01
Integrate before replace
先接入既有工具與資料，再擴大脈絡、分析與驗證價值。
SENSEL PLATFORM
從 IT、OT 到 AI Agent 的共同證據與驗證層。
SenseL 位在企業既有控制與 AI 應用之上，把 IT、OT、Edge 訊號及 Agent／Tool／MCP 軌跡整理成可追溯 Episode，再以受治理推論、控制驗證與重測形成持續改善閉環。
SENSEL PLATFORM
平台設計原則
02
Evidence before automation
AI 判斷必須保留來源、理由、不確定性與人工確認。
03
Validation before assumption
以情境與重測確認控制是否有效，而不是假設部署即等於防禦。
04
Human control for high-risk actions
高風險操作保留權限、核准、時段、範圍與 Audit Trail。
SENSEL CAPABILITIES
讓每一個安全判斷，都帶著證據進入下一步
SenseL 連接 Edge、既有控制與 Agent action trace，保留 Episode 的來源、版本與缺漏，讓 AI 推論、人工核准與安全重測共用同一條證據鏈。
01
Edge-to-Control-Plane Visibility
從端點、網路、WAF、OT Edge 到 Agent／Tool／MCP 收集事件、軌跡與健康訊號，保留現場邊界與資料最小化。
02
Evidence-Bound Episodes
把跨來源訊號綁定到版本化 Episode，明確記錄來源、缺漏、人工確認與改善狀態。
03
Governed AI Reasoning
讓 AI 加速摘要、脈絡整理與調查假設，但不讓生成內容覆寫 detector 事實或越過核准權限。
04
Reproducible Validation
以隔離情境、固定 manifest、人工核准與重測紀錄，驗證控制及改善是否在既定範圍內有效。
CONTROL & VALIDATION ARCHITECTURE
五層 Evidence & Validation 架構
Edge & Data、Evidence Fabric、Governed AI、Validation 與 Improvement & Assurance 共同形成可稽核閉環。
Edge, Agent & Data
EDR、WAF、OT Edge、CTI、Agent、Tool、MCP 與營運資料的接入、健康狀態與最小化
Evidence Fabric
把來源、資產、模型、Prompt、Policy、權限、缺漏與 Evidence ID 綁定到 Episode revision
Governed AI
在 detector 事實、action outcome 與權限邊界內進行摘要、脈絡整理與調查假設
Validation
以隔離情境、Replay、人工核准、固定範圍與安全護欄執行控制驗證
Improvement & Assurance
保留修正、重測、artifact、Audit 與改善狀態
SENSEL
從 IT、OT 到 AI Agent 的共同證據與驗證層。
SenseL 位在企業既有控制與 AI 應用之上，把 IT、OT、Edge 訊號及 Agent／Tool／MCP 軌跡整理成可追溯 Episode，再以受治理推論、控制驗證與重測形成持續改善閉環。