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ZeroTrusted.ai

ZeroTrusted.ai是专注于生成式人工智能安全领域的服务平台,核心定位是为大语言模型应用场景提供全链路安全防护解决方案

ZeroTrusted.ai是专注于生成式人工智能安全领域的服务平台,核心定位是为大语言模型应用场景提供全链路安全防护解决方案。平台核心功能包括LLM流量防火墙防护、敏感数据匿名化处理、提示词与输出结果合规校验三类,同时支持多工具集成适配与动态加密管理。目标用户覆盖AI应用开发者、企业数据安全负责人、SaaS服务提供商、合规审计人员等群体,可应用于企业内部LLM应用部署、客户服务智能回复系统搭建、AI生成内容合规校验、API接口数据传输防护等多个场景,帮助使用者降低AI应用落地过程中的数据泄露、内容违规等安全风险。

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适用对象
AI应用开发者(LLM应用开发安全防护)
主要功能
LLM防火墙、提示词匿名
计费方式
付费
平台
网页
已收录
2026.06.14(142 天)
阅读目录

编辑评测与站内热度

3.5

编辑综合评分

满分 5 分

热度人气52
内容完整93
社区口碑58
免费程度58
资料深度56
核验可信85

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

1

近 7 日点击

1

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。

ZeroTrusted.ai是什么,怎么使用?

约 5 分钟

ZeroTrusted.ai是专注于生成式人工智能安全领域的服务平台,核心定位是为大语言模型应用场景提供全链路安全防护解决方案。平台核心功能包括LLM流量防火墙防护、敏感数据匿名化处理、提示词与输出结果合规校验三类,同时支持多工具集成适配与动态加密管理。目标用户覆盖AI应用开发者、企业数据安全负责人、SaaS服务提供商、合规审计人员等群体,可应用于企业内部LLM应用部署、客户服务智能回复系统搭建、AI生成内容合规校验、API接口数据传输防护等多个场景,帮助使用者降低AI应用落地过程中的数据泄露、内容违规等安全风险。

主要功能

  • LLM防火墙:该功能可对所有流向大语言模型的请求与返回结果进行实时拦截校验,使用者可在平台后台配置拦截规则,覆盖敏感关键词识别、数据泄露特征匹配、违规内容检测等维度,当流量触发规则时会自动拦截并生成告警日志,避免未授权的敏感数据进入大模型,同时防止模型输出违规内容。
  • 提示词匿名:使用者在提交提示词前,可开启该功能对提示词中的敏感信息进行自动替换处理,系统会识别身份证号、手机号、企业内部项目代号、客户隐私数据等内容,用通用占位符或者脱敏后内容替代,原始敏感数据不会上传至大模型服务商服务器,请求返回后可自动还原对应字段,不影响正常业务使用。
  • 合规策略管理:平台提供ztPolicyServer可视化管理后台,使用者可根据自身行业合规要求自定义安全策略,支持金融、医疗、政务等不同行业的合规模板选择,策略可实时同步到所有接入的LLM应用节点,修改后无需重新部署应用,即可实现全链路规则统一管控,满足不同场景的合规审计需求。
  • 输出结果校验:针对大语言模型返回的结果,该功能会进行多维度校验,一方面会校验内容是否包含违规信息、虚假信息,另一方面会对比返回结果与企业内部知识库的匹配度,识别模型编造内容,可配置自动拦截、人工复核等不同处理模式,降低模型幻觉带来的业务风险,提升AI输出内容的准确性。
  • 多工具集成:平台提供标准化API接口与插件适配方案,支持与LangChain、Zapier、主流LLM服务接口、企业内部业务系统等进行快速对接,使用者无需对原有AI应用架构做大幅改造,通过简单配置即可接入安全防护能力,适配不同企业的技术栈与现有工具链,降低部署成本。
  • 动态自适应加密:该功能会对数据传输与存储过程进行全链路加密,系统会根据数据敏感等级、访问用户身份、当前网络环境自动调整加密算法与密钥管理策略,密钥由使用者自主管控,平台不存储原始敏感数据与解密密钥,同时支持云环境、本地部署等不同架构的加密适配,满足云无关的部署需求。

怎么使用

  1. 第一步,访问ZeroTrusted.ai官网,点击注册按钮填写企业信息与联系方式完成账号注册,根据自身业务需求选择对应版本,完成账号激活与基础信息配置。第二步,进入平台控制台的策略管理页面,可选择行业通用合规模板,也可根据自身业务需求自定义敏感词拦截、数据校验等安全规则,完成策略保存与发布。第三步,根据自身使用的技术栈,选择对应的集成方案,按照官方提供的开发文档,将平台的安全接口接入到现有LLM应用流程中,完成接口联调测试。第四步,在测试环境发送包含模拟敏感信息的提示词请求,验证拦截、脱敏、校验等功能是否正常生效,确认无误后将配置同步到生产环境。第五步,日常可登录控制台查看安全审计日志,了解拦截请求数量、风险类型等数据,根据业务变化定期调整安全策略,也可联系客服获取技术支持。

适合什么人群

  • AI应用开发者(LLM应用开发安全防护)
  • 企业数据安全负责人(AI场景数据合规管理)
  • SaaS服务提供商(AI功能模块安全加固)
  • 合规审计人员(AI应用合规性校验审计)
  • 金融行业技术团队(智能客服等AI应用数据防护)
  • 医疗行业信息化人员(患者信息相关AI场景隐私保护)

