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大模型安全空间解决方案

人工智能大模型应用爆发式增长，机遇与挑战并存。其主要面临三重挑战：小数据安全风险、业务链式危机和AI决策失准。应对之策需把握五大关键：构建安全红域隔离、强化权限管控、严控内容安全、加强实战评估、实现闭环运营，筑牢AI安全防线。

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用户价值
CUSTOMER VALUES
业务保障（永在线）
通过多维度防护体系确保大模型7×24小时稳定运行，杜绝因安全漏洞导致的业务中断风险。
数据保护（零泄露）
采用边界隔离+终端加密技术，实现训练数据、交互数据的全生命周期安全防护。
合规管控（全审计）
内置内容过滤与日志追踪功能，满足《生成式AI服务管理办法》等法规要求。
风险可控（全链路）
覆盖输入、计算、输出的端到端防护，将AI应用风险控制在可接受范围内。
方案介绍
SOLUTION FUNCTIONS
开发阶段安全加固
集成敏感词动态过滤、提示词注入防御模块；部署API安全网关，实现 API控制与恶意调用拦截；
测试验证阶段
实施多维度对抗测试，保障模型上线前的输出稳定性满足要求；
部署运行阶段
零信任访问控制：建立动态信任评分模型，实现细粒度权限管理，保障数据、模型、应用的安全部署；
终端交互阶段
集成终端安全工作空间，实现输入输出数据加密沙箱隔离，部署终端行为异常检测安全能力；
运行监控阶段
全链路审计系统：采集多维度日志及告警，综合研判，支持攻击溯源、审计数据、风险告警。
方案优势
SOLUTION ADVANTAGE
全栈式覆盖
构建纵深防御能力，实现对边界控制、终端管控、运维管控、大模型合规输入等多个维度的能力全覆盖，降低大模型应用的数据泄露风险与业务中断风险。
实战化评估
对大模型模型安全、大模型内容安全、智能体安全、大模型组件安全以及大模型运行环境安全等方向进行全面检测评估，验证安全策略有效性。
AI对抗AI
增补面向大模型攻击及异常行为的检测手段，实时监测针对大模型的攻击行为，并实现高效拦截，形成安全运营的闭环。
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