裝置端 AI DLP
在端點本機檢查 AI 提示詞，讓敏感內容能在送達外部模型供應商之前就被偵測出來。
概覽
Wald 是一個企業級 AI 安全平台，專注於兩項相關工作：在員工使用 AI 工具時防止資料外洩，以及讓團隊在受治理的工作區中安全存取領先的語言模型。該產品同時被呈現為 AI DLP 層與 LLM Pack，因此組織可在保護既有 AI 使用與集中存取已核准模型之間選擇。
AI DLP 產品在端點運作，會在本機檢查提示詞、利用情境式智慧分類敏感內容，並套用允許、監控、警告與封鎖等政策。LLM Pack 則為 ChatGPT、Claude、Gemini、Grok 與其他模型提供受管環境，具備提示詞淨化、存取控制、稽核紀錄與端對端加密。
核心功能
情境感知偵測
依據情境與意圖分類提示詞，而不僅只依賴 regex 規則，有助於攔截不符合簡單樣式的敏感內容。
彈性政策執行
透過單一政策引擎，對裝置、瀏覽器、資料類型、團隊與 AI 應用套用允許、監控、警告與封鎖動作。
提示詞淨化與本機還原
在互動過程中以佔位符取代敏感資訊，並在回應返回後於本機還原原始資料。
稽核軌跡與報表
以稽核紀錄、可視化儀表板與報表工具追蹤 AI 使用情況，以利治理與合規審查。
受管多模型存取
提供一個訂閱或工作區，讓團隊可使用多款領先的 AI 模型，包括 ChatGPT、Claude、Gemini 與 Grok。
常見使用情境
治理未經核准的 AI 使用
使用端點 DLP 層來觀察員工如何使用 AI 工具、識別影子 AI 活動，並在不必要地阻礙生產力工作的前提下執行政策。
為已核准的 LLM 提供安全存取
當團隊需要多款 AI 模型的受控工作區，並希望在單一位置管理存取、紀錄與提示詞時，部署 LLM Pack。
保護敏感提示詞與文件
當員工需要在提示詞中處理敏感的業務、客戶或健康資訊時，套用情境式淨化與本機遮蔽。
支援資安與合規監督
使用稽核軌跡、可搜尋的紀錄與管理控制，支援內部審查、治理流程與合規證據蒐集。
為 AI 特定工作流程調整 DLP
讓團隊在使用 AI 模型時仍保有端點可視性與政策控制，特別是當既有 DLP 工具主要為電子郵件或檔案傳輸而非 AI 提示詞所建置時。
Pros and Cons
Pros
- 提供在本機運作的端點層級 AI DLP，而不僅限於網路層。
- 使用情境式分類，網站表示其比單純以樣式比對更精準。
- 支援多種政策動作，包括允許、監控、警告與封鎖。
- 為想直接存取多款領先模型的團隊提供獨立的受控工作區。
- 包含稽核紀錄、報表與管理控制，便於治理與審查。
Cons
- 來源未提供完整的整合清單或廣泛的來源系統連接器。
- 定價與方案包裝的描述僅部分揭露，因此買方可能需要聯絡銷售或查閱企業條款以取得完整商業資訊。
- 多項安全與合規主張由供應商提出，但網站未提供可供獨立評估的完整技術規格。
FAQ
Wald AI DLP 和 Wald LLM Pack 有什麼差異？
Wald 提供兩項主要產品：用於在端點監控與控管員工使用 AI 工具的 AI DLP，以及讓團隊在受控工作區中安全存取多款 AI 模型的 Wald LLM Pack。
Wald 如何部署？
來源指出 Wald 提供彈性的部署模式。多數企業會先採用符合 SOC 2 的 SaaS 應用程式，而 DLP 解決方案會安裝在每個端點上，並可透過瀏覽器存取 SaaS 應用程式。
Wald 如何保護提示詞與資料？
Wald 表示其 DLP 層使用情境式智慧，而不只是模式比對。它可以允許、監控、警告或封鎖敏感使用情境，並支援本機化提示詞淨化，讓 AI 仍可處理請求，同時不會將機密暴露給模型供應商。
Wald 會儲存或存取客戶資料嗎？
定價頁指出，Wald 使用端對端加密，並採用零資料保留政策；該政策可依客戶的治理需求進行調整。頁面也表示，沒有任何 Wald 員工可以存取客戶資料。
Wald 可搭配哪些 AI 工具？
來源未列出完整的整合目錄。不過，它確實說明 AI DLP 可跨主要 AI 工具與瀏覽器運作，包括 ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot、Grok，以及產品頁面中提到的其他 AI 工具。
Quick Facts
- 分類
- AI 安全 / AI DLP
- 主要產品模式
- AI DLP 與受控 LLM 工作區
- 平台
- 端點代理程式加上可透過瀏覽器存取的 SaaS
- 提到的主要 AI 模型
- ChatGPT、Claude、Gemini、Grok、Copilot
- 價格 संकेत號
- 網站提及企業級定價與按座位付費方案
- 網站
- wald.ai