Supervisa los patrones de uso en tiempo real para identificar interacciones anormales, peligrosas o comprometidas antes de que escalen a incidentes de seguridad.


La Detección de Amenazas de Comportamiento analiza continuamente cómo interactúan los usuarios con sus LLMs para detectar patrones que se escapan de los filtros basados en indicaciones.
Sigue la evolución de la sesión a través de varios mensajes para detectar cadenas de exploits complejas.
Asigna puntuaciones de amenazas dinámicas a sesiones basadas en datos históricos y en tiempo real.
Identifica valores atípicos de comportamiento como inundaciones repentinas de solicitudes, cambios en la estructura de entrada o cambios de tono.
Bloquea automáticamente usuarios, IPs o sesiones que excedan los umbrales de amenazas configurables.
Detecta ataques coordinados, abusos o anomalías de uso con alta precisión, incluso en volumen máximo.


Integra la Detección de Amenazas Conductuales en tu stack existente y flujos de trabajo para obtener información y respuesta en tiempo real.
Envía alertas push y datos de sesión a herramientas como Splunk o Prometheus para una visibilidad de seguridad centralizada.
Conecta con el Motor de Política de Moderación para hacer cumplir reglas condicionales basadas en el comportamiento de amenazas.
Rastrea cada interacción, activación de política y decisión de bloqueo para análisis forense y fines de cumplimiento.
Amplía la lógica de detección a través de complementos personalizados que se adaptan a su paisaje de aplicaciones único.
Envía alertas push y datos de sesión a herramientas como Splunk o Prometheus para una visibilidad de seguridad centralizada.
Conecta con el Motor de Política de Moderación para hacer cumplir reglas condicionales basadas en el comportamiento de amenazas.
Rastrea cada interacción, activación de política y decisión de bloqueo para análisis forense y fines de cumplimiento.
Amplía la lógica de detección a través de complementos personalizados que se adaptan a su paisaje de aplicaciones único.
Mitiga riesgos antes de que se intensifiquen a través de la Seguridad en Tiempo de Ejecución
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