HullSmith Firewall
Attrapez l'hallucination avant vos utilisateurs.
Trois vérifications indépendantes se tiennent entre n'importe quel modèle de langage et ce qui vient ensuite — vos utilisateurs, votre pipeline, votre dossier de recherche. Ancrage, distance de compression, vérification des affirmations. Des calculs déterministes que vous pouvez recontrôler. Pas un classificateur.
03 · Les checks
CHECK 01
Ancrage
PASS · ancrée dans la source
BLOCK · confabulée
CHECK 02
Distance de compression
PASS · bande médiane utile
BLOCK · perroquet ou détachée
CHECK 03
Vérification des affirmations
PASS · chaque affirmation appuyée
BLOCK · phrase non appuyée
Parcourez les trois checks avec l'ingénieur qui les fait tourner.
L'appel G1 est gratuit. Apportez un brouillon ancré et un non ancré ; on passe les deux dans les checks, et on met les verdicts par écrit.
01 · Ancrage
Ancrée dans la source, ou confabulée. Mesurée, pas devinée.
02 · Distance
Bande médiane utile. Pas un perroquet. Pas détachée.
03 · Affirmations
Chaque phrase factuelle contrôlée face à la source avant de partir.
04 · Statut honnête
Production. SDK autonome, ou dans Connect.
3
Vérifications indépendantes, sur chaque réponse
0
Donnée d'entraînement — rien à empoisonner ni ré-entraîner
100 %
Auditable — recontrôlez chaque verdict vous-même
Nuage → Airgap
Tourne là où vivent vos données
Un pare-feu, pas une impression.
Les modèles de langage sont fluides par défaut et corrects seulement parfois — et la réponse fluide-mais-fausse est la dangereuse, parce qu'elle se lit exactement comme la bonne. Firewall se place devant cette sortie et mesure si elle est réellement ancrée dans la source que vous avez fournie. Le contrôle est déterministe : la même réponse face au même contexte obtient toujours le même verdict.
Trois checks. Chaque réponse.
Cette page est le grounding documentaire. Ancrage, distance de compression, vérification des affirmations — trois checks indépendants de notre invention. Les mauvaises réponses sont bloquées ou renvoyées avant que quiconque en aval ne les voie.
Le mur, c'est HullSmith.
Cinq gates numérotées, Horizon derrière, vivent sur /products/maxor-shield. C'est le mur L2.5. Cette page n'est pas un second HullSmith.
Envelopper. Contrôler. Décider.
Placez Firewall entre votre modèle et vos utilisateurs. Une intégration ; un verdict à chaque appel.
01 — Envelopper
Placez Firewall devant n'importe quel modèle — OpenAI, Anthropic, un moteur Heisen local, n'importe lequel. Donnez-lui la réponse plus la source dont la réponse était censée provenir. Aucun ré-entraînement, aucun accès au modèle requis.
02 — Contrôler
Trois vérifications indépendantes tournent en parallèle face à la source : la réponse est-elle ancrée, est-elle bien novatrice, et chaque affirmation factuelle est-elle réellement appuyée. Calculs déterministes — pas de classificateur, pas de données d'entraînement.
03 — Décider
Recevez un verdict : passer, bloquer, ou renvoyer-pour-révision — avec la vérification exacte qui a échoué et pourquoi. Vous câblez la politique : barrière silencieuse, revue humaine, ou nouvel essai automatique du modèle.
Trois angles sur la même question.
Chaque vérification est indépendante et mesure un mode de défaillance différent. Une réponse ne passe que lorsque les trois s'accordent — et chacune peut expliquer son propre verdict en chiffres que vous pouvez reproduire.
Ancrage
La réponse découle-t-elle réellement de la source fournie — ou le modèle l'a-t-il inventée ? Nous mesurons quelle part de la sortie est ancrée dans le contexte plutôt que confabulée de son propre chef.
PASS · ancrée dans la source
BLOCK · confabulée
Distance de compression
La réponse est-elle une répétition verbatim de la source (sans valeur, et un risque de fuite) ou détachée d'elle (une hallucination) ? Seule la bande médiane, ancrée mais utile, passe — mesurée, pas devinée.
PASS · bande médiane utile
BLOCK · perroquet ou détachée
Vérification des affirmations
Chaque affirmation factuelle de la réponse est contrôlée face à la source avant qu'elle ne parte. Une affirmation que la source n'appuie pas est signalée avec la phrase exacte en cause.
PASS · chaque affirmation appuyée
BLOCK · phrase non appuyée
Déterministe, honnête, vérifiable.
Conçu pour être contrôlé, pas cru sur parole — et pour s'insérer dans la pile que vous exploitez déjà.
Pare-feu prêt-à-brancher
Indépendant du modèle et du fournisseur. Enveloppez n'importe quel LLM, n'importe quel pipeline RAG, n'importe quelle boucle d'agent — Firewall n'a besoin que de la réponse et de la source, pas d'un accès au modèle.
