LLM.co साइबर सुरक्षा टीमों के लिए विशेष रूप से निर्मित निजी LLM इंफ्रास्ट्रक्चर लॉन्च करता है

नई पेशकश CISOs, सुरक्षा टीमों और MSSPs को खतरे के विश्लेषण, घटना प्रतिक्रिया और अनुपालन के लिए AI तैनात करने में सक्षम बनाती है—बिना संवेदनशील डेटा को सार्वजनिक मॉडलों के सामने उजागर किए

सिएटल, वाशिंगटन, संयुक्त राज्य अमेरिका, 29 जनवरी, 2026 — LLM.co, विनियमित और डेटा-संवेदनशील उद्योगों के लिए निजी बड़े भाषा मॉडल (LLM) बुनियादी ढांचे का एक प्रदाता, ने आज साइबर सुरक्षा टीमों के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए अपने निजी LLM समाधान के लॉन्च की घोषणा की। यह नई पेशकश संगठनों को सुरक्षा संचालन में AI लागू करने की अनुमति देती है जबकि संवेदनशील डेटा को पूरी तरह से अपने वातावरण के भीतर सुरक्षित रखती है।

जैसे-जैसे साइबर सुरक्षा टीमें पहचान, प्रतिक्रिया और परिचालन दक्षता में सुधार के लिए AI के साथ प्रयोग कर रही हैं, कई एक मौलिक बाधा का सामना करती हैं: सार्वजनिक AI मॉडल सुरक्षा, अनुपालन और डेटा-शासन आवश्यकताओं के साथ असंगत हैं। लॉग, अलर्ट, घटना डेटा और जांच सामग्री को तीसरे पक्ष के AI प्लेटफॉर्म के साथ सुरक्षित रूप से साझा नहीं किया जा सकता है बिना अस्वीकार्य जोखिम पैदा किए।

LLM.co का निजी LLM बुनियादी ढांचा इस चुनौती का समाधान करता है पूरी तरह से अलग AI तैनाती को सक्षम करके—ऑन-प्रिमाइसेस, निजी क्लाउड वातावरण में, या हाइब्रिड कॉन्फ़िगरेशन में—बिना डेटा को कभी संगठन के नियंत्रण से बाहर जाने दिए।

"सुरक्षा टीमें AI द्वारा प्रदान की जाने वाली उत्पादकता लाभ चाहती हैं, लेकिन वे डेटा सुरक्षा पर समझौता नहीं कर सकती हैं," सैमुअल एडवर्ड्स, LLM.co के मुख्य विपणन अधिकारी ने कहा। "निजी LLMs उस समझौते को समाप्त करते हैं। यह साइबर सुरक्षा टीमों को आधुनिक AI क्षमताएं प्रदान करने के बारे में है बिना नए हमले की सतह या अनुपालन देनदारियां बनाए।"

उच्च-जोखिम साइबर सुरक्षा वर्कफ़्लो के लिए निर्मित

LLM.co के निजी LLMs वास्तविक दुनिया के सुरक्षा संचालन का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जिनमें शामिल हैं:

• SIEM, SOAR और EDR सिस्टम में खतरा विश्लेषण और अलर्ट ट्रायज
• घटना प्रतिक्रिया समर्थन, प्लेबुक और मूल-कारण विश्लेषण सहित
• सुरक्षा दस्तावेज़ीकरण, रिपोर्टिंग और कार्यकारी सारांश
• नीति विश्लेषण, अनुपालन मैपिंग और ऑडिट तैयारी
• भेद्यता और एक्सपोजर मूल्यांकन
• मालिकाना डेटा पर प्रशिक्षित आंतरिक सुरक्षा ज्ञान आधार

सार्वजनिक AI उपकरणों के विपरीत, LLM.co के मॉडल ग्राहक डेटा पर प्रशिक्षित नहीं होते हैं, बाहरी रूप से प्रॉम्प्ट लॉग नहीं करते हैं, और पूरी तरह से नियंत्रित वातावरण के भीतर काम करते हैं।

"राजस्व और बाजार में जाने के दृष्टिकोण से, हम उन संगठनों से मजबूत मांग देख रहे हैं जो पहले से ही सार्वजनिक AI के जोखिमों को समझते हैं," टिमोथी कार्टर, LLM.co के मुख्य राजस्व अधिकारी ने कहा। "CISOs यह नहीं पूछ रहे हैं कि क्या AI का उपयोग सुरक्षा में किया जाएगा—वे पूछ रहे हैं कि इसे सुरक्षित रूप से कैसे तैनात किया जाए। निजी LLMs तेजी से डिफ़ॉल्ट उत्तर बन रहे हैं।"

