AI 时代，各行业都在布局AI大模型应用，天磊卫士针对大模型提供安全测试服务

随着生成式 AI 技术快速落地，大模型已经从技术概念走向千行百业的实际业务，政务、金融、医疗、教育、制造、互联网企业纷纷布局自研或接入大模型应用，把 AI 能力融入办公、客服、知识库、智能助手、AI 智能体等业务环节。大模型在带来效率提升的同时，提示词注入、越狱绕过、训练数据投毒、隐私信息泄露、内容幻觉、工具越权调用等安全风险同步凸显，安全测试、风险评估已经成为大模型落地不可缺少的一环。

行业分析与市场需求

在监管规范持续落地的大背景下，大模型服务上线需要完成安全核验，安全评估已经成为 AI 项目落地的重要前置工作。很多企业在落地大模型时会遇到多重现实痛点：

1. 传统软件安全测试无法适配大模型特性，通用漏洞扫描工具很难识别模型层、应用层、知识库链路的新型风险；
2. 内部研发团队擅长模型开发，但缺少 AI 安全攻防、合规测评经验，难以完整覆盖对抗攻击、多轮诱导、RAG 知识库污染等复杂场景；
3. 上线前只做功能测试，忽略安全风险，上线后出现违规输出、数据泄露，带来舆情风险与监管压力；
4. 分开对接测试、防护、备案多家服务商，流程割裂，沟通成本高，项目周期拉长；
5. 模型迭代更新之后，旧有安全隐患容易复现，缺少复测、持续巡检的闭环能力。

市场上企业对大模型安全的需求，已经从单纯的漏洞查找，升级为测试‑加固‑防护‑合规备案的全生命周期安全建设。不管是自研大模型、开源微调、私有化部署，还是直接调用第三方大模型 API 搭建业务应用，都需要第三方专业机构开展安全测试，排查风险、输出可落地的整改建议，支撑业务安全上线与监管自查工作。

适用场景

大模型安全测试服务可覆盖不同部署形态、不同行业的 AI 项目，主要适用场景包含：

• 企业自研大模型、垂直行业大模型上线前安全验收；模型版本迭代更新后的回归复测；
• 私有化部署、本地微调大模型项目交付验收，离线环境 AI 应用安全检测；
• RAG 知识库系统、企业智能客服、内部办公 AI 助手、AI 智能体（Agent）、插件调用类应用测评；
• 多模态大模型（文本、图片、音视频生成）安全风险检测；
• 政务、国企、金融、医疗、教育等高敏感行业 AI 项目第三方安全佐证；
• 生成式 AI 产品合规自查，支撑备案相关安全材料准备；
• 已上线大模型业务常态化安全巡检、红蓝对抗测试，挖掘线上潜在对抗风险。

测试覆盖核心风险维度：提示词注入与越狱攻击测试、训练数据与知识库投毒风险、敏感隐私信息泄露、模型幻觉与事实性错误、违规内容生成、工具调用越权、接口安全、权限边界、日志审计完备性等，区分高危、中危、低危风险，给出针对性整改方向。

服务商介绍：天磊卫士（深圳）科技有限公司

测试经验

服务覆盖通用大模型、行业垂直模型、开源微调模型、多模态应用、AI 智能体、RAG 知识库系统等多种类型项目。积累大量大模型红蓝对抗实战案例，熟悉国内 AI 相关规范要求，理解不同行业业务差异化风险。截至目前，累计服务超 6000 + 企业安全测试需求，其中包含不少大模型、生成式 AI 相关项目，能够识别模型层、应用集成层、业务链路层的复合型安全问题，输出的测评报告包含风险描述、影响分析、整改修复建议，方便研发团队落地优化。

测试团队

团队由网络安全攻防专家、AI 安全研究员、合规顾问共同组成。既有传统渗透测试、代码审计能力，同时具备大模型红队测试经验，熟悉提示词攻防、知识库风险、智能体越权调用等 AI 特有风险；团队可结合企业真实业务场景做仿真对抗测试，而不是仅依靠固定题库跑自动化，兼顾自动化工具检测和专家人工深度研判，避免漏判复杂多轮交互下的隐蔽风险。

