料完整度、可达性核验等）综合评估，非用户投票。
全站热度排名
#4751
分类内排名
#78 / 393
累计站内点击
—
近 7 日点击
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排名与点击为站内真实统计口径，反映 Toolifai 用户行为，非编辑评分。
Cencurity是什么，怎么使用？
约 5 分钟Cencurity是一款专注于大语言模型交互场景的安全网关工具，核心定位是为大语言模型的输入输出环节提供数据安全防护能力。其核心功能包括敏感数据实时检测脱敏、高风险代码识别拦截、访问行为审计溯源、自定义安全规则配置、多LLM平台适配对接，主要面向企业IT安全管理人员、AI应用开发人员、数据合规专员等用户，可应用于企业内部LLM服务部署、AI应用对外输出安全管控、数据合规场景审计、研发团队代码交互防护等多个场景，帮助用户降低大语言模型使用过程中的数据泄露、违规内容输出等安全风险。
主要功能
- 敏感数据脱敏：用户在配置网关接入大语言模型服务后，系统会自动对所有输入prompt和模型输出内容进行扫描，可识别身份证号、银行卡号、手机号、商业机密关键词、个人隐私信息等数十类敏感内容，支持自动替换为掩码字符、拦截请求、告警通知三种处理模式，避免敏感数据在大语言模型交互过程中被泄露或留存。
- 高风险代码检测：针对研发人员使用大语言模型生成、调试代码的场景，系统内置代码风险规则库，可识别硬编码密钥、内部接口路径、涉密业务逻辑代码、高危漏洞利用代码等内容，支持自定义添加企业内部敏感代码特征，发现风险时可自动拦截请求并记录违规详情，避免内部代码资产泄露或高危代码被生成使用。
- 访问行为全审计：网关会完整记录所有经过的交互请求，包括请求用户ID、请求时间、输入内容、模型返回内容、风险检测结果、处理动作等全链路信息，支持按用户、时间、风险类型等多维度筛选查询，可导出审计报表，满足企业数据安全合规审计的需求，也便于安全团队追溯违规事件的完整过程。
- 自定义规则配置：支持管理员根据企业自身安全需求自定义安全规则，可设置特定敏感关键词库、调整不同风险类型的处理等级、配置白名单用户/请求路径、设置单日单用户请求频次上限等，规则配置后即时生效，适配不同行业、不同业务场景的个性化安全防护要求。
- 多LLM平台适配：支持对接OpenAI、Anthropic、文心一言、通义千问等主流商用大语言模型API，也支持对接企业本地部署的开源大语言模型服务，仅需简单修改API调用地址和密钥配置即可完成接入，无需对现有LLM应用的代码逻辑进行大幅调整，降低企业接入安全防护的改造成本。
- 风险实时告警：系统可配置风险告警规则，当检测到高等级敏感数据泄露风险、批量高风险代码请求、异常高频访问等行为时，可通过邮件、企业微信、钉钉、webhook等方式向指定的安全管理人员推送告警通知，便于及时响应处理潜在的安全事件。
怎么使用
- 第一步，访问cencurity.com官网，完成企业账号注册和实名认证，根据自身使用的大语言模型部署情况选择云端SaaS版本或本地部署版本，获取对应的接入指南文档。第二步，登录管理后台，在接入配置页面填写需要对接的大语言模型的API地址、密钥信息，测试连接确认网关可以正常转发请求到目标LLM服务。第三步，进入安全规则配置页面，先启用系统默认的敏感数据、高风险代码检测规则，再根据企业需求添加自定义敏感关键词、调整不同风险的处理方式，设置告警接收人和通知渠道。第四步，将原有业务系统中调用大语言模型的API地址替换为Cencurity网关提供的代理地址，保持原有请求参数不变，发送测试请求验证检测和脱敏功能是否正常生效。第五步，在审计日志页面查看所有交互请求的记录，定期导出审计报表，根据实际使用情况持续调整安全规则，优化防护效果。
适合什么人群
- 企业IT安全管理人员(LLM服务安全防护部署)
- AI应用开发人员(对外AI产品输出安全管控)
- 数据合规专员(LLM交互场景合规审计)
- 企业研发团队负责人(研发人员LLM使用安全管控)
- 金融/医疗等强合规行业信息化负责人(敏感数据交互防护)
- 政企单位信息化部门(内部LLM服务安全管理)
总结
在大语言模型逐步落地到企业各业务场景的当下，数据安全和内容风险是很多企业推进AI应用时面临的核心顾虑，这款工具的定位刚好切中了这个需求，它没有直接参与大语言模型本身的训练或推理，而是在交互环节作为安全网关存在，这种部署模式对现有业务的侵入性很低，企业不需要重构已经上线的LLM应用，只需要通过代理转发的方式就能接入防护能力。它的检测覆盖了输入和输出两个方向，既可以避免员工把内部敏感数据输入到大语言模型中，也可以拦截模型输出的违规内容或者高风险代码，同时全链路的审计能力也能满足合规要求，对于有数据安全顾虑的企业来说，是落地LLM应用时可以考虑的安全防护选项。
