English(EN) Security by Construction: Making Three Classes of AI Data Leaks Structurally Impossible(Loreflow)

Loreflow 的架构在结构上防止 AI 数据泄露

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-15 23:47

Loreflow 是一款使用公司 Slack 和 GitHub 数据回答问题的公司大脑产品，它实施了一种新颖的安全架构，以防止三种关键类型的 AI 数据泄露。Loreflow 的设计通过其代码使跨租户泄露、提示注入泄露和静默字段泄露在结构上不可能，而不是依赖于提示级别的安全措施。该系统通过确保证据投影模块无 I/O 操作，限制可能影响答案的检索内容的范围，并明确定义数据字段以防止意外信息流来实现这一点。 AI

影响通过展示强大的数据安全架构设计，增强了企业 AI 应用的信任度。

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dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Rafia Najam · 2026-10-15 23:47

安全内建：让三类 AI 数据泄露在结构上不可能（Loreflow）

<p>How Loreflow's answer pipeline is designed so that cross-tenant leakage, prompt-injection exfiltration, and silent field leaks can't happen — no matter what the model does. October 2026.<br /> The problem with prompt-level safety<br /> Most AI products bolt safety on at the pr…

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安全内建：让三类 AI 数据泄露在结构上不可能（Loreflow）

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