SecuredAI是一款隐私优先的AI安全工具,核心定位为帮助用户在使用各类大语言模型时保护敏感数据安全。核心功能包括敏感数据自动检测、敏感数据遮蔽处理、本地数据恢复、零知识保险库存储、自定义敏感规则配置。目标用户包含企业数据安全团队、医疗机构、金融从业者、法律从业者、科技研发人员、个人隐私保护爱好者,适合需要向AI输入包含机密信息的提示词,同时不希望泄露敏感数据的各类使用场景。
- 运营状态
- 正常运营
- 地址
- securedai.com
- 定价模式
- SecuredAI提供免费版本,免费版本
- 是否开源
- 闭源
- 适合人群
- 企业数据安全团队、金融行业从业者、医疗机构工作人员、法律行业从业者
- 收录时间
- 2026/9/4
- 内容更新
- 2026/9/15
- 访问量
- 0 次
编辑点评
这款隐私保护工具解决了当前很多用户使用AI时的核心痛点:很多企业和个人需要将包含敏感信息的内容输入AI获得帮助,但又担心敏感数据被AI服务商获取,带来数据泄露风险。这款工具通过前置检测遮蔽、本地存储恢复的路径,在不改变用户原有使用AI习惯的前提下,实现了敏感数据的隔离保护。它的零知识存储设计,让服务端也无法接触到用户的原始敏感数据,从架构层面保障了数据安全。同时支持自定义规则,可以适配不同行业的监管要求,不管是个人用户保护隐私,还是企业满足合规要求,都可以找到对应的使用方式。对于需要处理受监管数据的用户来说,这是一款可以填补AI使用流程中安全缺口的工具。
核心功能
使用指南
- 1
访问SecuredAI官网,根据自身需求注册对应账号,完成基础的账号配置,选择需要对接的目标AI模型服务。
- 2
进入工具配置页面,根据自身所属行业需求,开启预设的敏感数据检测分类,也可以添加自定义的敏感数据匹配规则。
- 3
在SecuredAI的输入框中输入需要发送给AI的完整提示词,包含需要保护的敏感内容,点击预处理按钮。
- 4
工具自动完成敏感数据检测、遮蔽,将处理后的提示词发送给你选择的目标AI模型,等待AI返回处理结果。
- 5
工具自动在本地将AI返回结果中的占位符替换回原始敏感数据,你就可以获取完整结果,敏感数据全程未离开你的本地设备。
优势与不足
优点5 项
敏感数据处理全程在发送给AI前完成,从流程上避免数据泄露
零知识架构设计,服务端不存储用户原始敏感数据
支持自定义敏感检测规则,适配不同行业合规需求
可对接绝大多数主流AI模型,不需要更换原有AI服务
数据恢复在用户本地完成,不影响最终结果的可用性
不足4 项
需要额外增加一道预处理流程,会小幅增加AI使用的操作时间
目前仅支持文本类敏感数据检测,暂不支持图片、文档内敏感数据处理
免费版本可处理的提示词数量有限,无法满足高频使用需求
自定义规则配置需要一定的基础学习成本,新手需要时间适应
定价说明
SecuredAI提供免费版本,免费版本每月可处理不超过50次提示词,支持基础的预设敏感数据分类检测,仅可满足个人用户轻度使用需求,无法使用自定义规则功能。付费版本分为个人版和企业版,个人版定价为每月9美元,不限处理次数,开放自定义规则功能,适合个人用户和小型团队使用;企业版定价为每月49美元起,支持团队账号管理、专属合规配置方案,适合中大型企业使用。建议轻度使用的个人用户选择免费版本,高频使用的个人或小型团队选择个人版,有合规需求的企业选择企业版。
价格和授权政策可能变化,请以官网最新信息为准
适合人群与场景
- 企业数据安全团队
保护企业机密数据
- 金融行业从业者
处理客户财务信息
- 医疗机构工作人员
处理患者健康数据
- 法律行业从业者
处理客户案件机密
- 科技企业研发人员
处理内部技术文档
- 政府公务人员
处理内部涉密信息
- 个人隐私保护爱好者
保护个人敏感信息
常见问题
深度了解
在日常使用AI工具的过程中,很多用户都遇到过需要输入敏感数据才能获得AI帮助的场景,比如金融从业者需要将客户财务数据输入AI做分析,医疗机构需要将患者病历信息输入AI做整理,企业研发人员需要将内部技术文档输入AI做总结,但这些敏感数据如果直接发送给AI模型服务商,就会带来数据泄露的风险,也可能不符合行业的合规监管要求。SecuredAI作为一款隐私优先的AI安全工具,很好的解决了这个问题,它可以在你的提示词发送给AI模型之前,自动检测提示词中包含的各类敏感数据,自动完成敏感数据的遮蔽替换,将真实敏感数据存储在你本地设备的零知识保险库中,只发送处理后的内容给AI模型,等AI返回结果后,再在本地自动替换回真实敏感数据。SecuredAI支持敏感数据自动检测、敏感数据遮蔽处理、零知识本地存储、本地数据自动恢复、自定义敏感规则配置、多AI模型适配等多个功能,不管是个人用户保护个人隐私,还是企业用户满足合规要求,都可以使用SecuredAI完成AI使用流程中的敏感数据保护,不需要更换你原本使用的AI模型,只需要增加一道前置处理流程,就可以获得有效的隐私保护。
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