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方案背景

企業安全大模型安全解決方案 隨著大模型邁入2.0階段，各企業在借助大模型提升生產力的同時也伴隨嚴峻的安全挑戰。數據顯示，2024年全球大模型相關漏洞數量激增38.61%，對抗攻擊、數據泄露等風險頻發。政策層面，《生成式AI服務管理暫行辦法》等法規密集落地，要求企業構建覆蓋數據、模型、應用的全生命周期安全體系。通過事前檢測評估、事中運行防護對企業大模型安全知識庫建設及備案上線，運行時抵御網絡入侵并確保輸出內容合規及安全，助力企業在大模型2.0時代高效數字化發展。

痛點分析

大模型應用服務被攻擊

大模型應用服務存在漏洞、弱口令等脆弱性風險，可能被病毒入侵、網絡攻擊等造成服務異常，嚴重的還可能因為投毒改變模型本體能力。
RAG語料導致數據泄露

在微調、訓練及構建知識庫中未識別敏感信息進行清洗，導致企業機密與用戶隱私外泄，如醫療病歷、金融交易記錄等。
模型輸出內容風險

生成內容存在違反社會主義核心價值觀、事實性錯誤或偏見等誤導用戶決策，引發輿情危機（如虛假政策解讀），也不滿足《生成式AI服務管理暫行辦法》等法規。
使用失管及不安全輸出

違規使用大模型應用或缺乏本地數據訪問控制造成商業秘密泄露，被大模型生成的釣魚信息、惡意代碼等入侵企業網絡。

方案設計

大模型風險檢測與閉環

多維度風險探測引擎及閉環處置機制，保障大模型底層系統、中間件、應用組件及語料數據的安全性，覆蓋漏洞檢測、敏感信息識別等關鍵環節，實現AI系統全生命周期安全檢查。
大模型安全防護

為大模型資產提供全鏈路的安全防護，從語料輸入到模型輸出，再到事后審計封禁，實現主機安全、語料輸入安全、模型資產安全以及內容安全防護。
AI辦公安全助手

專注辦公場景下 AI 應用安全，對 AI 應用資產、資源訪問控制、AI敏感信息保護等多方提供安全應用保障，構筑AI應用安全防線。

應用場景

訓練數據保護
大模型服務備案
大模型使用管控
生成內容合規管理
輸入數據防泄漏
主機安全實時防護

場景描述：

語料庫未分級分類，開發人員可能誤用含敏感信息的數據集。

場景方案：

在大模型微調、訓練、構建知識庫前，對數據進行掃描檢測識別敏感信息，并對數據進行分類分級或清洗脫敏，防止敏感信息進入大模型。
場景描述：

企業需通過網信辦備案審查，但線下流程耗時3個月以上，技術整改難度大。

場景方案：

為大模型服務商提供內容安全合規改造咨詢服務，圍繞《生成式人工智能管理辦法》合規要求，協助企業快速完成大模型相關內容安全建設，快速大模型完成測評備案工作。
場景描述：

大模型使用失管可能造成數據泄露或非授權使用。

場景方案：

根據實際業務及安全性考慮，對不同終端訪問多個大模型服務進行訪問權限策略控制，并審計相應的大模型使用記錄，確保企業內安全可控的大模型使用。
場景描述：

模型輸出可能包含意識形態偏差、暴力色情等違規內容，需實時檢測阻斷。

場景方案：

在輸入階段對提示詞進行評估，防止生成非法結果；在輸出階段對模型生成的內容進行違規檢測，及時阻斷非法內容輸出和事后審計。
場景描述：

用戶模型輸入時可能上傳身份證、薪資等敏感數據，導致隱私泄露。

場景方案：

在輸入時對內容、附件進行敏感信息識別，當發現含敏時進行脫敏或攔截處理，確保大模型不吃敏。
場景描述：

模型服務器存在弱口令、未修復漏洞，易被入侵植入惡意代碼或竊取訓練數據。

場景方案：

從主機漏洞、病毒、黑客入侵、網絡訪問控制等方面進行實時的入侵檢測與防護，確保大模型主機運行環境安全，抵御網絡入侵攻擊。