Cencurity

Deskripsi

Cencurity adalah gerbang keamanan untuk agen LLM yang membantu Anda mengamankan AI Anda dengan presisi tingkat perusahaan, bertujuan untuk mencegah kebocoran prompt dan akses tidak sah. Ini kompatibel dengan penyedia AI terkemuka, sehingga Anda dapat menghubungkan agen dan alur kerja IDE yang ada dalam hitungan menit tanpa perlu penulisan ulang, menggunakan satu integrasi untuk perilaku yang konsisten di seluruh model, alat, dan lingkungan.

Platform ini menyediakan dasbor keamanan terpusat, sebuah tampilan tunggal yang menunjukkan setiap panggilan agen, termasuk permintaan, respons, latensi, pelanggaran kebijakan, penghapusan, dan pemblokiran secara real-time. Perlindungan real-time menghentikan kebocoran di tepi dengan secara otomatis mendeteksi dan memblokir rahasia, PII, dan keluaran berisiko sebelum mencapai pengguna atau model, dan analisis log real-time memungkinkan Anda untuk mencari, memfilter, dan mengaitkan permintaan, respons, dan keputusan kebijakan untuk dengan cepat mengidentifikasi risiko.

Manfaat Cencurity termasuk deteksi berbasis kebijakan untuk memprioritaskan hal-hal yang penting, pengaman tanpa klik yang mengurangi risiko tanpa memperlambat pengiriman, pelaporan siap audit untuk kepatuhan, proxy LLM dengan penghapusan otomatis data sensitif, notifikasi webhook yang mengirimkan peringatan terverifikasi ke alat seperti Slack dan Jira, serta peluncuran dry-run untuk mengukur dampak sebelum penegakan. Pengaturan dilakukan di VS Code: instal ekstensi, aktifkan perlindungan, pilih penyedia LLM (OpenAI, Anthropic, Gemini, OpenRouter, atau LLM yang kompatibel dengan OpenAI), dan lalu lintas diarahkan melalui gerbang lokal yang memindai respons terhadap kebijakan keamanan lokal. Kunci API Anda tetap di dalam IDE dan hanya pelanggaran kebijakan yang dicatat. Cencurity menawarkan rencana gratis untuk memulai.

Fitur Inti Cencurity

• Gerbang keamanan yang memproksi lalu lintas agen LLM

• Deteksi dan pemblokiran rahasia serta PII secara real-time

• Proxy LLM dengan penghapusan otomatis data sensitif

• Dasbor terpusat untuk permintaan, respons, penghapusan, dan pemblokiran

• Analisis log real-time dengan pencarian, penyaringan, dan korelasi

• Deteksi berbasis kebijakan dan pengaman tanpa klik

• Pelaporan siap audit dan notifikasi webhook ke Slack dan Jira

• Peluncuran dry-run untuk mengukur dampak sebelum penegakan

Cara menggunakan Cencurity?

1. 1

   Instal ekstensi: Tambahkan ekstensi Cencurity dari Marketplace VS Code.

2. 2

   Aktifkan perlindungan: Jalankan Cencurity: Aktifkan Perlindungan dari Command Palette.

3. 3

   Pilih penyedia: Pilih penyedia LLM Anda, masukkan URL penyedia dan kunci API, dan pilih model.

4. 4

   Buka Pusat Keamanan: Jalankan Cencurity: Buka Pusat Keamanan untuk melihat dasbor di dalam VS Code.

5. 5

   Pantau dan tegakkan: Lalu lintas diarahkan melalui gerbang lokal, memindai respons dan mencatat hanya pelanggaran kebijakan.

Kasus Penggunaan Cencurity

• Mencegah kebocoran data
• Proxy LLM dan penghapusan
• Pemantauan keamanan
• Pelaporan kepatuhan
• Peluncuran kebijakan yang aman

FAQ dari Cencurity

• Apa itu Cencurity?

  Cencurity adalah gerbang keamanan untuk agen LLM yang mencegah kebocoran prompt dan akses tidak sah dengan memproksi lalu lintas AI, mendeteksi dan memblokir rahasia serta PII, menghapus data sensitif, dan menegakkan kebijakan.

• Bagaimana cara kerja perlindungan real-time?

  Ini menghentikan kebocoran di tepi dengan secara otomatis mendeteksi dan memblokir rahasia, PII, dan keluaran berisiko sebelum mencapai pengguna atau model.

• Penyedia mana yang didukung?

  Penyedia yang didukung termasuk OpenAI, Anthropic, Gemini, OpenRouter, dan LLM yang kompatibel dengan OpenAI.

• Bagaimana cara mengaturnya?

  Di VS Code, instal ekstensi Cencurity, jalankan Aktifkan Perlindungan, pilih penyedia LLM Anda dan masukkan kunci API Anda, dan buka Pusat Keamanan. Pengaturan memakan waktu kurang dari dua menit.

• Apakah kunci API atau data saya dikirim ke server Cencurity?

  Kunci API Anda tetap di dalam IDE dan tidak pernah dikirim ke server eksternal. Permintaan diarahkan melalui gerbang keamanan lokal, respons dipindai terhadap kebijakan lokal, dan hanya pelanggaran kebijakan yang dicatat sementara lalu lintas normal tidak disimpan.

• Bisakah saya menguji kebijakan sebelum menegakkannya?

  Ya. Peluncuran dry-run memungkinkan Anda mengukur dampak kebijakan Anda sebelum penegakan, kemudian meluncurkannya dengan aman.