以DeepSeek為代表的中國開源大模型的崛起，帶來了裂變式的大模型應用浪潮。人工智能加速落地的同時，伴生的安全威脅也引發(fā)了新的行業(yè)震蕩！惡意提示詞、個人隱私或商業(yè)機密泄露、大模型供應鏈漏洞、惡意代碼生成等等AI應用威脅，無不挑戰(zhàn)著現(xiàn)有的安全策略。

如何讓大模型更高可用性？更強的防御力？更高效的安全？

云科安信大模型應用風險防護產(chǎn)品，為大模型應用安全注入實戰(zhàn)能力內(nèi)核。云科安信重磅推出大模型全域應用風險防護產(chǎn)品——大模型全棧應用防護系統(tǒng)，搭建覆蓋大模型測繪、大模型漏洞驗證，以及防御能力的全鏈路安全防護體系，為用戶的大模型應用提供全方位的安全保障。

大模型全棧應用防護策略

1、大模型風險測繪：看得見

以AI+資產(chǎn)暴露面測繪技術(shù)重塑大模型應用安全防護體系。云科安信將十年攻防實戰(zhàn)積累的攻防滲透經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為智能測繪引擎的決策內(nèi)核，構(gòu)建出具備自動化能力的動態(tài)測繪體系。通過「靜態(tài)資產(chǎn)指紋庫+AI Agent探針集群」雙引擎架構(gòu)，實現(xiàn)大模型應用安全風險的多模態(tài)資產(chǎn)識別、動態(tài)攻擊面建模與智能決策閉環(huán)。

與傳統(tǒng)資產(chǎn)暴露面測繪技術(shù)相比，基于AI的測繪技術(shù)具備自我學習能力，每次測繪都在不斷提升資產(chǎn)暴露面的識別水平。在大模型應用安全數(shù)據(jù)采集過程中，深度耦合傳統(tǒng)靜態(tài)資產(chǎn)掃描與基于AI Agent的動態(tài)模型探針掃描的雙重優(yōu)勢，可大幅度提高大模型應用資產(chǎn)暴露面的發(fā)現(xiàn)率。

2、大模型漏洞驗證：摸得著

基于漏洞掃描與AI大模型技術(shù)，云科安信大模型全棧應用防護系統(tǒng)帶來了一套覆蓋大模型全生命周期的漏洞驗證方案。該系統(tǒng)不僅整合全網(wǎng)資產(chǎn)和漏洞情報，還通過先進的AI算法實現(xiàn)漏洞風險的精準量化與實時驗證，實現(xiàn)多維度漏洞掃描、動態(tài)驗證、風險評估與漏洞的全流程閉環(huán)管理。

基于漏洞掃描與AI大模型技術(shù)的漏洞驗證機制，不僅能精確鎖定關(guān)鍵風險，還為安全團隊提供高精度、實時的風險數(shù)據(jù)支持，助力企業(yè)制定更精準、高效的防御策略，有效抵御針對大模型的復雜攻擊。

3、大模型應用安全防御：防得住

針對大模型在安全應用和業(yè)務場景中面臨的大流量、高并發(fā)、攻擊隱蔽性強等挑戰(zhàn)，云科安信依托自身WAAP全棧防御能力，構(gòu)建了一套融合WAF、API防護、攻擊溯源、防御阻斷于一體的大模型驅(qū)動WAAP智能安全防御體系。通過精準攻擊檢測、業(yè)務安全防護和自動化防御能力，全面保障大模型業(yè)務的穩(wěn)定運行和數(shù)據(jù)安全。

相比于傳統(tǒng)WAF依賴規(guī)則匹配+正則表達式，易被變形、混淆攻擊Payload繞過的通病，云科安信“以AI治理AI”，通過AI語義分析提升攻擊檢測精準度、動態(tài)防御高并發(fā)自動化攻擊、智能溯源&自適應安全策略生成等能力，以AI大模型驅(qū)動WAAP智能防御，構(gòu)建多維疊加的大模型應用安全動態(tài)防御體系。

大模型安全「攻守道」

技術(shù)性風險、數(shù)字偏見風險、誤用濫用風險、安全性風險、關(guān)聯(lián)性風險…大模型參數(shù)迅速突達千億級，但發(fā)展過程中的安全風險并不是孤立存在于研發(fā)、應用等各環(huán)節(jié)，而是隨著大模型的全生命周期不斷傳導和疊加。

傳統(tǒng)安全策略已難以有效應對精細化、差異化、場景化的大模型應用安全。云科安信以風險視角下的實戰(zhàn)安全為核心，通過安全「攻守道」打造大模型全棧應用防護系統(tǒng)，助力大模型安全建設(shè)。

攻：用攻擊視角看風險

大模型時代，信息安全的范疇進一步擴大，不僅涵蓋AI模型安全、數(shù)據(jù)安全、參數(shù)安全，還涉及可控性、可解釋性，以及AI邊界性等內(nèi)容。在應用場景上，大模型在各行業(yè)中的應用是裂變式，且與規(guī)?；瘧貌⑿?。

此時，大模型全棧應用防護系統(tǒng)依托云科安信多年攻擊面管理能力優(yōu)勢，為大模型安全建設(shè)注入攻擊者視角，通過OSINT-ASM將大模型數(shù)字資產(chǎn)和用戶同時作為目標，審視大模型應用及衍生數(shù)字風險，從而根本上降低大模型應用安全的生態(tài)性風險。

守：從安全角度設(shè)防御

漏洞防護、路徑檢測及響應、Agent框架安全、數(shù)據(jù)泄露……在大模型技術(shù)不斷升級的過程中，提高大模型應用的安全性、可靠性和可控性，以及面對對抗性攻擊的彈性，依然是安全防護體系建設(shè)的重點。

大模型全棧應用防護系統(tǒng)作為一款深入融合AI能力的WAAP類產(chǎn)品，整合web應用防火墻、API安全防護、應用前置防護等能力，并通過實時監(jiān)測和流量分析以適應不斷變化的大模型應用環(huán)境和各類新型攻擊手段，同時兼顧安全防護的動態(tài)性與綜合性，實現(xiàn)更為精細化、場景化的大模型全棧應用防護。

云科安信以自身技術(shù)優(yōu)勢耦合大模型業(yè)務場景，推出更聚焦實戰(zhàn)風險的大模型應用安全創(chuàng)新產(chǎn)品，通過全棧應用防護系統(tǒng)助力人工智能應用安全行穩(wěn)致遠。