总结

当前生成式AI落地过程中,数据安全与合规是很多企业面临的核心障碍,大模型训练数据泄露、提示词敏感信息上传、输出内容违规等问题,都可能给企业带来合规风险与经济损失,而这款聚焦生成式AI安全的平台,刚好切中了这一市场需求。平台没有走通用安全产品的路线,而是专门针对LLM应用的全流程做了功能适配,从提示词提交前的脱敏,到流量传输过程的拦截,再到输出结果的校验,覆盖了AI应用数据流转的全部环节,同时支持自定义策略与多工具集成,适配不同企业的个性化需求。对于想要落地AI应用又担心安全问题的企业来说,该平台提供了轻量化的接入方案,无需重构现有系统即可获得对应的安全能力,同时分层的定价方案也适配了不同规模主体的需求,不管是小型开发团队还是中大型企业,都能找到匹配的服务模式。

价格与免费额度

平台提供四个版本的定价方案,免费版可支持每月1000次API请求,仅提供基础敏感词拦截与简单脱敏功能,适合个人开发者或者小型团队做功能测试使用。标准版月付99美元,支持每月10万次请求,提供自定义拦截规则、基础合规模板与基础技术支持,适合小型创业团队的轻量AI应用使用。商业版月付499美元,支持每月100万次请求,提供全行业合规模板、输出结果校验、优先技术支持,适合中等规模企业的AI业务落地使用。企业版为定制化报价,无请求次数限制,提供本地部署选项、专属策略定制、专属客户成功服务,适合有复杂合规需求的中大型企业使用。

优点与不足

优点

  • 覆盖LLM应用全链路安全场景,从提示词脱敏、流量拦截到输出结果校验,实现数据流转全流程防护
  • 支持自定义安全策略与多行业合规模板,可适配金融、医疗、政务等不同领域的合规要求
  • 提供多工具集成适配方案,支持LangChain、Zapier等主流工具对接,接入成本较低
  • 采用动态自适应加密技术,密钥由用户自主管控,平台不存储原始敏感数据,数据可控性较高

不足

  • 免费版功能限制较多,仅支持基础的拦截规则,无法满足中大型企业的复杂合规需求
  • 部分行业定制化合规模板需要额外付费,中小团队的定制成本较高
  • 文档对非技术背景的用户不够友好,新手配置复杂策略需要一定的学习成本

能帮你做的 8 件事

  1. 01LLM防火墙
  2. 02提示词匿名
  3. 03合规策略管理
  4. 04输出结果校验
  5. 05AI安全场景的常用方案
  6. 06LLM防火墙场景的常用方案
  7. 07AI应用开发者(LLM应用开发安全防护)的日常效率工具
  8. 08在网页等多端直接使用

更新历史

  • ZeroTrusted.ai 收录进 Toolifai 目录
  • 页面资料核验与信息更新

常见问题

接入ZeroTrusted.ai是否需要重构现有的LLM应用架构?

不需要重构现有架构,平台提供标准化的API接口与对应技术栈的SDK,使用者只需要将原有指向大模型服务的请求地址替换为平台的代理地址,同时根据文档完成简单的参数配置,即可接入安全防护能力。对于使用LangChain、Zapier等工具的用户,平台还提供了现成的插件,只需要在工具中启用对应插件并填写平台的账号密钥,即可完成接入,整体接入过程通常不需要超过1小时,不会影响现有业务的正常运行。

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平台的提示词匿名功能会不会影响大模型的输出结果准确性?

该功能采用上下文关联的脱敏替换逻辑,在识别并替换敏感信息时,会保留信息的类型与上下文关联特征,比如将具体的手机号替换为格式一致的虚拟手机号,将企业内部项目代号替换为对应的通用类别标识,不会破坏提示词的语义结构。大模型返回结果后,系统会自动将脱敏替换的内容还原为原始信息,最终输出的结果和直接提交原始提示词的结果基本一致,不会对输出准确性产生明显影响,使用者也可以根据业务需求调整脱敏的粒度,平衡安全与效果需求。

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平台是否支持本地化部署?

企业版用户可以选择本地化部署方案,平台会提供完整的部署包与技术支持,帮助用户将整个系统部署在自身的服务器或者私有云环境中,所有数据流转与存储都在用户的私有环境内完成,不会经过平台的公有服务器,满足高安全等级的合规要求。本地化部署版本的功能与云端版本完全一致,同时支持与企业内部的权限系统、审计系统做定制化对接,企业可以自主管控所有加密密钥与安全策略,进一步提升数据可控性。

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如果出现安全漏防的情况平台会承担责任吗?

平台会按照服务等级协议(SLA)提供对应的保障,标准版及以上版本都有对应的SLA承诺,如果因为平台功能故障导致出现约定范围内的安全漏防情况,平台会按照协议提供对应的赔偿,具体赔偿规则会在购买服务的合同中明确。不过需要注意的是,如果是因为使用者自行配置的规则不完善、自行绕过防护接口提交请求,或者是大模型侧本身存在的非数据类安全问题,不在平台的保障范围内,建议使用者结合自身业务情况配置合理的安全规则,同时保留相关审计日志,方便后续追溯问题。

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平台支持哪些大语言模型服务的接入?

平台目前支持市面上主流的商用大语言模型与开源大模型的接入,包括OpenAI全系列模型、Anthropic Claude系列、Google Gemini系列、国内的通义千问、文心一言、星火大模型等,同时支持用户自行部署的开源大模型接入。只要大模型提供标准的API调用接口,都可以通过平台的代理服务接入防护能力,使用者只需要在后台配置对应的大模型API密钥,平台会自动完成请求的转发与防护,不需要针对不同大模型做额外的适配。

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