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騰訊云發(fā)布全棧大模型安全解決方案,助力企業(yè)構建智能時代安全生態(tài)

時間:2025-06-27來源:騰訊云 作者:

人工智能時代,以大模型為代表的技術已成為國際競爭新焦點與經濟發(fā)展新引擎,深刻改變社會格局并廣泛應用于目標檢測、語音識別、自然語言處理等關鍵領域。以DeepSeek等為代表的大模型正迅速滲透各行各業(yè),驅動新一代AI發(fā)展浪潮。

然而,在帶來巨大便利與機遇的同時,大模型也暴露出嚴峻的安全挑戰(zhàn):模型訓練與使用過程中的隱私泄露、自身安全性問題日益凸顯;其風險深藏于語義與算力層,使得僅關注協(xié)議與流量的傳統(tǒng)防火墻無力應對提示詞注入攻擊、敏感數據泄露及GPU算力惡意消耗等新型威脅;同時,全球日益收緊的AI與數據安全法規(guī),也使大模型生成內容的合規(guī)性審查成為企業(yè)必須面對的嚴峻課題。這些“系統(tǒng)性短板”涵蓋安全架構、漏洞響應、數據合規(guī)等方面,亟待通過技術突破、管理強化與多方協(xié)同,建立完善的內生安全機制,以保障大模型在各個關鍵領域安全運行。

面對AI時代的系統(tǒng)性挑戰(zhàn),6月24日,騰訊云舉辦“開箱吧,騰訊云”大模型安全發(fā)布會,正式推出面向大模型應用場景的全棧安全解決方案。發(fā)布會上,騰訊云重磅發(fā)布兩大全新產品——LLM-WAF大模型防火墻和AISPM大模型安全態(tài)勢管理平臺,并揭示GuardLM技術的突破。三位來自騰訊的安全專家登臺,通過直觀的產品功能演示,深入剖析在復雜多變的大模型安全態(tài)勢下,企業(yè)普遍面臨的各類通用安全問題,并結合金融、泛互、零售等不同行業(yè)領域的實際案例,分享騰訊云在大模型安全防護方面的成功實踐經驗和行業(yè)領先的安全策略,助力企業(yè)構建可信賴的大模型安全防線。


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從技術到組織體系:縱深應對大模型多重安全風險

AI技術帶來新的生產驅動力,企業(yè)數字化進入“大模型時代”。在企業(yè)將大模型投入實際應用的過程中,騰訊云安全總結了大模型企業(yè)應用十大常見安全風險,涵蓋樣本投毒、提示詞注入攻擊、第三方代碼或開源模型帶來的供應鏈風險,以及自動化Agent權限濫用、模型推理被劫持等新型AI應用威脅。這些風險貫穿于企業(yè)應用大模型的各個環(huán)節(jié),構成關鍵挑戰(zhàn)。騰訊云安全總經理李濱分析,這些風險并非孤立存在,而是從數據采集、處理、模型訓練、部署到最終應用的整個AI技術生命周期中端到端傳導的。


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李濱總結,大模型安全問題本質上是一次全方位的安全體系升級,而非局限于局部對抗,需要從全局視角建立系統(tǒng)框架。為此,騰訊云安全從技術、管理、合規(guī)、倫理四大維度出發(fā),全面覆蓋數據隱私、模型自身、應用集成、基礎設施以及治理倫理等領域,構建 AI 時代的動態(tài)安全生態(tài)。


騰訊云大模型安全治理框架以安全基準、安全運營和安全合規(guī)三大支柱為基礎,形成了覆蓋模型基礎設施到應用全生命周期的立體化技術防護方案,針對不同階段風險部署相應策略,構建起大模型安全的縱深防御體系。

 ●  在內容輸入和輸出環(huán)節(jié),由于樣本劫持、數據投毒或者模型本身的幻覺等原因,大模型可能會生成有風險的內容,而騰訊云天御基于多年內容安全的能力,能幫助企業(yè)進行大模型應對這一安全隱患。

 ●  在攻防對抗與情報方面,騰訊云安全建立了大模型安全Red Team對抗機制,以騰訊的安全專家能力為基礎,建立針對大模型的安全測試方法,主動發(fā)現大模型及生態(tài)存在的風險,并依托這些安全研究成果,研發(fā)了專門針對大模型進行安全保護的大模型安全態(tài)勢感知系統(tǒng)AISPM和大模型智能安全網關LLM-WAF,為企業(yè)大模型應用進行全生命周期保障護航。

 ●  在合法合規(guī)標準方面,騰訊云安全也積極參與大模型相關標準的制定工作,如參與起草《生成式人工智能應用安全測試標準》和《大語言模型安全測試方法》國際標準等,依托自研大模型混元為企業(yè)保駕護航。


LLM-WAF:大模型服務“專業(yè)門衛(wèi)”

