
개요
주요 기능
- 파워 포인트 인젝션 및 죄수 감지
- 민감한 데이터 및 PII 필터링
- 에이전트 활동 모니터링 및 로깅
- 도구-사용 및 출력 정책 집행
- 이상 행동에 대한 경고
- 일반 LLM 공급자와 통합
가격
- 모델
- Free
- 카테고리
- AI 보안
- 평점
- 4.5 / 5 (4)
사용 사례
고객 대면 에이전트에서 파워 포인트 인젝션 차단
Incoming user message 및 tool output 필터링하여 차단 및 인젝션 시도 감지를 하여 LLM에서 보호되도록 public-facing chatbot를 만듭니다.
PII 및凭证 누출 방지를 위해
에이전트 입력 및 출력 스캔하여 PII, secrets, 또는 자체 보안 콘텐츠를 비공개되게 하고 불가피한 노출을 차단합니다.
자율 에이전트의 도구 사용 정책 집행
이벤트를 invoke하고 어떤조건하에 사용하는 경우에 에이전트가 호출하는 tool에 대한 guardrail을 적용할 수 있습니다.
프로덕션에서 에이전트 동작 감사
AI 에이전트 사용 및 남용에 대한 logs, alerts 및 가시성을 제공하여 장애 대응 및 준수 검토를 가능하게 합니다.
장단점
장점
- 새로운 AI 에이전트 위협에 중점을 둡니다.
- 데이터 누출 및 PII 노출을 막습니다.
- 에이전트 동작에 대한 가시성을 제공합니다.
- 이상하지 않은 existing 모델위에 작용합니다.
단점
- 에이전트 호출에 지연이 발생합니다.
- 배포를 위해 통합 작업이 필요합니다.
- 효과는 위협 커버리지에 의존합니다.
리뷰
4개 평가의 평균.
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Does the job
Pretty happy overall. Sensitive data and PII filtering just works and focused on emerging AI agent threats. Effectiveness depends on threat coverage can be annoying, but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.
Solid for our team
We rolled this out across the team last quarter and works as a layer over existing models. Agent activity monitoring and logging fits neatly into how we already work, and sensitive data and PII filtering removed a step we used to do by hand. Adds latency to agent calls, which is the main caveat, but it has held up under daily use.
Does the job
Pretty happy overall. Alerts for suspicious behavior just works and provides visibility into agent behavior. but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.
Does the job
Pretty happy overall. Sensitive data and PII filtering just works and focused on emerging AI agent threats. Effectiveness depends on threat coverage can be annoying, but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.
Q&A
Secra는 무엇인가요?
Secra는 AI 보안 인프라 계층으로 AI 에이지와 LLM 사이에 위치합니다. Secra는 AI 에이지로의 공격을 미리 차단하며, 인격 도용 및 데이터 유출을 실시간으로 감지합니다.
Asked by Tomáš Novák · Dec 3, 2025
Secra는 prompt injection을 어떻게 감지합니까?
Secra는 3계층 감지 파이프라인을 사용하여 prompt injection을 감지합니다. Layer 0는 Aho-Corasick 전처리기가 30+ 명의 명시적 공격 패턴을 1ms 이내에 0 토큰 비용으로 잡습니다. Layer 1은 regex 패턴 기반 공격을 위해 규칙 엔진을 적용합니다. Layer 2는 모호한 경우만 Groq LLM를 사용하므로 0.25-0.75의 스코어를 얻습니다.
Asked by Dara Fitzgerald · Nov 9, 2025
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Asked by Quoc Bui · Oct 19, 2025
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Asked by Faisal Rahman · Oct 1, 2025
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