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行业解决规划
技术解决规划
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企业安全大模型安全解决规划
随着大模型迈入2.0阶段，各企业在借助大模型提升出产力的同时也伴随严格的安全挑战。数据显示，2024年全球大模型有关缝隙数量激增38.61%，匹敌攻击、数据泄露等风险频发。政策层面，《天生式AI服务治理暂行法子》等律例密集落地，要求企业构建覆盖数据、模型、利用的全性命周期安整个系 。通过事前检测评估、事中运行防护对企业大模型安全知识库建设及登记上线，运行时招架网络入侵并确保输出内容合规及安全，助力企业在大模型2.0时期高效数字化发展。
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大模型利用服务被攻击
大模型利用服务存在缝隙、弱口令等脆弱性风险，可能被病毒入侵、网络攻击等造成服务异常，严沉的还可能由于投毒扭转模型本体能力。
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RAG语料导致数据泄露
在微调、训练及构建知识库中未鉴别敏感信息进行洗濯，导致企业机密与用户隐衷表泄，如医疗病历、金融买卖纪录等。
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模型输出内容风险
天生内容存在违反社会主义主题价值观、事实性谬误或私见等误导用户决策，引发舆情；ㄈ缧槲闭策解读），也不满足《天生式AI服务治理暂行法子》等律例。
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使用失管及不安全输出
违规使用大模型利用或不足本地数据接见节造作成贸易奥秘泄露，被大模型天生的垂钓信息、恶意代码等入窃祗业网络。
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大模型风险检测与关环
多维度风险探测引擎及关环措置机造，保险大模型底层系统、中央件、利用组件及语料数据的安全性，覆盖缝隙检测、敏感信息鉴别等关键环节，实现AI系统全性命周期安全查抄。
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大模型安全防护
为大模型资产提供全链路的安全防护，从语料输入到模型输出，再到过后审计封禁，实现主机安全、语料输入安全、模型资产安全以及内容安全防护。
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AI办公安全副手
专一办公场景下 AI 利用安全，对 AI 利用资产、资源接见节造、AI敏感信息；さ榷喾教峁┌踩帽Ｏ，构筑AI利用安全防线。
- 训练数据；
- 大模型服务登记
- 大模型使用管控
- 天生内容合规治理
- 输入数据防泄漏
- 主机安全实时防护
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场景描述：
语料库未分级分类，开发人员可能误用含敏感信息的数据集。
场景规划：
在大模型微调、训练、构建知识库前，对数据进行扫描检测鉴别敏感信息，并对数据进行分类分级或洗濯脱敏，预防敏感信息进入大模型。
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场景描述：
企业需通过网信办登记审查，但线下贱程耗时3个月以上，技术整改难度大。
场景规划：
为大模型服务商提供内容安全合规刷新征询服务，萦绕《天生式人为智能治理法子》合规要求，协助企业急剧实现大模型有关内容安全建设，急剧大模型实现测评登记工作。
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场景描述：
大模型使用失管可能造成数据泄露或非授权使用。
场景规划：
凭据现实业务及安全性思考，对分歧终端接见多个大模型服务进行接见权限战术节造，并审计相应的大模型使用纪录，确保企业内安全可控的大模型使用。
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场景描述：
模型输出可能蕴含意识状态误差、暴力色情等违规内容，需实时检测阻断。
场景规划：
在输入阶段对提醒词进行评估，预防天生犯法了局；在输出阶段对模型天生的内容进行违规检测，实时阻断犯法内容输出和过后审计。
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场景描述：
用户模型输入时可能上传身份证、薪资等敏感数据，导致隐衷泄露。
场景规划：
在输入时对内容、附件进行敏感信息鉴别，当发现含敏时进行脱敏或拦截处置，确保大模型不吃敏。
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场景描述：
模型服务器存在弱口令、未建复缝隙，易被入侵植入恶意代码或窃取训练数据。
场景规划：
从主机缝隙、病毒、黑客入侵、网络接见节造等方面进行实时的入侵检测与防护，确保大模型主机运行环境安全，招架网络入侵攻击。
