Сайт Monitoring Tool от Raft Digital Solutions

Банер

LLM Monitoring для вашего GenAI-приложения

  • Найдите уязвимости прежде, чем их найдут злоумышленники
  • Непрерывный мониторинг безопасности контента
  • Мгновенное обнаружение угроз
Получить

Преимущества

  • Что такое LLM Monitoring для GenAI-приложений?

    Контроль и безопасность для GenAI-приложений

  • Анализируем сообщения и непрерывно выявляем аномалии и ошибки в пользовательских взаимодействиях с LLM

  • Мгновенно выявляем атаки, нацеленные на изменение поведения модели, кражу чувствительной информации и системных инструкций.

    В фокусе системы мониторинга: prompt-injection, jailbreaks и вредоносные HTML/Markdown элементы.

  • Осуществляем очистку сообщений от персональных данных

  • Оповещаем о всех нарушениях безопасности через различные каналы связи: электронная почта, мессенджеры, телеграм-бот

  • Предоставляем удобный и интуитивно понятный интерфейс для анализа результатов мониторинга

Hive Trace Решение для безопасности ваших GenAI-приложений

Пример анализа сообщений Hive Trace

  • Поддерживаем адаптивное управление токенами для пользователей с подозрительной активностью

  • Двунаправленный мониторинг: анализируем сообщения пользователя и ответы LLM

  • Визуализация аналитики под ваши требования

  • Отслеживаем нагрузку на систему

Продукт создан при поддержке
Университета ИТМО / AI Talent Hub

Направления мониторинга

OWASP Top 10 for Large Language Model Applications

LLM ID
Название
Описание
Hive Trace

LLM01:
2025

Промпт-инъекции (Prompt Injection)

Вмешательство пользователя в запросы, чтобы изменить результаты и функции модели.

LLM02:
2025

Утечка конфиденциальной информации (Sensitive Information Disclosure)

Риск утечки конфиденциальных данных, таких как PII, бизнес-информация или алгоритмы.

LLM03:
2025

Уязвимость цепочки поставки (Supply Chain)

Уязвимости в цепочке поставок могут привести к нарушениям безопасности и смещению данных.

LLM04:
2025

Отравление данных и модели (Data and Model Poisoning)

Манипуляции с данными на этапах обучения модели, что влияет на ее надежность и результаты.

LLM05:
2025

Некорректная обработка выходных данных (Improper Output Handling)

Отсутствие проверок и обработки вывода может привести к уязвимостям в приложениях.

LLM06:
2025

Чрезмерная агентность (Excessive Agency)

Чрезмерное использование LLM для принятия решений, выходящее за пределы безопасных границ.

LLM07:
2025

Утечка системных инструкций (System Prompt Leakage)

Утечка внутренних системных подсказок, которые раскрывают конфиденциальные настройки.

LLM08:
2025

Уязвимости векторов и эмбеддингов (Vector and Embedding Weaknesses)

Слабые места в моделях векторных представлений, способные вызвать непредсказуемые ошибки.

LLM09:
2025

Введение в заблуждение (Misinformation)

Генерация ложной или вводящей в заблуждение информации с потенциальными последствиями.

LLM10:
2025

Неограниченное потребление (Unbounded Consumption)

Неконтролируемое использование вычислительных ресурсов, что вызывает перегрузку системы.

Варианты использования Hive Trace

  • Хотите простое и быстрое подключение?

    Подключитесь к мониторингу в Yandex Cloud

    Подключиться

  • Вам необходима локальная настройка?

    Оставьте заявку на индивидуальное подключение

    Оценим задачу с учётом ваших потребностей

    Подготовим персонализированное коммерческое предложение

Публикации

Обсудим Ваш проект

Форма обратной связи