LLM 與生成式 AI 的第一道安全防線

全面防禦提示注入與資料外洩。Akamai Firewall for AI 專為生成式 AI 設計

補足傳統 WAF 不足,在不影響效能的前提下建立企業級防護。

為什麼您的 AI 應用需要專屬防火牆

傳統 WAF 僅能檢查封包與語法,無法理解 LLM 的語意。這導致生成式 AI 應用暴露在全新的攻擊面之下,企業面臨著提示注入、資料外洩與不當輸出的巨大風險。

什麼是 Akamai Firewall for AI?

Akamai Firewall for AI 是一個專為大型語言模型 (LLM) 設計的安全解決方案。它部署於應用程式與 AI 模型之間,透過即時語意分析,識別並攔截提示注入 (Prompt Injection)、防止敏感資料外洩 (DLP),並阻擋有害內容輸出,支援多雲端、混合與內部部署環境,為企業在邊緣端建立第一道 AI 專屬防線。

基於語意分析的即時護欄機制

Firewall for AI 位於使用者與 LLM 之間,對所有雙向流量進行深層語意檢測。不同於傳統防火牆,能理解對話的上下文,並根據風險評分和客戶風險偏好,強制執行三項關鍵安全措施:

監控

記錄偵測到的威脅以進行分析,不干擾查詢,提供可視化威脅情報。

修改

即時去識別化或移除不安全內容,維持自然的對話流程,同時消除風險。

拒絕

直接封鎖高風險輸入內容進入模型,避免不安全的回應傳回給使用者。

四大抵禦機制

常見使用情境

互動式查詢

與智慧客服

保護面向公眾的 Chatbot,

防止惡意誘導機器人輸出

不當言論或內部資訊。

供自然語言

搜尋

保護檢索增強生成架構,

確保檢索到的敏感文檔在

生成回應前已被適當過濾。

內容生成與

智慧助理

確保企業內部使用的

Copilot 工具不會成為資

料外洩的管道。

AI 導向

API 保護

為後端 AI 模型 API

提供強大的邊緣防護,

防止資源耗盡攻擊。

Akamai-2026_08

常見問題

傳統 WAF 主要針對 SQL 注入或 XSS 等語法攻擊,無法理解自然語言。Firewall for AI 具備語意分析能力,能識別針對 LLM 的提示注入(如 Jailbreak)以及敏感資料的語境,這是 WAF 無法做到的。

極低影響。若採用 Akamai 邊緣整合部署模式,防護邏輯在全球邊緣節點執行,離使用者最近,能以極低延遲完成檢查,幾乎不影響使用者體驗。

可以。透過配置資料遺失防護策略,系統可識別並攔截包含程式碼片段、PII 個資或特定關鍵字的輸入,防止機密數據被送往外部模型。

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何蕙廷 Helen02-7720-1888#5201helenho@systex.com