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行业解决规划
技术解决规划
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大模型研发与训练场景
描述：
1.数据安全：模型训练前、构建知识库前若含用户隐衷（如医疗纪录、金融信息等） ，可能因数据洗濯不彻底导致泄露 。
2. 训练环境安全：攻击者可能通过网络攻击（如 DDoS 攻击）中断训练过程 ，或篡改训练参数导致模型机能受损 。
规划：
1、通过代理 RAG 业务系统要求 ，对模型训练前、构建知识库前的语料进行敏感数据洗濯 ，保险语料库及天生内容的安全性、合规性 ，预防恶意攻击（如数据投毒、提醒注入）、敏感信息泄露及天生有害内容
2、开启抗DDoS配置攻击 ，保险训练环境安全 。
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大模型部署与运行阶段
描述：
1. 模型安全：模型运行环境中可能暗藏恶意病毒 ，导致模型参数篡改或数据泄露；模型接口存在SQL注入、跨站剧本缝隙 ，攻击者可借此篡改运行逻辑 。
2、接见节造：内部人员若权限过高且不足审计 ，可能恶意挪用模型天生敏感内容或泄露模型主题信息 。
规划：
1、通过防病毒、缝隙检测、微隔离等模型主机防护措施 ，保险大模型服务主机在运行时的安全；
2、凭据分歧权限划分分歧RAG语料库 ，投喂数据依照角色权限相互独立 ，且仅盛开必要职能接见 ，如开发人员仅能调试代码 ，不容直接挪用出产模型；
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大模型利用与交互阶段
描述：
1、不合规的问题可能被用于天生违规内容（如政治敏感话题、虚伪信息等内容）、误导性内容（如谣言） 。
2、不安全的输入输出：模型交互时输出的恶意域名、黄色网站、暴恐网站；通过用户对话揣度出敏感隐衷 ，并意表泄露 。
规划：
1、内置海量规定库 ，提高垂直领域违规内容检测率；
2、实时检测谈天内容中的隐衷信息并脱敏；
3、实时检测谈天内容中的URL是否是恶意域名、黄色网站、暴恐网站并检测检测谈天内容是否涉及注入风险
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大模型持续监控阶段
描述：
1.大模型资产难以被鉴别和持续监测 ，导致资产台账缺失；
2.模型的遭逢异常挪用行为（如高频次要求、异常输入模式）无法精准鉴别 ，导致被粉碎或篡改 ，影响业务持续运行
规划：
1、通过大模型资产透视 ，对大模型资产鉴别并进走运行状态监测 ，并绘造模型资产流量画像 ，预防表部犯法接见 。；
2、对模型过程进行流量捉拿 ，可视化出现模型网络接见情况；
3、实时统计模型输入输出token、接见速度、时延情况
大模型安全防护系统是一款针对于大模型安全设计的一站式防护产品 ，覆盖资产安全、数据安全、内容风控及主机防护等主题场景 ，提供从开发、训练、部署到运营的全性命周期安全关环 ，实现模型资产的统一监测、风险鉴别与动态防护 ，保险模型运行安全；内置敏感信息检测、内容过滤与异步审计能力 ，有效防备数据泄露与违规内容天生；同时提供主机层面的缝隙扫描、基线查抄等安全加固职能 ，确保底层环境不变靠得住 。系统支持矫捷的战术配置与集中化治理 ，满足分歧业务场景的安全需要 ，助力用户安全、合规地落地大模型利用 。
- 内容安全防护
- 语料安全防护
- 大模型主机安全防护
- 大模型资产透视
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具备关键字、语义分析、模型推理三路防线 。支持多模态内容审核 ，对不合规问题能自界说规定库 ，对不安全输入输出进行强造认证 ，保险内容合规安全 。
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通过语料安全网关、敏感信息脱敏等方式 ，代理业务要求 ，解析文件检测内容、脱敏 ，离线扫描洗濯 ，保险语料安全合规 。
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具备对模型之主机自身的病毒、缝隙、基线、弱口令、风险账户、暴力破解进行检测与防护 。
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对大模型资产鉴别并进走运行状态监测 ，同时对模型资产存在的缝隙风险、病毒风险、违规基线、弱口令进行防护 。
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全性命周期安全保险
覆盖大模型开发、训练、部署到运营全程 ，训练前洗濯语料 ，运行中监测防护 ，运营时检测输入输出 ，确保各环节安全 。
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多维度安全防护职能
提供资产、语料、内容、主机安全防护 ，含资产透视、语料脱敏、内容审核、主机缝隙检测等 ，全方位保安全 。
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矫捷战术配置与集中化治理
支持自界说防护战术 ，满足多样需要；治理中心统一管控终端与网络代理 ，提升安全治理效能与便捷性 。
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保险业务不变性与用户履历
抗 DDoS、模型调度保业务不变 ，流式输出响应快 ，违规停输并提醒 ，还支持新闻撤回 ，优化使用感触 。
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