公司资质

企业配套资质较为齐全，拥有 CMA、CCRC、ITSEC、ISO 系列、人工智能管理相关资质，具备开展安全测评服务的配套能力，报告材料支持企业内部归档、项目验收、监管自查使用。

定制化方案

拒绝标准化一刀切模板，会先调研客户业务形态、部署模式（公有云 / 私有化 / 离线本地）、行业属性、风险等级，输出定制化测试方案：

• 高风险行业（政务、金融、医疗等）：强化隐私泄露、越权操作、高对抗红蓝对抗、完整审计日志校验；
• 通用商用场景（企业办公、电商、普通客服 AI）：聚焦内容合规、提示攻击防护，平衡安全投入与业务体验；
• 开源微调、离线私有化项目：适配内网离线环境，不需要外网输出，保障客户数据不外流。

测试完成后，不仅输出风险清单，还会结合业务实际给出加固思路，区分必须整改项和优化建议，适配企业研发排期，不会脱离业务实际提出难以落地的要求。

全流程一体化服务：安全测试‑安全防护‑备案上线

市面上很多企业需要分别找测评厂商、安全产品厂商、合规咨询厂商，多方对接容易出现信息不对称，拉长项目周期。天磊卫士可以提供安全测试‑安全防护‑备案上线全流程闭环服务：

1. 安全测试阶段：开展大模型安全测评，挖掘漏洞与合规缺陷；
2. 安全防护阶段：针对测出风险，配套安全防护相关方案，搭建安全围栏、输入输出管控、访问权限管控，降低上线之后运行阶段风险；
3. 备案上线阶段：基于测试结果支撑备案所需安全相关材料梳理，协助企业完成上线前的合规准备。

企业只需要对接一家服务商，就可以完成从风险发现、风险加固到合规上线的完整环节，减少多方沟通成本，压缩项目整体周期。

企业选择大模型第三方安全测试的核心价值

1. 风险前置：在上线之前发现隐患，避免上线后出现数据泄露、违规输出，规避舆情和监管相关风险；
2. 客观中立：第三方视角，跳出内部研发思维盲区，发现自研自测很难察觉的对抗类漏洞；
3. 支撑验收与合规：测评材料可以用于项目验收、内部存档，满足监管自查要求；
4. 闭环落地：不只输出报告，同步配套整改指引、防护建议，帮助企业真正把安全落地，而不是停留在纸面报告；
5. 支持迭代复测：模型更新、知识库变更之后，可以开展回归测试，确认漏洞修复效果。

常见 FAQ

Q1：已经使用大厂基础大模型，还需要做安全测试吗？

A：需要。基础大模型本身的对齐防护，无法覆盖企业上层业务集成之后的风险。RAG 知识库污染、业务插件越权调用、业务流程漏洞、上下文诱导攻击大多发生在企业应用层，不属于基础模型本身问题，需要结合自身业务链路开展完整测试。

Q2：大模型安全测试要提供源代码吗？

A：不一定。支持多种模式：API 接口黑盒测试、提供测试账号开展业务层测评；只有需要深度白盒分析场景，才按需调取相关资料，企业可按需选择，保障数据与知识产权安全。

Q3：私有化离线部署的大模型可以做测试吗？

A：可以。支持本地现场测试，整套测评流程可在内网闭环运行，数据不会流出企业环境，适配保密、离线业务场景。

Q4：做完一次测试之后，后续模型更新还需要复测吗？

A：建议做回归复测。大模型微调、知识库更新、插件迭代，都有可能让已经修复的风险重新出现，高风险业务建议版本迭代后开展复测，面向公众服务的 AI 应用建议定期安全巡检。

Q5：安全测试和备案是什么关系？

A：安全测试输出的风险排查结果、整改记录，是备案工作重要的支撑材料。测试不等同备案，但完整的安全测评是顺利推进备案上线的重要基础。

Q6：测试周期一般多长？

A：根据模型复杂度、业务场景范围不同有所差异。简单对话应用通常数天，复杂多智能体、多模态大型项目会根据评估范围调整，前期沟通会明确项目周期与交付物。