价格与免费额度
Cencurity提供免费版、专业版、企业版三个定价版本，免费版支持最多对接2个大语言模型服务，每月最多处理1万次请求，提供基础的敏感数据检测和脱敏功能，适合小型团队测试使用；专业版按每月399元计费，支持对接10个大语言模型服务，每月处理100万次请求，解锁自定义规则配置、风险告警、基础审计功能，适合中等规模企业使用；企业版采用定制化报价，根据对接模型数量、请求量、部署模式、定制化功能需求等进行收费，提供本地部署、专属客户服务、自定义规则库训练等服务，适合大型企业或者强合规行业使用。
优点与不足
优点
- 部署模式轻量，仅需替换API代理地址即可接入，无需大幅修改现有LLM应用代码
- 检测覆盖输入输出双链路，同时支持敏感数据和高风险代码两类核心风险的识别防护
- 规则配置灵活度高，支持自定义敏感词库、风险处理逻辑，适配不同行业的个性化需求
- 适配主流商用和开源大语言模型，支持云端SaaS和本地部署两种交付模式
- 全链路交互日志留存，支持多维度查询和报表导出，满足合规审计需求
不足
- 默认规则库对部分小众行业的专属敏感数据识别准确率有待提升，需要用户自行补充自定义规则
- 本地部署版本对服务器硬件有一定要求，需要企业配备相应的运维人员进行维护
- 目前暂不支持大语言模型多模态内容（图片、音频、视频）的安全检测，仅覆盖文本交互场景
- SaaS版本的请求响应会有少量延迟，对响应速度要求极高的实时交互场景可能存在影响
能帮你做的 8 件事
- 01敏感数据脱敏
- 02高风险代码检测
- 03访问行为全审计
- 04自定义规则配置
- 05LLM安全网关场景的常用方案
- 06敏感数据脱敏场景的常用方案
- 07企业IT安全管理人员(LLM服务安全防护部署)的日常效率工具
- 08在网页等多端直接使用
更新历史
- 页面资料核验与信息更新
- Cencurity 收录进 Toolifai 目录
常见问题
Cencurity接入是否会影响现有大语言模型的使用功能？
正常情况下不会影响现有大语言模型的使用功能，Cencurity作为安全网关仅做请求的转发和内容检测，不会修改正常请求的参数和模型返回的非风险内容，用户在业务侧的调用方式、参数格式、模型返回的正常内容都和接入前保持一致，仅当检测到风险内容时会按照配置的规则进行拦截、脱敏或者告警，企业的现有LLM应用功能可以正常运行，不需要做额外的逻辑调整。
Cencurity是否会留存用户的交互数据？
如果使用云端SaaS版本，系统会按照用户配置的日志留存周期存储交互审计数据，用户可以自行设置留存时长，最长不超过180天，到期后数据会自动删除，且平台不会将用户的交互数据用于任何模型训练或者第三方商业用途；如果使用本地部署版本，所有交互数据都会存储在企业自身的服务器中，平台侧不会获取任何交互数据，用户可以完全自主管控数据的存储和销毁，满足数据主权相关的合规要求。
支持对接本地部署的开源大语言模型吗？
支持对接本地部署的开源大语言模型，只要开源模型的API接口符合OpenAI兼容格式或者主流的LLM API规范，就可以通过配置接入，对于部分特殊定制的开源模型接口，也可以通过自定义请求解析规则的方式完成适配，本地部署版本的Cencurity可以部署在企业的内部网络中，和本地大语言模型在同一网络环境下运行，不会涉及数据出公网的问题，适合有本地化部署需求的企业使用。
敏感数据识别的准确率如何？可以自定义识别规则吗？
系统默认的规则库对通用类敏感数据（身份证、手机号、银行卡、常见商业机密关键词等）的识别准确率较高，针对部分行业专属的敏感数据，可能存在识别覆盖不全的情况，用户可以在管理后台自行添加自定义的敏感关键词、正则匹配规则、特定数据格式的识别逻辑，也可以上传企业专属的敏感数据特征库，来提升对应场景下的识别准确率，规则配置后即时生效，可以随时调整。
如果出现误拦截的情况怎么处理？
如果出现正常请求被误拦截的情况，首先可以在审计日志中查看具体的拦截原因，确认是哪条规则触发了拦截，对于偶发的误拦截，可以将对应的请求内容或者用户添加到白名单中，后续相同内容或者该用户的同类请求就不会被拦截；如果是规则本身的适配问题，可以调整对应规则的检测阈值，或者删除不适用的规则，此外也可以联系技术支持人员协助优化规则配置，降低误拦截的概率。
可以和企业现有的安全运维体系打通吗？
支持和企业现有的安全运维体系打通，系统提供标准的webhook接口，可以将告警信息推送到企业现有的安全运营中心、企业微信、钉钉、邮件等系统中，审计日志也支持通过API接口导出，对接企业自身的日志分析平台或者合规审计系统，同时支持对接企业的SSO单点登录系统，方便管理员使用现有企业账号登录管理后台，不需要额外维护新的账号体系。
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