SentraMind
English 私密评估
← 返回全部团队成员 可用于概念验证 M1 GenAI 提示词数据防泄漏

Sentry

在受管终端上监视提示词输入框,并在数据离开之前做出裁决。

概念检查门:将允许的提示路径与本地隔离的敏感内容分开。
概念图,而非产品界面或部署证据。下方的机制与证据流描述了当前或规划中的工作流。
对组织而言会发生什么变化

员工不再把您的客户数据粘贴进 ChatGPT——而您也无需为此彻底封锁 ChatGPT。

如何运作

企业级内容分析连接器覆盖粘贴、拖放、文件附加与打印;强制安装的浏览器扩展覆盖键入文本。二者都会调用裁决服务,该服务以 150 毫秒的 p95 延迟解析策略,并返回“记录”“警告”或“拦截”,附带具体分类名称。

它监视什么
  • 运行受管 Chrome 或 Edge 浏览器、已加入 AD 域的 Windows 终端
  • 输入路径:键入文本、粘贴、拖放、文件附加、打印
  • 根据已签名、版本化的目录解析目的地——ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot、DeepSeek、区域性服务,以及您自己的内部端点
  • 其余一切——其他浏览器、桌面 AI 应用、API 与脚本流量——会被观察但不会被拦截,并纳入影子 AI 资产清单
它究竟是如何运作的

讲的是机制,不是营销话术。如果下面的某一步经不起工程师的推敲,它就不该出现在这个页面上。

1
两条捕获路径,因为其中一条存在结构性缺口
Chrome 与 Edge 的企业级内容分析连接器由策略注册,在内容到达页面之前,由浏览器通过本地套接字调用。浏览器会阻塞等待我们的裁决——这正是它能够具备“失败即关闭”能力的原因。它在粘贴、拖放、文件附加与打印时触发,但不会在键入文本时触发。任何声称仅凭连接器即可实现全覆盖的厂商,都是在宣称连接器本身做不到的事。
2
浏览器扩展在 DOM 层面覆盖键盘输入
通过 GPO 或 MDM 强制安装,且只注入到与目的地目录匹配的来源中。它定位提示词输入框——这很少是一个纯文本框,因为 ChatGPT、Claude 和 Gemini 都使用可编辑富文本编辑器——然后用 MutationObserver 监视该输入框子树,并配合防抖处理的 beforeinput 事件。
3
拦截发生在提交路径上,而非依赖定时器
捕获阶段的 Enter 键按下、发送按钮点击,以及表单提交,都会在页面自身处理程序运行之前被拦截,同时在主执行环境中挂钩 fetch 与 XMLHttpRequest 作为程序化提交的兜底方案。不做任何投机性的内容抓取;我们只在数据即将出口的那一刻采取行动。
4
裁决通过 mTLS 传输,随后进入一个封闭的 Shadow Root
内容被发送到局域网内的裁决服务,并以该机器自身的 AD 身份进行认证——在额定 QPS 下 p95 延迟低于 150 毫秒。警告对话框挂载在一个封闭的 Shadow Root 中,因此目标页面既无法重新设置其样式,也无法读取其内容。
5
检测先确定性、后模型化
校验和国家身份证件识别包、Luhn 算法、IBAN、按信息熵评分的密钥/凭据,以及语言识别,均在亚毫秒级完成解析。针对您核心数据加盐哈希值的精确数据匹配与文档指纹识别随后运行。多语言模型分类只对剩余内容运行——且默认绝不硬拦截。
6
缺席本身就是一种告警
如果扩展缺失、被降级,或停止上报,该终端会被标记为“数据失联”,覆盖率仪表盘也会停止将该机器计入受保护范围。覆盖率是按每台机器逐一证明的,而非从部署数量推断出来的。

