
Automate AI Vulnerability Discovery

Enforce Real-Time AI Guardrails
Set the Standard for AI Safety
We don't wait for incidents. Our research teams identify next-generation threats at top AI conferences — before they appear in the wild.
We think like attackers. By proactively stress-testing your AI with millions of scenarios, we expose vulnerabilities that traditional testing misses.
Static rules break. Our guardrails continuously learn and adapt to your enterprise environment — blocking threats in real time without slowing down your AI.
Red teaming and guardrails in a single platform. One integration, complete lifecycle coverage from development to production.
Proactive identification of model vulnerabilities and hallucinations with thousands of automated scenarios.
Proxy-level blocking of malicious prompts and real-time masking of sensitive data.
From proprietary LLMs and custom-built agents to commercial APIs like ChatGPT and Gemini — even coding agents like Claude Code and GitHub Copilot. One platform that secures them all.
Deploy as cloud SaaS or fully isolated on-premise — tailored to your data governance and compliance requirements.
VLM Safety를 평가하려면 VLM의 고유한 특성을 반영한 안전한 모델을 개발해야 합니다. Figstep과 RTVLM 데이터셋을 분석해 타이포그래피 기반 시각 프롬프트 공격을 살펴봅니다.
Read More이번 주 KAIST 연구실과 미팅을 열어 진행 중인 연구 프로젝트의 방향을 다듬고 실험 설계를 구체화했습니다. 핵심 주제는 심리학적 접근과 LLM을 결합해 탈옥 프롬프트를 설계하는 것이었습니다.
Read More우리는 최전선 모델들이 거짓말하고, 조종하고, 자기보존에 나서도록 만들었습니다. 프롬프트 인젝션이나 탈옥을 쓰지 않았습니다. 특정 역할과 지침이 부여된, 맥락이 풍부한 시나리오에 모델을 배치했을 뿐입니다. 우리가 만든 상황을 헤쳐 나가려다 모델들은 스스로 자신의 정렬을 무너뜨렸습니다.
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