Arrêtez les injections de prompts avant qu'elles n'atteignent votre modèle
AI Cordon inspecte chaque document, fragment RAG, sortie d'outil et message utilisateur pour détecter les instructions cachées — et retourne un verdict assorti d'un score de confiance en millisecondes.
Regardez le cordon lire une attaque en temps réel
Chaque message entrant, document et réponse d'outil est inspecté à la recherche d'instructions cachées. Voici le détecteur à l'œuvre sur quatre charges représentatives.
Conçu pour les pipelines LLM en production
Détection directe et indirecte
Détecte à la fois les attaques classiques « ignorez toutes les instructions précédentes » et les injections indirectes cachées dans le contenu récupéré et les sorties d'outils.
Verdicts en millisecondes
Un modèle basé sur DeBERTa servi sur CPU retourne un verdict assorti d'un score de confiance, assez rapide pour s'exécuter dans le flux de vos requêtes.
Un seul appel API
Postez votre texte sur /api/v1/check avec une clé API. Pas d'enfermement SDK, pas de modèle à héberger, facturation à l'usage.
Transparence mécaniste
Contrairement aux boîtes noires opaques, notre détecteur visualise tout le processus de détection au niveau des activations de neurones.
Les documents et prompts entrants sont décomposés en embeddings vectoriels. La direction de ces vecteurs est transmise au réseau détecteur.
Les neurones des couches feed-forward intermédiaires s'allument là où un motif sémantique correspond à une instruction cachée.
Le détecteur localise les segments de texte suspects (spans) en les comparant aux vecteurs d'instructions cachées destructrices.
Trois scores orthogonaux — destinataire, instruction et danger — sont calculés, et le résultat de filtrage final est renvoyé.
Des indicateurs de protection parmi les meilleurs
Séparation maximale entre un contexte légitime et des instructions cachées malveillantes.
Détecte 85,9 % des attaques réelles et sophistiquées tout en maintenant les fausses alertes sous 1 %.
Un seul passage dans notre propre réseau — aucun appel à des LLM tiers. Vos données ne partent jamais vers des modèles externes.
Testé face à AgentDojo. Déployé dans un PoC en production réelle.
Profil de score multidimensionnel
Au lieu d'un oui/non primitif, notre réseau calcule trois dimensions de risque indépendantes — sans aucun angle mort.
À quel point l'instruction vise à modifier le comportement du modèle de langage externe — et non celui de l'utilisateur.
La force de l'impératif dans le texte : exiger d'oublier les règles, effacer le contexte système ou exécuter des commandes système.
Dommages potentiels si l'instruction se déclenche : fuite du prompt système, redirection de l'utilisateur vers des sites malveillants ou code destructeur.
Voyez quels neurones s'activent sur une attaque
Les poids qui rendent le verdict sont lisibles. Déplacez le seuil d'activation, puis cliquez sur un neurone pour inspecter son poids et son biais.
Carte d'activation FFN en direct
Une lecture mécaniste des poids du modèle et des activations de neurones en temps réel.
Paramètres de visualisation
Reference-Free Differentiator
Comparaison d'architectures : vérification via un LLM externe contre des cartes d'activation locales.
Tarification transparente
Payez à l'usage — sans abonnement. Commencez avec 1 000 vérifications gratuites, puis ne payez que pour les vérifications réellement effectuées.
Gratuit
Essayez le détecteur sur vos propres données — sans carte ni engagement.
1 € / 10 vérifications
Rechargez votre solde et ne payez que pour les vérifications effectuées. Sans abonnement ni limites expirantes.
Sur devis
Analysez toute votre base de connaissances en un seul passage — gros volumes, grosses remises. Tarif adapté à votre échelle.
Comment le tarif est calculé
Une vérification correspond à un document jusqu'à 5 000 caractères. 10 vérifications coûtent 1 € ; au démarrage nous créditons 1 000 vérifications gratuites et reversons 10 % de cashback à chaque rechargement.
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