操作路径

从信号到可审计证据

可用于概念验证

01监测输入

  • 运行受管 Chrome 或 Edge 浏览器、已加入 AD 域的 Windows 终端
  • 输入路径:键入文本、粘贴、拖放、文件附加、打印
  • 根据已签名、版本化的目录解析目的地——ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot、DeepSeek、区域性服务,以及您自己的内部端点

02确定性工作流

  1. 1 两条捕获路径,因为其中一条存在结构性缺口 Chrome 与 Edge 的企业级内容分析连接器由策略注册,在内容到达页面之前,由浏览器通过本地套接字调用。浏览器会阻塞等待我们的裁决——这正是它能够具备“失败即关闭”能力的原因。它在粘贴、拖放、文件附加与打印时触发,但不会在键入文本时触发。任何声称仅凭连接器即可实现全覆盖的厂商,都是在宣称连接器本身做不到的事。
  2. 2 浏览器扩展在 DOM 层面覆盖键盘输入 通过 GPO 或 MDM 强制安装,且只注入到与目的地目录匹配的来源中。它定位提示词输入框——这很少是一个纯文本框,因为 ChatGPT、Claude 和 Gemini 都使用可编辑富文本编辑器——然后用 MutationObserver 监视该输入框子树,并配合防抖处理的 beforeinput 事件。
  3. 3 拦截发生在提交路径上,而非依赖定时器 捕获阶段的 Enter 键按下、发送按钮点击,以及表单提交,都会在页面自身处理程序运行之前被拦截,同时在主执行环境中挂钩 fetch 与 XMLHttpRequest 作为程序化提交的兜底方案。不做任何投机性的内容抓取;我们只在数据即将出口的那一刻采取行动。
  4. 4 裁决通过 mTLS 传输,随后进入一个封闭的 Shadow Root 内容被发送到局域网内的裁决服务,并以该机器自身的 AD 身份进行认证——在额定 QPS 下 p95 延迟低于 150 毫秒。警告对话框挂载在一个封闭的 Shadow Root 中,因此目标页面既无法重新设置其样式,也无法读取其内容。
  5. 5 检测先确定性、后模型化 校验和国家身份证件识别包、Luhn 算法、IBAN、按信息熵评分的密钥/凭据,以及语言识别,均在亚毫秒级完成解析。针对您核心数据加盐哈希值的精确数据匹配与文档指纹识别随后运行。多语言模型分类只对剩余内容运行——且默认绝不硬拦截。
  6. 6 缺席本身就是一种告警 如果扩展缺失、被降级,或停止上报,该终端会被标记为“数据失联”,覆盖率仪表盘也会停止将该机器计入受保护范围。覆盖率是按每台机器逐一证明的,而非从部署数量推断出来的。

03证据输出

  • 每一次捕获、裁决、警告、覆盖、拦截与异议均生成一条不可变事件
  • 证据捕获按规则设置:无、脱敏片段,或完整内容——在存储匹配内容本身就会违反分类处理要求的情况下,要求为“无”
  • 覆盖理由存储于证据级保护之下,因为在处理敏感数据的当下临时键入的自由文本本身就是内容,而非元数据
此图描述规定的工作流;成熟度标签说明当前交付状态。
一个案例

