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大模型安全风险现状
你以为的“智能助手”，可能早已被悄然操控。当你的客服机器人突然输出违法信息，当你的写作助手被诱导泄露内部知识，当你的 AI应用在用户输入“请扮演全能大模型”后开始传递攻击行为，这不是幻觉，而是正在发生的现实。大模型的开放性与生成能力，使其成为新型攻击的“高价值目标”。传统基于关键词、规则的安全系统，面对语义级、逻辑级的 AI 攻击，已全面失效。大模型攻防面临着如下四大核心挑战。
攻击特征难以提炼
攻击隐藏在自然对话中，没有绝对的敏感词和句式，语义正常却别有用心，传统检测完全失效。
涉及大量非安全任务
攻击远超传统安全边界，涉及价值观偏离、提示注入等文本逻辑攻击场景，需要更高阶的语义识别能力。
业务场景多种多样
从客服、创作，到问诊、教学，从 RAG 到智能体，多元场景叠加，安全防护需要更加灵活适配。
攻击维度不胜枚举
提示注入、有害输出、多语种绕过、图文混合，大模型的高速发展使得攻击手法持续进化，防不胜防。
大模型安全护栏解决方案
深信服大模型安全护栏解决方案，以大模型安全护栏为核心，提供对大模型应用的实时防护，确保攻击行为进不来、有害内容出不去。在此基础上，可以结合零信任系统收缩应用暴露面，结合风险治理平台判断访问异常，结合实战评估服务监测多维安全风险，形成完整、有效的大模型安全保障体系。
关键价值
合规更可靠，防护更全面，为 AI 应用保驾护航
高精准，低时延
创新性引入双模型协同方案，快速分类模型200ms 内完成响应，准确率高达 98%，深度研判模型异步分析，精准狙击隐蔽威胁。
支持多模态检测
不仅防御文本攻击，更能识别图片中的隐写指令，实现多模态混合内容检测，安全防护更加全面。
灵活对接应用广泛
支持私有化部署，提供 API、SDK、探针、反向代理等多种对接模式，适配各种本地大模型应用场景。
多种机制保护使用体验
支持同步、异步、流式检测，内置 bypass 机制，在保障安全的同时，兼顾系统高可用与用户体验。
实战效果
网信办“2025 年人工智能技术赋能网络安全应用测试”中，在「大模型生成内容安全风险检测」场景，深信服大模型安全护栏以领先的实战能力，在 64 支参赛队伍中斩获第一名的优异成绩。
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