一、 产品定位与核心亮点
腾讯云大模型安全解决方案 是一套专为AI时代设计的全生命周期端到端安全保障体系。该方案基于腾讯自身防护经验,构建了覆盖从基础设施加固、开发检测、数据安全到应用运营的闭环治理框架。
其核心商业差异化在于“开箱即用”的一站式服务能力与“双引擎”防护架构。区别于传统安全产品,该方案深度融合了WAF技术与大模型安全引擎,并针对Agent(智能体)、RAG(检索增强生成)及向量数据库等新兴AI组件提供了专有的防御策略,旨在帮助企业在满足国内监管合规要求的前提下,解决大模型落地过程中的“裸奔”风险。
二、 产品应用场景
该方案主要面向拥抱大模型技术的企业用户,特别是正在进行模型训练、微调或构建AI应用(如智能客服、内部助手)的组织。主要解决以下业务场景下的严峻挑战:
- 数据接入与处理场景: 解决数据泄露风险,确保敏感数据(如PII)在进入模型前的合规性,防止因数据污染导致的法律风险。
- 模型部署与运行场景: 应对模型越狱风险和新型AI攻击(如提示词注入),防止模型输出违法违规内容。
- 智能体(Agent)应用场景: 针对AI智能体失控风险,防止AI在自动执行任务时出现越权操作或逻辑错误。
- 生态集成场景: 缓解协议与生态风险,保障第三方组件与模型交互的安全性。
三、 应用框架和功能介绍
1. 功能框架
腾讯云构建了全链路、多维度的防护体系,覆盖模型选型、模型训练、推理部署、业务应用四大阶段:
- AI基础设施安全(AI-SPM): 负责底层环境的资产测绘与漏洞管理,管理AI攻击面。
- 大模型数据安全: 聚焦数据流转与存储,提供分类分级、脱敏及溯源分析。
- 大模型应用安全(LLM-WAF): 作为智能安全防护网关,实时检测并拦截输入/输出端的风险。
- 智能体安全(MCP网关): 以智能体为核心,提供统一的身份与权限管控体系。
2. 硬核指标
基于AI-SPM(大模型态势管理)与LLM-WAF模块,方案具备以下量化能力:
- 组件识别能力: 支持识别 50+ 种大模型相关组件(包含网络指纹测绘、主机层指纹匹配)。
- 漏洞检测能力: 覆盖 200+ 大模型组件漏洞检测、200+ 基于版本的漏洞识别。
- 精准检测能力: 提供 20+ POC(概念验证)形式的精准检测。
- 攻击防御范围: 针对大模型组件漏洞的 6类 攻击行为示警。
- 支持模型生态: 已明确支持 Deepseek、混元大模型、Qwen2.5、阶跃星辰 等主流大模型服务源站。
3. 产品优势
- 双重检测引擎: 采用“WAF + 大模型安全引擎”架构,结合数据分级分类引擎(识别身份证、银行卡等)与混元内容安全大模型(识别政治、色情等违规内容),实现多层次过滤。
- 针对性存储防护: 特别针对向量数据库等新兴AI存储设施,制定了专有的安全策略(存储加密、传输加密、访问控制)。
- RAG全链路溯源: 在知识库构建或微调阶段,提供引入数据的溯源分析,确保输入数据的合规性。
- 全面的风险拦截:
- 输入端: 拦截注入攻击、BOT攻击、API越权、算力滥用、提示词攻击。
- 输出端: 过滤数据泄露、不当内容(涉政、涉黄、违法)。
- 智能体(Agent)管控: 业内领先的大模型MCP安全网关,针对MCP(Model Context Protocol)工具接入提供统一身份管理,防范AI决策执行中的越权风险。
四、 典型案例
(注:提供的文档材料主要聚焦于产品架构与技术能力展示,并未包含具体的客户名称或第三方企业实施案例。文档仅列出了支持的合作伙伴/模型源站,如下所示)
- 生态合作伙伴/支持模型:
- Deepseek
- 腾讯混元大模型
- Qwen2.5 (通义千问)
- 阶跃星辰
以上模型均已接入腾讯云LLM-WAF大模型应用防火墙,实现了多模型、多场景下的安全防护互通。