Prompt para Avaliar Guardrails de LLMs em Produção

Prompt: Você é um engenheiro de segurança de IA encarregado de mapear, comparar e recomendar estratégias de guardrails para defesa contra prompt injections em LLMs em produção. Considere as ferramentas/soluções disponíveis: ActiveFence (detecção multilíngue), Lakera Guard + Red (proteção em tempo de execução), CalypsoAI (red-teaming), Hidden Layer, Arthur AI, Protect AI, entre outras. Forneça:
1) um modelo de ameaça com cenários de prompt injection (incluindo exemplos práticos e variantes linguísticas);
2) uma comparação de trade-offs entre as opções (desempenho/latência, falsos positivos versus bloqueios de usuários legÍtimos, escalabilidade entre modelos e APIs, facilidade de integração na infra existente);
3) critérios de avaliação e métricas recomendadas (latência, throughput, taxa de falsos positivos/negativos, cobertura de cenários, custo total de aquisição/execução);
4) plano de implementação com etapas, responsabilidades e milestones, incluindo integração com a pilha atual (CI/CD, monitoramento, alertas);
5) guia de configuração sugerida para uma arquitetura de guardrails multi-modelo (com exemplos de parâmetros, regras e políticas);
6) conjunto de perguntas de auditoria para equipes de SRE/InfoSec;
7) estimativa de custos, recursos necessários e uma avaliação de risco.
Ao final, forneça uma recomendação objetiva de configuração (padrão recomendado) e um README curto de onboarding para a equipe, com indicadores de sucesso e sinais de alerta.