Fleak
Active什么是 Fleak?
Fleak 是 AI 原生的数据层，可将杂乱、不一致、未治理的数据转化为 AI 应用可信赖的信号。它会根据下游需求评估入站数据，进行价值感知路由，并在 schema 漂移时自动修复。
如何使用 Fleak?
1. 连接任意数据源——云、OT、终端、API 或数据库。2. 在 Fleak 的 copilot 中用自然语言编排转换。3. 让 Fleak 识别事件类型、规范化 schema，并在数据变化时更新配置。4. 将干净、受治理的数据实时交付给 AI 应用、数据湖、SIEM 或其他目标。
Fleak 核心特点
01
价值感知路由
Fleak 的 AI 会评估每个入站数据点是否满足下游应用需求，然后快速路由实时价值数据，将合规价值数据存入长期存储，并丢弃无价值数据。
02
AI 编排的自愈管道
当上游 schema 发生变化时，Fleak 会检测、生成新配置并自动重新部署。人工审核可选。
03
治理化交付至任意目标
在数据层强制执行细粒度访问控制。每次转换都会记录完整审计轨迹。
04
Brain 与 Muscle 架构
Brain 层理解数据并生成转换配置。Muscle 层（Zephflow）以确定性方式大规模执行，运行时无 AI 开销。
Fleak 使用案例
在数据进入 SIEM 或检测工具前，将安全遥测规范化为 OCSF、UDM 或 CSF
将 OT 与 IoT 遥测统一为一致 schema，用于分析与预测模型
通过向 AI 智能体提供规范化、去重的事件流来降低 LLM token 成本
Fleak 常见问题解答
什么是 Fleak？
如何创建并部署工作流？
上游 schema 变化时会发生什么？
Fleak 产品背景及官方链接
Fleak 支持电子邮件和客户服务联系方式和退款联系方式等。
Fleak 支持电子邮件： contact@fleak.ai