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防護階段及對應方案

大模型研發與訓練場景

描述：
1.數據安全：模型訓練前、構建知識庫前若含用戶隱私（如醫療記錄、金融信息等），可能因數據清洗不徹底導致泄露。
2. 訓練環境安全：攻擊者可能通過網絡攻擊（如 DDoS 攻擊）中斷訓練進程，或篡改訓練參數導致模型性能受損。
方案：
1、通過代理 RAG 業務系統請求，對模型訓練前、構建知識庫前的語料進行敏感數據清洗，保障語料庫及生成內容的安全性、合規性，防止惡意攻擊（如數據投毒、提示注入）、敏感信息泄露及生成有害內容
2、開啟抗DDoS配置攻擊，保障訓練環境安全。
大模型部署與運行階段

描述：
1. 模型安全：模型運行環境中可能暗藏惡意病毒，導致模型參數篡改或數據泄露；模型接口存在SQL注入、跨站腳本漏洞，攻擊者可借此篡改運行邏輯。
2、訪問控制：內部人員若權限過高且缺乏審計，可能惡意調用模型生成敏感內容或泄露模型核心信息。
方案：
1、通過防病毒、漏洞檢測、微隔離等模型主機防護措施，保障大模型服務主機在運行時的安全；
2、根據不同權限劃分不同RAG語料庫，投喂數據按照角色權限相互獨立，且僅開放必要功能訪問，如開發人員僅能調試代碼，禁止直接調用生產模型；
大模型應用與交互階段

描述：
1、不合規的問題可能被用于生成違規內容（如政治敏感話題、虛假信息等內容）、誤導性內容（如謠言）。
2、不安全的輸入輸出：模型交互時輸出的惡意域名、黃色網站、暴恐網站；通過用戶對話推斷出敏感隱私，并意外泄露。
方案：
1、內置海量規則庫，提高垂直領域違規內容檢測率；
2、實時檢測聊天內容中的隱私信息并脫敏；
3、實時檢測聊天內容中的URL是否是惡意域名、黃色網站、暴恐網站并檢測檢測聊天內容是否涉及注入風險
大模型持續監控階段

描述：
1.大模型資產難以被識別和持續監測，導致資產臺賬缺失；
2.模型的遭受異常調用行為（如高頻次請求、異常輸入模式）無法精準識別，導致被破壞或篡改，影響業務持續運行
方案：
1、通過大模型資產透視，對大模型資產識別并進行運行狀態監測，并繪制模型資產流量畫像，避免外部非法訪問。；
2、對模型進程進行流量捕捉，可視化呈現模型網絡訪問情況；
3、實時統計模型輸入輸出token、訪問速率、時延情況

大模型安全防護系統

大模型安全防護系統是一款針對于大模型安全設計的一站式防護產品，覆蓋資產安全、數據安全、內容風控及主機防護等核心場景，提供從開發、訓練、部署到運營的全生命周期安全閉環，實現模型資產的統一監測、風險識別與動態防護，保障模型運行安全；內置敏感信息檢測、內容過濾與異步審計能力，有效防范數據泄露與違規內容生成；同時提供主機層面的漏洞掃描、基線檢查等安全加固功能，確保底層環境穩定可靠。系統支持靈活的策略配置與集中化管理，滿足不同業務場景的安全需求，助力用戶安全、合規地落地大模型應用。

產品功能