Apportez votre propre vérificateur
Ne faites pas confiance au verdict — reproduisez-le. Les calculs sont ouverts : recontrôlez n'importe quelle décision vous-même, sur votre propre infrastructure, et obtenez le même chiffre.
Chaque blocage est expliqué
Une réponse bloquée indique toujours quelle vérification a échoué et sur quelle phrase — exploitable pour un réviseur humain, analysable pour une boucle de nouvel essai.
Sans données d'entraînement, sans télémétrie
Rien d'appris, rien de journalisé hors site par défaut. Tout le contrôle tourne là où vivent vos données — y compris entièrement en airgap.
Les défaillances qui partent comme des faits.
Chacune se lit comme une bonne réponse. Firewall mesure la défaillance directement, donc une variante toute neuve déclenche la même vérification — aucune liste de signatures à tenir à jour.
Confabulation
Faits, chiffres et citations inventés par le modèle qui n'apparaissent nulle part dans la source — l'hallucination classique, attrapée avant qu'elle ne parte.
Affirmations non ancrées
Des assertions que le contexte fourni n'appuie tout simplement pas — plausibles, fluides, et sans fondement.
Citations brisées
Des affirmations attribuées à une source qui ne le dit pas réellement — la note de bas de page qui ne tient pas.
Répétition & fuite
Régurgitation verbatim de la source qui n'ajoute rien et peut laisser fuir du matériel que vous ne vouliez jamais exposer.
Erreur confiante
Une réponse fluide et autoritaire sans aucun fondement factuel — la sortie la plus dangereuse, parce qu'elle se lit comme la bonne.
Dérive de contexte
Des réponses qui commencent ancrées et s'éloignent de la source en cours de route, glissant des affirmations non appuyées dans une ouverture crédible.
Hébergé, ou entièrement dans votre périmètre.
Démarrez dans le nuage ; rapatriez-le à l'interne quand votre revue de sécurité — ou votre règle de résidence des données — l'exige.
Infonuagique
Entièrement géré sur une infrastructure à résidence canadienne. La façon la plus rapide de mettre un pare-feu devant votre modèle — rien à provisionner.
Sur site
Exécutez le moteur dans votre propre environnement pour les déploiements Entreprise — vos clés, votre infrastructure, votre plan de contrôle. Les réponses ne quittent jamais votre réseau.
Airgap
Entièrement déconnecté pour le travail le plus sensible. Pas de télémétrie, pas d'appel sortant — le contrôle tourne là où vivent les données, parce que les calculs n'ont pas besoin d'Internet.
Les dossiers de recherche comme les réponses en production.
Quiconque expédie une sortie de modèle de langage qui doit être juste — qu'elle aille à un client, à un régulateur, ou dans le dossier scientifique.
Une même philosophie déterministe, dans toute la suite.
Firewall partage la posture Maxor : des calculs déterministes plutôt que des modèles boîte-noire, du vérifiable plutôt que du faites-nous-confiance, déployable en souveraineté par défaut. Cette page est le grounding documentaire. Le mur L2.5 est /products/maxor-shield — pas un second HullSmith.
Explorer la suite MaxorDisponibilité
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Statut
Production
Déploiement
Infonuagique · Sur site · Airgap
Propriétaire
Maxor Digital · PI détenue par Maxor Global LLC
Placez le pare-feu devant n'importe quel modèle.
L'appel G1 est gratuit. Apportez un brouillon ancré et un non ancré. On passe les deux dans les trois checks et on met les verdicts par écrit. Production. SDK autonome, ou dans Heisen et MaxorConnect.
HullSmith Firewall, en clair
HullSmith Firewall est un pare-feu anti-hallucination déterministe — il attrape les mauvaises sorties d'un LLM avant qu'elles n'atteignent vos utilisateurs. Il exécute trois vérifications indépendantes d'invention Maxor, avec des mathématiques défendables que vous pouvez auditer, plutôt qu'un autre classificateur ML qu'il faut entraîner et croire sur parole.
Ground mesure si la réponse d'un modèle est réellement appuyée par ses entrées. Quand les trois vérifications indépendantes contredisent l'affirmation, il signale la sortie comme probablement fabriquée — avant qu'elle ne parte — pour qu'une réponse confiante-mais-fausse soit attrapée à la frontière, pas par votre utilisateur.
Un filtre ML est lui-même un modèle qui note « à quel point c'est une hallucination » et dérive avec le temps. Les vérifications de Ground sont des mathématiques déterministes — la même entrée donne le même verdict à chaque exécution, avec une raison que vous pouvez auditer. Aucun classificateur à ré-entraîner, aucune boîte noire.
Entre votre LLM et vos utilisateurs : n'importe quel agent ou application peut envelopper sa sortie de modèle dans Ground avant qu'elle soit affichée ou utilisée. Il s'exécute en ligne, en temps réel — le pare-feu ajoute une vérification, pas une étape dans votre flux.
Oui — le déploiement est hybride : en infonuagique ou sur votre propre matériel. Parce que les vérifications sont déterministes et autonomes, elles s'exécutent de façon identique partout où elles sont déployées, sans aucun appel à un modèle externe.