产品亮点
提示语先做匿名处理，再进入模型
端到端加密，云无关的零信任方案
检测数据污染、注入攻击和伦理偏差
优化提示语并验证结果，减少模型编造
提供 API 和界面，可接入 LangChain、Zapier 等工具
你能用它做什么
- 金融机构用大模型做客服时，隔离客户个人与财务数据
- 医疗机构分析患者数据时保护隐私
- 零售企业做营销和个性化推荐时保护客户数据
怎么用
- 1 注册账号，选择免费版或更高版本
- 2 在控制台配置 ztPolicyServer 的访问与隐私策略
- 3 把应用或 LangChain、Zapier 流程接到防火墙后面
- 4 开启提示语匿名化和结果验证
- 5 通过 API 或界面查看检测与防护记录
适合谁使用
需要合规调用大模型的金融、医疗、零售企业自建 AI 应用、担心数据出网的开发团队有隐私合规要求、需要留痕审计的组织
优点
- 敏感信息先脱敏再进模型，风险前置处理
- 覆盖注入攻击、数据污染、伦理偏差等场景
- 能嵌入现有 LangChain、Zapier 工作流，改动不大
局限
- 免费版的功能和服务级别有限，具体额度以官网为准
- 安全策略和隐私规则都要人来配置，有学习成本
- 主要面向企业场景，个人小项目用起来偏重
- 上游模型与集成工具变化会影响实际防护效果
ZeroTrusted.ai 是什么
ZeroTrusted.ai 做的是生成式 AI 安全，核心产品是 LLM 防火墙，资料显示它提供免费版，也有标准版、商业版和企业版。它要解决的问题很具体：大模型的训练数据里可能已经包含你的敏感信息，提示语发出去之后就有暴露和被滥用的风险。它的做法是先把提示语匿名化再送进模型，同时用端到端加密和云无关的零信任架构收窄数据外流面。
你能用它做什么
- 对提示语做匿名处理，减少敏感信息进入模型
- 通过 ztPolicyServer 和 ztDataPrivacy 管理数据安全与隐私
- 检测数据污染、注入攻击和伦理偏差
- 优化提示语并验证结果，降低模型编造
- 通过 API 和界面接入，也能与 LangChain、Zapier 等工具集成
适合谁使用
- 需要合规调用大模型的金融、医疗、零售企业
- 自建 AI 应用、担心数据出网的开发团队
- 有隐私合规要求、需要审计留痕的组织
需要留意什么
免费版的功能和服务级别有限，具体额度以官网为准。安全策略、隐私规则都要人来配置，不是装上就自动生效，有学习成本。它降低的是提示语和数据链路的风险，不能替代对模型本身的安全评估。上游模型和集成工具的变化也会影响实际防护效果，建议先在测试环境验证再上生产。
常见问题
免费版包含什么？
资料显示有免费版，同时分标准版、商业版和企业版，各档功能和服务级别不同，具体额度以官网为准。
怎么接进现有应用？
它提供 API 访问和用户界面，也支持和 LangChain、Zapier 等工具集成。
能防止 AI 编造内容吗？
它会优化提示语并验证结果，用来提高准确性、减少模型编造，但不等于完全消除。
数据存在哪？
资料提到通过 ztDataPrivacy 做数据安全与隐私管控，并提供端到端加密和云无关方案。
为什么说它免费
官网写明的免费方式： 免费版免费
免费额度、试用天数与功能范围由官网决定，随时可能调整，请以官网为准。
产品截图
截图归档自收录页面，仅供预览参考。
