Fleak
Active什麼是 Fleak?
Fleak 是 AI 原生的資料層，可將雜亂、不一致、未治理的資料轉化為 AI 應用可信賴的訊號。它會依下游需求評估入站資料，進行價值感知路由，並在 schema 漂移時自動修復。
如何使用 Fleak?
1. 連接任意資料來源——雲端、OT、端點、API 或資料庫。2. 在 Fleak 的 copilot 中以自然語言編排轉換。3. 讓 Fleak 識別事件類型、正規化 schema，並在資料變更時更新設定。4. 將乾淨、受治理的資料即時交付給 AI 應用、資料湖、SIEM 或其他目的地。
Fleak 核心特點
01
價值感知路由
Fleak 的 AI 會評估每個入站資料點是否滿足下游應用需求，然後快速路由即時價值資料，將合規價值資料存入長期儲存，並丟棄無價值資料。
02
AI 編排的自癒管道
當上游 schema 變更時，Fleak 會偵測、產生新設定並自動重新部署。人工審核可選。
03
治理化交付至任意目的地
在資料層強制執行細粒度存取控制。每次轉換都會記錄完整稽核軌跡。
04
Brain 與 Muscle 架構
Brain 層理解資料並產生轉換設定。Muscle 層（Zephflow）以確定性方式大規模執行，執行時無 AI 開銷。
Fleak 使用案例
在資料進入 SIEM 或偵測工具前，將安全遙測正規化為 OCSF、UDM 或 CSF
將 OT 與 IoT 遙測統一為一致 schema，用於分析與預測模型
透過向 AI 代理提供正規化、去重的事件流來降低 LLM token 成本
Fleak 常見問題解答
什麼是 Fleak？
如何建立並部署工作流？
上游 schema 變更時會發生什麼？
Fleak 產品背景及官方連結
Fleak 支援電子郵件和客戶服務聯絡資訊和退款聯絡方式等。
Fleak 支援電子郵件： contact@fleak.ai