精选工程工作
x402Shield
面向基于 Rust 的 AI 代理、MCP 工具和 API 支付安全的已验证精选工程工作。
查看案例客户成果
针对 AI 系统、连接模型的流程、聊天机器人或内部助手进行有范围的安全审查，重点关注数据暴露、提示词注入、不安全输出、权限边界，以及在扩大使用前确认的书面整改优先级。
为什么 AI 整合需要安全主导
AI 流程通常会连接文档、客户渠道、内部工具、API 和业务系统。每一个连接点都可能带来新的风险：数据暴露、提示词注入、不安全输出、过高权限、工具误用和责任边界不清。
该审查重点关注提示词注入、数据暴露、不安全输出处理、模型或工具滥用、检索风险以及权限边界失效。
BilgeQor 的 AI 服务围绕书面范围、已批准数据来源、权限边界、人工审批点，以及扩大使用前的审查来设计。
范围影响因素
被审查的 AI 流程或助手数量
仅内部使用或面向客户暴露
模型、工具与整合架构
知识来源与检索设计
权限边界与操作能力
敏感数据暴露风险
提示词注入与滥用场景深度
所需整改与复测深度
适合对象
- 准备上线或扩大 AI 系统使用的新加坡团队
- 使用 LLM 驱动流程的 SaaS、金融科技、专业服务、教育、客服或运营团队
- 拥有面向客户聊天机器人、内部助手或 RAG 类知识系统的企业
- 在将 AI 连接到敏感流程前需要书面风险视图的团队
- 希望获得实用整改优先级，但不夸大合规或认证结果的管理者
包含内容
- AI 系统与流程范围审查
- 提示词注入与滥用场景测试
- 数据暴露与敏感信息审查
- 工具、权限与操作边界审查
- 知识来源与检索风险观察
- 不安全输出与转交流程审查
- 优先级排序的发现与整改说明
- 书面审查总结
不包含内容
- 无关系统的完整渗透测试
- 正式合规认证
- 法律意见
- 模型训练、微调或模型更换
- 24/7 监控或托管检测
- 生产环境修复，除非另行确定范围
- 在书面范围确认前直接结账
交付流程
1
范围与架构接收
审查 AI 流程、用户暴露面、数据背景、工具、知识来源与预期操作。
2
AI 风险测试
围绕提示词注入、数据暴露、不安全输出、权限边界与转交行为测试约定场景。
3
发现与优先级排序
记录风险观察、严重程度、业务影响与实用整改说明。
4
回顾与下一步
走查发现、限制、整改优先级，以及任何建议的复测范围。
代表性交付成果
提示词注入、数据暴露与 AI 权限边界发现报告
所有 AI 服务均为请求优先。在任何付款、定金或实施承诺之前，我们将以书面形式确认范围。
常见问题
相关证据
相关工程工作
与此服务范围直接相关的精选公开案例记录。每条记录都清晰保留其归属和披露边界。