एंटरप्राइज नियंत्रण और अनुपालन के लिए डिज़ाइन किया गया

LLM.co की साइबर सुरक्षा-केंद्रित LLM तैनाती सख्त शासन आवश्यकताओं का समर्थन करती है, जिनमें आंतरिक सुरक्षा नीतियां और SOC 2, ISO 27001, HIPAA, CJIS, और अन्य नियामक मानकों जैसे उद्योग अनुपालन ढांचे शामिल हैं। संगठन डेटा एक्सेस, रिटेंशन, मॉडल व्यवहार और उपयोगकर्ता अनुमतियों पर पूर्ण नियंत्रण बनाए रखते हैं।

"साइबर सुरक्षा में बिक्री वार्तालाप मूल रूप से विश्वास और नियंत्रण के बारे में होते हैं," एरिक लमान्ना, LLM.co के बिक्री उपाध्यक्ष ने कहा। "निजी LLMs सुरक्षा नेताओं को AI पहलों के साथ आगे बढ़ने की अनुमति देते हैं बिना कानूनी, अनुपालन, या बोर्ड को जोखिम ऊपर भेजे। यह संरेखण अपनाने के लिए महत्वपूर्ण है।"

एंटरप्राइजेज, MSSPs और विनियमित उद्योगों की सेवा

निजी LLM पेशकश निम्नलिखित के लिए डिज़ाइन की गई है:

• एंटरप्राइज सुरक्षा टीमें
• प्रबंधित सुरक्षा सेवा प्रदाता (MSSPs) और MDR फर्म
• वित्तीय सेवाएं, स्वास्थ्य सेवा, सरकार और महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचा संगठन
• सख्त डेटा-हैंडलिंग और गोपनीयता आवश्यकताओं वाला कोई भी संगठन

LLM.co मौजूदा सुरक्षा स्टैक और वर्कफ़्लो के साथ एकीकृत होता है, जिससे टीमों को स्थापित नियंत्रणों या प्रक्रियाओं को बाधित किए बिना AI तैनात करने की अनुमति मिलती है।

निजी, डोमेन-विशिष्ट AI की ओर एक व्यापक बदलाव

यह लॉन्च सामान्य-उद्देश्य सार्वजनिक AI से दूर निजी, डोमेन-विशिष्ट LLMs की ओर एक व्यापक उद्योग बदलाव को दर्शाता है जो उच्च-जोखिम उपयोग के मामलों के लिए तैयार किए गए हैं। जैसे-जैसे AI अपनाना तेज होता है, संगठन तेजी से ऐसी वास्तुकलाओं को प्राथमिकता दे रहे हैं जो क्षमता और नियंत्रण को संतुलित करती हैं।

"साइबर सुरक्षा सबसे स्पष्ट उदाहरणों में से एक है जहां निजी AI वैकल्पिक नहीं है—यह आवश्यक है," एडवर्ड्स ने जोड़ा। "यह लॉन्च औपचारिक रूप देता है जो कई सुरक्षा नेता पहले से जानते हैं: यदि AI संवेदनशील सुरक्षा डेटा को छूता है, तो यह डिज़ाइन द्वारा निजी होना चाहिए।"

LLM.co के बारे में

DEV.co द्वारा बनाया गया, LLM.co विनियमित और डेटा-संवेदनशील वातावरण में काम करने वाले संगठनों के लिए निजी, सुरक्षित बड़े भाषा मॉडल बुनियादी ढांचा प्रदान करता है। कंपनी AI सिस्टम की तैनाती में विशेषज्ञता रखती है जो अनुपालन, नियंत्रण और एंटरप्राइज-ग्रेड सुरक्षा को प्राथमिकता देती है—टीमों को मालिकाना या संवेदनशील जानकारी को उजागर किए बिना AI से लाभ उठाने में सक्षम बनाती है।

संपर्क जानकारी:
नाम: Samuel Edwards
ईमेल: Send Email
संगठन: Digital.Marketing
वेबसाइट: https://digital.marketing

रिलीज़ ID: 89182243

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