Rakshak by KalpitLabs

Rakshak 是一款专为 LLM 应用打造的输入安全层 API，能够在用户请求到达模型之前进行拦截，并在模型输出时进行脱敏处理。它的诞生源于团队在 Le Chat (Mistral) 和 Sarvam AI 的 Indus 模型中发现的系统提示提取、安全护栏绕过及钓鱼内容生成等漏洞。Rakshak 旨在为印度 AI 团队提供本土化的安全解决方案，同时兼容任何 LLM API。

核心功能

Rakshak 提供双向防护：入站过滤 实时检测并阻止恶意输入，如提示注入、越狱尝试；出站脱敏 自动识别并移除敏感信息，如个人身份信息、API 密钥等。只需一个自助 API 密钥，即可在 一小时内 完成集成，无需修改现有模型调用逻辑。

主要特性

• 实时拦截：在请求到达模型前进行多层安全检测，延迟极低
• 双向过滤：同时防护输入攻击和输出泄露，覆盖完整数据流
• 快速集成：提供标准 REST API，支持任何编程语言，文档清晰
• 持续更新：基于团队对主流 LLM 的漏洞研究，规则库定期升级
• 本土优化：特别针对印度语言和场景进行适配，同时兼容全球模型

适用场景

Rakshak 适用于所有将 LLM 集成到生产环境的团队，尤其是金融、医疗、政务等对数据安全要求严格的行业。无论是构建聊天机器人、内容生成工具还是自动化客服，Rakshak 都能在不影响用户体验的前提下，显著降低安全风险。