據IDC數據,2024年全球AI IT總投資達3158億美元,預計2028年將增至8159億美元,五年復合增長率32.9%。AI大模型從實驗室走向各行業(yè),成為企業(yè)數字化轉型的關鍵力量。然而,隨著AI與企業(yè)業(yè)務融合加深,安全問題和需求也日益凸顯。騰訊云安全高級產品經理王軍從案例出發(fā)揭示大模型四大安全痛點,從BOT濫爬、API風險,到提示詞注入攻擊,再到不當信息濫用,大模型提升業(yè)務效率的同時也帶來安全隱患。只有在上線初期就將大模型安全防護能力“一體化”接入業(yè)務,才能避免效率紅利被安全風險吞噬。

基于此,騰訊云WAF在原有基礎上,正式面向大模型業(yè)務推出大模型安全防護模塊LLM-WAF。該產品采用創(chuàng)新的架構理念,專為大模型應用場景打造,能夠在多模型、多場景、高并發(fā)環(huán)境下提供全鏈路防護。LLM-WAF支持企業(yè)大模型業(yè)務5分鐘快速接入防護,兼容騰訊混元、DeepSeek等多種主流大模型。其智能安全防護引擎可高效檢測并攔截算力濫用、提示詞攻擊、不當內容、數據泄露等各類安全風險,為大模型業(yè)務運行提供全面保障。

騰訊云安全高級產品經理王軍介紹,LLM-WAF的核心優(yōu)勢具體表現在:一支持輕松接入,即刻防護,5分鐘內完成配置;二是智能守護算力資源,實時監(jiān)測攔截異常算力濫用行為;三是內容安全雙重保障,通過兩道防線識別不當及敏感信息;四是API安全縱深防御,覆蓋API全生命周期,降低數據泄露風險;五是BOT流量精準管理,結合AI驅動精準識別和動態(tài)挑戰(zhàn)機制確保核心接口資源安全;六是合規(guī)有保障,提供詳細攻擊日志記錄,滿足審計需求。基于此,LLM-WAF在真實業(yè)務場景下能夠提供強大防護能力——無論是防止惡意提示詞注入,還是攔截高風險內容輸出,LLM-WAF都能實現實時防護,并為企業(yè)提供可定制化的攔截響應與完整的攻擊溯源能力,助力構建安全、合規(guī)、可控的大模型應用環(huán)境。


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目前,LLM-WAF在多個行業(yè)有典型應用場景。金融行業(yè)用于智能投顧、對話銀行等業(yè)務,可防護提示攻擊、API套利等風險,保障交易、數據合規(guī)和系統(tǒng)可用性。泛互行業(yè)用于內容平臺等,應對爬蟲、越獄Prompt等威脅,平衡內容生產與合規(guī)治理。零售行業(yè)用于智能客服等,防范品牌聲譽受損和利潤侵蝕,確保業(yè)務穩(wěn)定可靠。


AISPM:大模型安全“園區(qū)天眼”

當前大模型部署與使用呈現泛濫趨勢,一方面源于大模型能力提升及應用場景拓展,另一方面因云廠商方案簡化、API 服務發(fā)展及開源模型迭代降低了部署使用門檻,使業(yè)務接入成本大幅下降。然而,安全團隊未能及時制定大模型應用體系的管理方案,將使大模型應用脫離安全管控。同時,大模型應用還引入了新的風險如引用的大模型組件存在漏洞,以及組件配置不當導致的未授權訪問等問題。

AISPM通過持續(xù)檢測、評估AI模型和數據的安全態(tài)勢,協(xié)助企業(yè)應對挑戰(zhàn)。對于企業(yè)來說,基于AISPM掌握自身全部的模型、訓練數據、供應鏈和web接口安全情況,都是非常必要的。

為此,騰訊云推出AISPM大模型安全態(tài)勢管理產品以應對大模型專項安全治理場景。該系統(tǒng)提供網絡掃描和主機端檢測,提供資產識別、風險檢測、攻擊示警等核心能力,支持80余種大模型組件的識別,能夠檢測200多個大模型組件漏洞,并實時監(jiān)控針對大模型的網絡攻擊行為,使企業(yè)安全團隊能夠及時掌握大模型應用情況,避免敏感數據被用于推理或訓練而引發(fā)的法律合規(guī)風險。

發(fā)布會上,騰訊云安全高級產品經理毛武斌全方位演示了AISPM在AI資產識別、風險檢測、攻擊行為監(jiān)控等方面的相關能力。AISPM在騰訊云安全中心上是一個獨立的頁面,可根據企業(yè)具體場景需求進行全量資產或指定部分資產進行檢測,進而全面清晰呈現當前資產面臨的暴露路徑、網絡攻擊來源及風險,幫助企業(yè)掌握大模型資產的安全態(tài)勢,以便及時響應,守護企業(yè)的AI安全生態(tài)。


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大模型技術的興起為網絡安全領域帶來了全新的挑戰(zhàn)與機遇,企業(yè)需要以開放的心態(tài)、創(chuàng)新的思維和務實的行動,攜手平衡挑戰(zhàn)與機遇。騰訊云也將持續(xù)快速迭代,以更創(chuàng)新、場景化的安全產品及解決方案,幫助客戶增強AI系統(tǒng)的安全性、提升防御主動性、降低攻擊面,與行業(yè)伙伴攜手共建一個更加安全、可信的AI時代。






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