五大防护重点构建智能应用时代事前-事中-事后“安全底座”

大模型应用的安全保障与业务运行密切关联，针对大模型应用的安全保障需贯穿业务运行的全生命周期，建立从事前预防、事中管控到事后追溯的闭环防护体系。

事前：以风险防控为核心

1. 资产与漏洞管理：明确模型及接口边界，通过漏洞扫描和安全加固消除隐患；

2. 身份与权限管控：采用多因素认证（如动态令牌）、最小权限分配，防范非法访问与越权操作。

事中：聚焦实时拦截与动态防护

1. 输入风险阻断：通过提示词注入检测和无源文本分析，拦截恶意指令（如“奶奶漏洞”攻击）；

2. 接口与流量管控：利用API接口认证和Token流量限制，遏制接口滥用与资源过载；

3. 输出内容合规：通过实时监控与过滤，对AI模型生成的内容进行实时安全审查，拦截违规内容与有害信息。

事后：强化溯源与持续优化

1. 实时监测与攻击溯源：实时监控模型输入输出、接口调用、资源使用情况，识别异常行为，通过全链路日志定位风险路径；

2. 运营闭环管理：整合日志审计、合规报告与处置工单，实现“风险发现-处置-复盘-优化”闭环，持续提升安全水位。

要保障大模型安全，需优先摸清“家底”——全面梳理大模型涉及的资产范围，具体来看资产既包括底层基础设施（如云主机、数据库），也涵盖模型本体（参数与版本）、API接口、依赖的第三方组件（如开源框架）等核心要素，目前通过流量分析、端口扫描、配置核查等技术手段，可实现DeepSeek、通义千问、GPT等数十类大模型应用以及中间件、数据管道等关键组件的资产发现与漏洞扫描，为后续精准防护奠定基础。

针对大模型应用中各类组件，通过构建“漏洞发现-加固实施-资源优化”闭环管理体系，保障组件的安全性与可靠性。

1. 组件漏洞扫描：利用安全检查工具对大模型开源框架、接口服务等组件进行漏洞扫描，识别Log4j类高危漏洞、后门代码及配置缺陷，实现风险前置化处理。

2. 统一应用管理：通过大模型应用统一管理功能，自定义应用注册流程，并可基于IP地址段、访问时间窗口、请求频率等因素设置精细化的访问控制规则，有效阻断异常访问行为。

3. 资源调度与效能优化：通过Token用量优化提升资源利用效率，利用LLM生成结果缓存复用机制降低重复计算开销，同时通过智能调度算法，实现AI资源的高效分配与利用。

大模型接口作为内外交互的核心通道，通过接口协议统一化降低接入风险、密钥动态管控阻断资源滥用、权限分级体系约束操作边界，形成“接入-调用-管理”全链路防护闭环。

1. 统一接口管理：通过标准化接口协议（如OpenAI API协议），实现LLM、Embedding、向量数据库等关键AI基础设施代理，同时，利用平台版本管理机制实现应用系统平稳过渡，避免因API变更导致的业务中断风险。

2. API密钥管理：面向接口密钥实现创建、分发、授权、吊销的全生命周期管理能力，同时，利用配额管理密切监控每个API Key的资源消耗情况，防止资源过度消耗带来的安全风险与成本超支。

3. 异常请求拦截：通过接口请求行为分析构建正常API调用的行为基线，识别并拦截包含提示注入、越权操作、资源耗尽等恶意意图的请求，保护模型免受攻击。

AI应用的内容安全是大模型安全防护的关键，通过全链路的内容监控与过滤，确保AI系统中流转的内容符合安全合规要求，有效防范内容风险。

1. 输入内容防护：用户输入是AI应用的主要内容来源，也是安全风险的重要入口，输入内容防护功能利用多层过滤机制，实现有害内容、提示词注入、无意义内容等场景安全检测，确保输入内容的合规和安全。

2. 输出内容防护：通过模型输出过滤机制能够对AI模型生成的内容进行实时安全审查，针对禁止敏感词、内部敏感数据、事实一致性等安全风险进行拦截，并依据《人工智能生成合成内容标识办法》法规要求，为输出内容自动添加AI生成显示标记。

大模型安全运营不同于传统网络安全运营，大模型安全运营目标通过语义级监测识别“提示词越狱”“模型幻觉”等新型风险，实现应对未知威胁与动态适应模型演进。

1. 全链路风险监测：通过全面感知基础环境、接口调用、输入输出内容等场景安全风险，识别异常流量与攻击模式，生成安全事件画像。

2. AI监控审计：通过LLM访问日志、向量数据库操作记录、安全事件等日志信息，实现全方位AI审计监控，满足合规管理与风险控制的需求。

3. 自动化响应处置：建立风险分级响应机制，对高危事件（如Token盗用）自动触发限流、隔离或人工复核，缩短攻击影响窗口。