Piling gawaing pang-inhinyeriya
x402Shield
Napatunayang piling gawaing pang-inhinyeriya para sa seguridad ng AI-agent, MCP-tool, at pagbabayad sa API na nakabatay sa Rust.
Tingnan ang kasoAI System at Model Security Review
Mula sa PHP 445,000~US$7,080Petsa ng sanggunian: Okt 9, 2026 · Ang lokal na presyo ang nananatiling batayan; hindi ito rate para sa pagbabayad o pag-aayos ng transaksyon.
Resulta para sa bumibili
Isang nakatukoy na saklaw na pagsusuri ng seguridad ng isang deployed o malapit nang ilunsad na sistema ng AI para sa mga koponan sa Pilipinas — LLM workflow, chatbot, panloob na assistant, sistema ng pagkuha, o automation na nakakonekta sa API. Nakasulat na mga natuklasan na sumasaklaw sa prompt injection, pagkakalantad ng data, mga hangganan ng pahintulot, at mga priority ng remediation bago ang mas malawak na paglulunsad.
Bakit mahalaga ang integrasyon ng AI na may gabay ng seguridad
Ang mga sistema ng AI ay direktang kumokonekta sa mga input ng gumagamit, panloob na data, mga API, at mga tool sa negosyo. Nang walang isang sadyang pagsusuri ng seguridad, ang mga karaniwang paraan ng pagkabigo ay hindi natutuklas: prompt injection sa pamamagitan ng mga input ng Messenger o Viber, pagkakalantad ng data sa pamamagitan ng mga sistema ng pagkuha, hindi ligtas na mga output na umaabot sa mga gumagamit o mga downstream na sistema, at mga aksyon na ginagawa nang walang pag-apruba ng tao.
Ang pagsusuring ito ay nakatutok sa mga kahinaan sa prompt injection sa mga channel ng AI na nakaharap sa customer — kabilang ang Messenger at Viber, pagkakalantad ng data sa pamamagitan ng labis na permissive na pagkuha, hindi ligtas na paghawak ng output kung saan ang AI-generated na nilalaman ay umaabot sa mga sistema nang walang sanitisasyon, panganib sa pagkuha mula sa mga mahinang kontroladong knowledge base, at hindi ligtas na access ng API at tool nang walang sapat na mga limitasyon ng saklaw.
Ang mga serbisyo sa AI ng BilgeQor ay itinayo sa paligid ng nakasulat na saklaw, mga aprubadong pinagkukunan ng data, mga hangganan ng pahintulot, mga puntos ng pag-apruba ng tao, at pagsusuri bago ang mas malawak na paglulunsad.
Mga driver ng saklaw
Bilang ng mga AI workflow o sistema na susuriin
Panloob kumpara sa pagkakalantad na nakaharap sa customer — Messenger, Viber, web chat, helpdesk, CRM, o panloob na tool
Arkitektura ng modelo, tool, at integrasyon
Disenyo ng pinagkukunan ng kaalaman at pagkuha
Mga hangganan ng pahintulot at kakayahang gumawa ng aksyon
Panganib sa pagkakalantad ng sensitibong data at paghawak
Lalim ng prompt injection at senaryo ng pag-abuso
Kinakailangang lalim ng remediation at muling pagsubok
Perpekto para sa
- Mga koponan ng produkto, app, e-commerce, at SME sa Pilipinas na naghahanda na ilunsad o palawakin ang isang AI feature
- Mga koponan ng support at operasyon na gumagamit ng mga AI workflow na nakakonekta sa Messenger, Viber, web chat, CRM, o helpdesk
- Mga negosyo na may mga chatbot na nakaharap sa customer, panloob na mga assistant, o mga sistema ng kaalaman batay sa pagkuha
- Mga teknikal na koponan o may-ari ng negosyo na nagtayo ng AI workflow at nangangailangan ng independyenteng pagsusuri bago ang mas malawak na paglulunsad
- Mga lider na naghahanap ng mga praktikal na natuklasan ng panganib at mga priority ng remediation nang hindi labis na sinasabi ang sertipikasyon
Ano ang kasama
- Pagsusuri ng saklaw ng sistema ng AI at workflow
- Pagsubok ng prompt injection at senaryo ng pag-abuso
- Pagsusuri ng pagkakalantad ng data at sensitibong impormasyon
- Pagsusuri ng hangganan ng tool, pahintulot, at aksyon
- Mga obserbasyon sa panganib ng pinagkukunan ng kaalaman at pagkuha
- Pagsusuri ng hindi ligtas na output at pagpapasa
- Mga priority na natuklasan at mga tala ng remediation
- Nakasulat na buod ng pagsusuri
Ano ang hindi kasama
- Buong penetration test ng mga walang kaugnayan na sistema
- Pormal na sertipikasyon o audit ng pagsunod
- Legal na payo
- Pagsasanay ng modelo, fine-tuning, o pagpapalit ng modelo
- Pagmamatyag 24/7 o managed detection
- Mga ayos sa production maliban kung hiwalay na tinukoy ang saklaw
- Bayad o checkout bago makumpirma ang nakasulat na saklaw
Proseso ng paghahatid
1
Pagtanggap ng saklaw at arkitektura
Suriin ang AI workflow, pagkakalantad ng gumagamit, konteksto ng data, mga tool, mga pinagkukunan ng kaalaman, mga nilalayon na aksyon, at mga koneksyon ng API o channel.
2
Pagsubok ng panganib ng AI
Subukan ang mga napagkasunduang senaryo na sumasaklaw sa prompt injection, pagkakalantad ng data, hindi ligtas na output, mga hangganan ng pahintulot, at pag-uugali ng pagpapasa.
3
Mga natuklasan at pagbibigay-priyoridad
Idokumento ang mga obserbasyon sa panganib, kalubhaan, epekto sa negosyo, at mga praktikal na tala ng remediation.
4
Pagsusuri at mga susunod na hakbang
Talakayin ang mga natuklasan, mga limitasyon, mga priority ng remediation, at anumang inirekomendang saklaw ng muling pagsubok.
Kinatawang deliverable
Ulat ng mga Natuklasan sa Prompt Injection, Pagkakalantad ng Data, at Hangganan ng Pahintulot ng AI
Lahat ng serbisyo ng AI ay request-first. Ang saklaw ay nakumpirma sa sulat bago ang anumang pagbabayad, deposito, o pangako sa implementasyon.
Mga madalas na tanong
Kaugnay na ebidensya
Nauugnay na gawaing inhinyeriya
Mga piling pampublikong tala ng kaso na direktang nauugnay sa saklaw ng serbisyong ito. Nananatiling malinaw sa bawat tala ang hangganan ng atribusyon at pagsisiwalat nito.
Humiling ng pagsusuri ng scope
Sabihin sa amin ang tungkol sa iyong koponan, mga workflow, at konteksto ng data. Tutugon kami ng nakasulat na saklaw at nakumpirmang mga ihahatid bago ang anumang pangako.