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什么是AI保护AI

“AI保护AI”是用人工智能技术构建防护体系，主动识别、防御并修复AI系统面临的安全与合规风险，覆盖模型、数据、推理全链路，实现“以AI对AI”的自动化、自适应安全防护，是AI安全领域的核心实践范式。

其核心本质：以AI能力解决AI自身的安全问题，包括对抗攻击、数据泄露、模型窃取、提示注入、输出合规等，替代传统人工+规则的被动防护，提升响应速度与覆盖度。

核心目标：保障AI系统的机密性、完整性、可用性（CIA三元原则），同时确保输出合规、可追溯，适配大模型与生成式AI的动态风险场景。

防护场景	典型风险	核心 AI 技术手段	应用示例
模型安全	窃取、逆向、投毒、对抗样本	模型水印、混淆、联邦学习、对抗训练	给 LLM 输出添加隐形水印；用对抗样本训练提升鲁棒性
数据安全	隐私泄露、数据投毒、敏感信息外泄	差分隐私、数据匿名化、NLP 敏感识别	自动打码病历中的身份信息；训练时添加噪声保护隐私
推理安全	提示注入、越狱攻击、违规输出	双向流检测、语义风控、内容过滤	实时拦截 “绕过审核” 的恶意提示；逐 Token 校验生成内容
合规与溯源	生成内容造假、责任不清	AI 生成内容检测、行为审计	鉴定 AI 合成图像 / 视频；记录模型调用与输出日志

1. 资产与风险发现：AI扫描环境中的模型、数据集、API，自动识别漏洞（如权限配置错误、数据泄露点），评估风险等级。

2. 实时防护拦截：

输入侧：用NLP模型检测恶意提示（如注入、越狱），结合规则库与语义理解双重过滤。

输出侧：流式逐段校验内容合规性（如涉政、色情、暴力），支持实时截断或修正。

3. 自适应防御：通过持续学习更新攻击特征库，对抗样本动态生成与防御，适配新漏洞与攻击手法。

4.事后审计与溯源：AI驱动的行为分析与水印校验，定位风险源头，满足合规取证需求。

深信服全新发布「大模型安全护栏解决方案」+「安全使用 GenAI 解决方案」

聚焦大模型实战攻防场景，以“AI 保护 AI”为核心策略，创新性引入快速分类模型和深度研判模型，针对大模型输入输出提供高精准、低时延的检测、阻断能力，对接方式简单便捷。

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”。还可结合零信任系统收缩应用暴露面，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。

助力企业实现对互联网中公有AI访问的保护和使用管控，做到真正“看的清、管的住、防泄密”：

看得清：鼓励员工使用GenAl提效，但要摸清谁在用以及用了什么。
管得住：基于员工身份管控GenAl使用权限，拦截未经授权的GenAl应用，支持10898种内置应用识别，其中包含2585种AI应用识别，覆盖256种常见对话式AI、151种常见AI编程。
防泄密：兜住数据泄密的底线，用GPT来实现外发数据的自动识别和泄密稽查。