AgentCloak 开发人员概述

AgentCloak 使用经过优化的数据泄漏防护 AI。AgentCloak AI 可以检测提示、文本或数据中的个人，并检测其相应的受保护数据，例如：

• 姓名
• 年龄
• 体重
• 性别
• 所在地
• 医疗术语
• 财务信息

受保护的值将被替换为可自定义的占位符，例如：

• 哈希值如 Joseph -> FS33f!234#1
• 令牌如 1234-4567-8901-2345 -> 2345-6432-1245-1235
• 彼得等面具->P****

AgentCloak 使用新一代 AI 驱动的数据泛化技术来泛化个人数据和健康数据。与前几代受保护数据解决方案不同，AgentCloak 经过训练的 AI 对受保护数据层级拥有深入的理解，例如，可以将地址泛化到城市、州/省、国家或地区。AI 驱动的数据泛化示例包括：

• 34岁 -> 30-39岁
• 体重 175 磅 -> 体重 170-189 磅
• 头痛 -> 轻微神经系统疾病
• 柏林 -> 德国

AgentCloak 维护安全的数字孪生，以维持隐藏数据和未隐藏数据之间的连接。

• 数字孪生与目标 AI 代理完全隔离。
• 当数据返回客户端时，数字孪生字段将被解除隐藏。
• 完全可定制的架构支持多种字段类型和 Blob。

对于端到端 AI 数据保护，可以从代理客户端调用 AgentCloak 来防止数据泄露和/或从代理服务器调用来防止数据丢失。

AgentCloak 可以维护内存和上下文历史记录，以便长时间运行代理交互。

• 可以将隐藏值的上下文历史记录附加到后续代理调用中。
• 可以引用上下文历史记录来取消隐藏代理服务器响应。

AgentCloak 使用深度身份技术来检查 OAuth 声明。

• 可以根据不同的 OAuth JWT 角色应用不同的隐藏设置。
• 包含 PII（例如电子邮件地址）的 OAuth JWT 声明可以动态重写，以保护来自 AI 服务器的身份数据。

AgentCloak 可以在训练 LLM 或加载到 RAG 矢量数据库之前隐藏受保护的数据。

• 通过 Web 服务代理并与 ETL 工具集成，可融入现有工作流程。
• 在加载过程中创建数字孪生。
• 当用户和代理在下游使用数据时，可以根据授权取消隐藏数据。

AgentCloak 跨境解决方案可在一个国家/地区内完全隔离 PII、PHI 和 PFI，并合规地将全球 AI 扩展到任何国家/地区。

• 受保护的数据始终保留在一个国家/地区内。
• MCP、A2A 和 Web 服务代理在全球众多国家/地区可用。

AgentCloak 解决方案完全自主，并提供：

• 自主 AI 隐藏和解除隐藏。
• 在自主云或本地完全托管的自主数字孪生。

AgentCloak Cross-Border 使用每个国家最有效且监管最友好的主权 AI

AgentCloak 可以调用本地主权 AI，将客户服务文章等全球响应与与该国数字孪生隔离的本地受保护数据智能地结合起来。

AgentCloak 的电子邮件代理可以保护与电子邮件交互的全球 AI 代理的电子邮件地址。该代理可以自动隐藏和解除隐藏受保护的电子邮件数据，甚至可以隐藏发送到目标国家的源电子邮件地址和代理电子邮件。

AgentCloak 门户网站提供了一个易于使用的界面，用于为代理设置伪装。

• 设置 MCP 服务器、MCP 代理和 A2A 代理。
• 定义伪装设置和字段。
• 从身份服务器为不同角色设置不同的伪装设置。

最简单的入门方法是使用 Cloak 和 Uncloak 工具调用 AgentCloak 作为 MCP 服务器。