Empêchez les données personnelles de fuir dans les prompts.
Lutril inspecte chaque prompt à destination d’un LLM, détecte les données personnelles, les secrets et les clés, et les masque avant même que le modèle ne les voie, sans bloquer le travail.
- Détecter
- Données personnelles, secrets, clés d’API et motifs sur mesure.
- Masquer à la volée
- Remplacez les passages sensibles avant que le modèle ne les reçoive.
- Politique par modèle
- Des règles différentes pour les modèles publics et pour vos points d’accès privés.
- Audit inaltérable
- Chaque masquage est enregistré, rien n’est conservé en clair.
Draft a refund email to maria.lopez@acme.com for the charge on card 4111 1111 1111 1111, and use key sk-live_9fXa…2bQ to look up the order.
Draft a refund email to [EMAIL] for the charge on card [CARD], and use key [SECRET] to look up the order.
2026-06-23 09:41:02.118 usr_4kQ REDACT email,card,secret,name (4 entities, gpt-4o)
Un point de contrôle sur la route de chaque modèle.
La DLP s’exécute sur la couche qui gouverne déjà vos agents, elle s’applique donc aussi bien au chat qu’aux copilotes et aux appels d’outils MCP.
Une détection adaptée à vos données
Détecteurs intégrés pour les e-mails, les cartes bancaires, les numéros d’identité et les secrets, plus vos propres motifs par expression régulière ou mot-clé.
Masquer, anonymiser ou bloquer
À choisir par politique : masquer le passage, le remplacer par un jeton sur lequel le modèle peut raisonner, ou refuser la requête.
Valable sur tous les modèles
Une seule politique couvre ChatGPT, Claude, Gemini et vos modèles auto-hébergés, appliquée de la même façon partout.
Une conformité démontrable
Un journal inaltérable de ce qui a été détecté et masqué fournit la preuve aux auditeurs sans exposer les données d’origine.