江苏
近年来，生成式人工智能大模型迅猛发展，显著提升了通用理解和生成能力，但也带来了前所未有的安全风险。
习近平总书记指出:"要重视通用人工智能发展，营造创新生态，重视防范风险”。
Freebuf在《2024全球AI网络安全产品洞察报告》中提到，AI大模型存在的安全风险主要分为三类：训练数据的安全风险、大模型本身的安全风险和外部攻击风险。
国内数字产业第三方调研咨询机构数世咨询发布的《2025中国数字安全产业年度报告》中指出，大模型安全赋能尚处初级阶段，其滥用风险已引发国家高度关注，政企市场的安全需求远超AI赋能价值！
作为具备内容生成能力的新型数字系统，大模型在赋能新质生产力发展的同时，如何构建其“原生安全”体系？
大模型系统正面临六大安全挑战
你的AI系统扛得住吗？
- 大模型生成内容不可控
生成暴力、涉政、歧视等违规内容，隐私泄露风险高 - 高级攻击手段威胁加剧
黑客通过指令注入、多轮诱导等500+种攻击手法操控模型 - 思维链扩大风险暴露
DeepSeek等模型推理过程展示中间步骤，风险逻辑被放大输出 - 政策类回答存在幻觉
模型虚构政策条款、会议届次等关键信息 - 突发舆情应对滞后
社会热点事件暴发时，模型输出不合规观点 - 企业承担主体责任
《生成式AI服务管理办法》明确：即使使用开源模型，企业仍需对内容安全负责
破局之道: 测试平台+内容网关全链路防护体系
从“事后灭火”转向“源头可控”
赛宁网安通过大模型安全测试平台+大模型内容安全网关双引擎驱动，以预防为主，融合检测与响应，确保大模型安全、稳定、可靠运行。
| 大模型安全测试平台
90%漏洞提前封堵
赛宁网安大模型安全测试平台专为大模型安全合规设计。提供大模型上线前的全维度风险扫描，深度覆盖数据安全、算法安全、内容安全、伦理安全、业务合规、模型鲁棒性等多个关键领域。
- 安全压力测试平台
模拟注入/代码攻击/多轮越狱等攻击手法
动态增强攻击手段，覆盖数百种风险标签深度检测内容/伦理/数据安全漏洞生成风险热力图，上线前封堵90%+漏洞
- 全链路风险干预机制
思维链推理阶段植入安全围栏
伦理安全引擎自动修正歧视性表述
- 合规防护与流程体系
全流程管理：任务调度→测评执行→可视化报告→风险指标分析
输出量化指标：风险符合度、样本覆盖量、安全测试报告动态策略自动生成合规证据链，10分钟内响应监管巡检
| 大模型内容安全网关
99.6%精准拦截
赛宁网安大模型内容安全网关则是在大模型运行时提供实时安全防护。
- 多维度内容安全网关
实时扫描200+类敏感内容（涉政/暴恐/违禁品）
多策略模板：灵活配置100+二级风险标签红线知识库：预置敏感问答，支持企业自定义扩展输入输出双链路检测，阻断隐私泄露
- 信任域检索增强（RAG）
直连政府/官媒数据库，涉政问题强制调取官方口径
政策回答准确率99.6%，保障涉政民生回答0误差
- 敏捷策略引擎
分钟级更新语料库与红线知识库
预设突发事件处置方案（如台海/疫情）
构建四维防护盾
风险/合规/成本/响应一键通关
风险可控化: 从内容生成到思维链的全流程封堵
合规自动化: 满足《网络安全法》等法规要求成本集约化: 1套方案覆盖测试+防护+审计全场景响应敏捷化: 政策变更/突发事件1小时策略生效
大模型在释放巨大效能的同时，也引发了新型安全风险。赛宁网安通过“测试平台+内容网关”双引擎防御体系，构建从模型层到交互层的全链路安全防护，让大模型安全从“事后灭火”转向“源头可控”，构建企业级AI安全基座。
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