一名财务分析师把 200 行客户数据粘贴进 ChatGPT

这是敏感数据流向公共大模型最常见的一条路径——也是网络层控制手段无法看到的一条路径,因为该会话是通往一个合法商业域名的 TLS 加密流量。

14:32:07
粘贴进 ChatGPT 的输入框。浏览器调用本地连接器,并在内容到达页面之前予以阻塞。
14:32:07.04
裁决服务:47 处身份证号码校验和匹配,外加 12 处与已登记客户账户表的精确数据匹配命中。核心数据的 EDM 属于高精确度类别,因此该规则动作为硬拦截。
14:32:07.06
策略完成解析。该用户属于“SG-FIN-Analysts”组,处于强制执行阶段,因此不适用降级。当前没有生效的例外。最终动作:拦截。
14:32:07.09
裁决在 91 毫秒内返回。这次粘贴内容从未被送达页面——内容既没有到达 ChatGPT 的 DOM,更谈不上到达其服务器。
她看到的画面
一个对话框说明了分类——“检测到客户账户记录”——不展示任何匹配到的内容,并提供了受批准的内部助手作为替代方案。
14:32:41
她点击跳转到内部助手,再次粘贴。系统针对内部目的地画像重新评估:身份证号码检测降级为仅记录,但 EDM 仍然拦截。“受批准”不等于“不受监控”。
14:33:15
她删除了账号列后继续操作,工作得以完成。
安全运营中心看到的画面
一次拦截、一次改用替代方案、一次成功的重新提交。她本周第三次触发覆盖操作,被“重复覆盖”规则汇总为一起事件。
最终结果如何

没有数据外泄,也没有任何内容被悄悄吞掉,这名分析师在 68 秒后通过一条经批准的路径完成了任务。若直接封锁该目的地,同样的任务本会耗费一个下午,还可能催生出一条影子 AI 变通路径。

决策是如何做出的

权威阶梯。绿色代表权威环节——一条规则、一个扫描器、一个沙盒,或一个人。蓝色是模型发挥作用的地方。琥珀色是由人来做决定的地方。

01
权威信号
确定性检测器优先:正则表达式加上校验和的国家身份证件识别包、Luhn 算法、IBAN、按模式与信息熵检测的密钥/凭据,以及源代码语言识别。亚毫秒级响应,精确度高。
02
客户侧机制
针对您核心数据加盐哈希值的精确数据匹配(EDM)、文档指纹识别,以及基于您自有分类体系的标签读取。
03
模型分类
多语言编码器分类最后运行,覆盖中英文、马来文/印尼文、越南文与泰文——包括语码混杂输入,在本区域这是常态而非边缘情形。
04
策略与用户
动作默认值与检测器的精确度等级绑定。硬拦截仅保留给高精确度检测器;基于模型的分类默认采用“警告后确认”。

模型带来了什么

对任何确定性模式都无法描述的内容进行语义分类——那些因“含义”而敏感、而非因“形态”而敏感的公司机密材料。

它不能宣称什么

它无法把自己的裁决升级。基于模型的分类默认不会硬拦截,因为在真实世界的分类精确度下,默认拦截的姿态会在整个机群规模上产生大量误拦截。这种姿态经过考虑后被否决。

它绝不会做什么
  • 绝不会在警告对话框中回显匹配到的内容。它只说明分类——“检测到新加坡身份证号码”——不展示任何具体内容。
  • 默认绝不会仅凭模型分类就硬拦截。您可以将任意规则手动提升为硬拦截;产品不会替您自作主张这样做。
  • 绝不宣称覆盖了它实际未覆盖的范围。覆盖矩阵按“输入路径 × 出口路径”公开发布,语音、图像、个人设备与非 Windows 终端均被明确列为超出范围。
  • 绝不接受未经身份验证的裁决请求。终端以机器身份进行认证;裁决 API 承载着您最敏感的内容,任意局域网主机都无法随意调用它。
它留下什么证据
  • 每一次捕获、裁决、警告、覆盖、拦截与异议均生成一条不可变事件
  • 证据捕获按规则设置:无、脱敏片段,或完整内容——在存储匹配内容本身就会违反分类处理要求的情况下,要求为“无”
  • 覆盖理由存储于证据级保护之下,因为在处理敏感数据的当下临时键入的自由文本本身就是内容,而非元数据
  • 每一次证据披露本身也是一条事件:谁在何时查看了什么
查看它的实际运作

亲自运行

真实的逻辑,在您的浏览器中运行,没有任何网络请求。

状态与晋级所需条件

已纳入 v1 承诺范围,正在交付中。

涉及的角色

最终用户策略管理员安全运营中心分析师审计员/合规