本地 AI DLP
在端点本地检查 AI 提示词，以便在内容到达外部模型提供方之前识别敏感信息。
概述
Wald 是一款企业级 AI 安全平台，聚焦于两个相关任务：防止员工使用 AI 工具时的数据泄露，以及在受治理的工作区内为团队提供对领先语言模型的安全访问。该产品被定位为 AI DLP 层和 LLM Pack，因此企业可以选择保护现有 AI 使用，或将对已批准模型的访问集中管理。
AI DLP 产品在端点上运行，本地检查提示词，利用上下文智能对敏感内容进行分类，并应用允许、监控、警告和阻止等策略。LLM Pack 为 ChatGPT、Claude、Gemini、Grok 和其他模型提供受管控环境，并配有提示词净化、访问控制、审计日志和端到端加密。
核心能力
上下文感知检测
根据上下文和意图对提示词进行分类，而不只是依赖正则规则，这有助于识别不符合简单模式的敏感内容。
灵活的策略执行
通过单一策略引擎，在设备、浏览器、数据类型、团队和 AI 应用之间应用允许、监控、警告和阻止等操作。
提示词净化与本地恢复
在交互过程中用占位符替换敏感细节，并在响应返回后在本地恢复原始数据。
审计轨迹与报告
通过审计日志、可视化仪表板和报告工具跟踪 AI 使用情况，以支持治理和合规审查。
受管多模型访问
为多个领先 AI 模型提供一个统一订阅或工作区，包括 ChatGPT、Claude、Gemini 和 Grok。
常见用例
治理未经批准的 AI 使用
使用端点 DLP 层查看员工如何使用 AI 工具，识别影子 AI 活动，并在不过度阻碍生产工作的情况下执行策略。
为已批准的 LLM 提供安全访问
当团队需要一个受控工作区来常规使用多个 AI 模型，并希望在一个地方管理访问、日志和提示词时，部署 LLM Pack。
保护敏感提示词和文档
当员工需要在提示词中处理敏感的业务、客户或健康信息时，应用上下文净化和本地脱敏。
支持安全与合规监督
使用审计轨迹、可搜索日志和管理控制，支持内部审查、治理流程和合规证据收集。
为 AI 专属工作流适配 DLP
让团队在保留端点可见性和策略控制的同时使用 AI 模型，尤其适用于现有 DLP 工具是为电子邮件或文件传输而非 AI 提示词构建的场景。
Pros and Cons
Pros
- 提供在本地运行的端点级 AI DLP，而不仅限于网络层。
- 使用上下文分类，网站称其比仅依赖模式匹配更精准。
- 支持多种策略操作，包括允许、监控、警告和阻止。
- 为希望直接访问多个领先模型的团队提供独立的安全工作区。
- 包含审计日志、报告和管理控制，用于治理与审查。
Cons
- 来源未提供完整的集成列表或广泛的源系统连接器。
- 价格和产品组合仅有部分说明，因此买家可能需要联系销售或查看企业条款以获取完整的商业细节。
- 若干安全与合规性声明由供应商提供，但网站未给出可供独立评估的完整技术规范。
FAQ
Wald AI DLP 和 Wald LLM Pack 有什么区别？
Wald 提供两个主要产品：用于在端点监控和控制员工使用 AI 工具的 AI DLP，以及为团队在受管控工作区中安全访问多个 AI 模型的 Wald LLM Pack。
Wald 是如何部署的？
来源说明 Wald 提供灵活的部署模式。大多数企业会先从符合 SOC 2 的 SaaS 应用开始，而 DLP 解决方案则安装在各个端点上，SaaS 应用可通过浏览器访问。
Wald 如何保护提示词和数据？
Wald 表示其 DLP 层使用上下文智能，而不仅仅是模式匹配。它可以允许、监控、警告或阻止敏感使用，并支持本地化的提示词净化，这样 AI 仍然可以处理请求，同时不会向模型提供方暴露机密信息。
Wald 会存储或访问客户数据吗？
定价页面显示 Wald 使用端到端加密，并采用零数据保留政策；该政策可根据治理需求由客户调整。页面还说明，任何 Wald 员工都无法访问客户数据。
Wald 支持哪些 AI 工具？
来源未列出完整的集成目录。但它确实说明，AI DLP 可跨主流 AI 工具和浏览器运行，包括 ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot、Grok，以及产品页面中提到的其他 AI 工具。
Quick Facts
- 类别
- AI 安全 / AI DLP
- 主要产品模式
- AI DLP 和安全 LLM 工作区
- 平台
- 端点代理 + 可通过浏览器访问的 SaaS
- 提及的主要 AI 模型
- ChatGPT、Claude、Gemini、Grok、Copilot
- 价格 संकेत
- 网站提到企业定价和按席位付费计划
- 网站
- wald.ai