企业官网建设流程全解析

ADR客户支持：获取专业安全服务与帮助

【免费下载链接】ADRADR secures enterprise AI agents through observability, security benchmarking, and threat detection. Deployed at Uber.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/adr10/ADR

ADR（Agentic AI Detection and Response）是企业级AI代理安全系统，帮助组织保护员工和客户使用的AI代理。当您在使用ADR过程中遇到问题时，我们提供全方位的客户支持服务，确保您的AI安全防护系统始终保持最佳状态。

快速获取帮助的渠道

查阅官方文档

ADR提供了详尽的文档资源，涵盖从安装配置到高级功能的所有内容。建议您首先查阅以下核心文档：

• 项目主文档：README.md - 包含项目概述、核心功能和快速入门指南
• 检测模块文档：Detection/README.md - 详细介绍安全检测功能和使用方法
• 传感器模块文档：Sensor/README.md - 说明如何部署和配置日志采集功能

提交问题与反馈

如果您在使用过程中遇到问题，可以通过以下步骤获取帮助：

1. 首先检查现有Issues，您的问题可能已经有解决方案
2. 如果问题未解决，请准备详细的问题描述，包括：
   • 问题重现步骤
   • 错误日志信息
   • 环境配置详情
3. 通过项目Issue系统提交您的问题，维护团队会尽快响应

专业技术支持服务

企业级技术支持

ADR为企业客户提供专业的技术支持服务，包括：

• 优先响应：企业客户的问题将获得优先处理
• 技术顾问：专属安全顾问提供配置指导
• 定制化方案：根据企业需求提供安全策略定制服务

社区支持资源

开源社区是ADR支持体系的重要组成部分：

• 贡献指南：CONTRIBUTING.md - 了解如何参与项目贡献
• 传感器贡献指南：Sensor/CONTRIBUTING.md - 帮助扩展对新AI代理的支持
• 代码规范：CODE_OF_CONDUCT.md - 社区行为准则和问题报告流程

常见问题解决流程

安装与配置问题

如果您在安装或配置ADR时遇到困难，建议：

1. 检查系统 requirements 是否满足
2. 查阅配置文档：config_detector.yaml 和 config_benchmark.yaml
3. 运行诊断命令：python main_detector.py --help查看可用参数和示例

性能优化建议

当需要提升ADR系统性能时，可以：

• 调整并发任务数量：通过--concurrent参数优化资源使用
• 配置日志级别：减少不必要的日志输出
• 优化检测规则：根据实际需求调整安全策略

联系我们

安全问题报告

如发现安全漏洞，请通过专用渠道报告：

• 邮件：oss-conduct@uber.com
• 请在邮件中详细描述漏洞情况和复现步骤

功能需求与反馈

对于新功能建议或产品反馈，您可以：

• 在GitHub上提交Feature Request
• 参与社区讨论
• 联系企业支持团队获取定制化方案

ADR致力于为您提供可靠的AI安全防护，我们的支持团队将确保您能够充分利用ADR的全部功能，保护您的AI代理免受各类安全威胁。无论是技术问题还是功能建议，我们都期待与您沟通，共同提升AI安全防护水平。

【免费下载链接】ADRADR secures enterprise AI agents through observability, security benchmarking, and threat detection. Deployed at Uber.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/adr10/ADR