VirbiusLLM 在提示词入口与模型响应出口做数据过滤与风险拦截， 识别敏感数据、提示注入与违规内容，保障大模型交互环节的数据安全。
入口防注入、出口防泄漏，让大模型在可控的数据边界内工作。
在请求进入模型前识别提示注入、越狱与恶意指令，阻断针对模型的攻击意图。
识别个人隐私信息、密钥凭证与业务敏感字段，避免敏感数据进入不可控的模型链路。
按策略对敏感内容进行脱敏、替换或阻断，在保留业务可用性的同时降低数据暴露面。
模型输出返回业务前进行二次检查，拦截敏感数据泄露、越权信息与不合规内容。
对输入与输出内容进行风险识别，按策略执行放行、脱敏、拦截或转人工处理。
记录过滤与拦截事件，为安全分析、责任追溯与合规检查提供依据。
大模型既不天然可信，也不天然安全。输入和输出，都需要被检查。
在大模型请求与响应之间完成安全检查，让护栏成为链路的一部分。
只要模型会接触业务数据，入口与出口就都需要被守护。
员工向大模型提问内部资料时，自动过滤敏感字段，避免机密信息进入模型上下文或被带出。
在客服、办公助手等高频交互中，拦截提示注入与违规内容，确保输出符合业务与合规要求。
Agent 调用大模型处理业务数据时，与运行时管控联动，形成输入、推理、执行的完整安全链路。