16页PPT AI 对抗 AI!MAF 破解大模型四大核心风险,筑牢业务安全屏障

随着大数据模型在行业中的加速应用，以及对业务判断、决策和流程控制的深入参与，数据安全性、内容合规性，以及API的失控等问题也变得越来越重要，对人工智能产业的发展提出了相当的挑战。大模型安全防火墙（MAF）以“AI对抗AI”为核心思想，有针对性地解决大模型在整个生命周期中存在的安全问题，是企业AI应用保护的核心工具。

目前，开放源码大模型的安全漏洞比较多，主要表现为：内容安全保护薄弱，对特殊指令的抵抗能力较差，提示符注入，数据泄漏，供应链漏洞等安全问题频繁发生。迪斯尼的员工使用人工智能工具造成4400多万机密数据外泄，DeepSeek的数据库也出现了诸如聊天记录之类的敏感数据泄漏事件，而造成这些数据泄漏的原因中，超过80%是由于对敏感信息的错误标识。再加上企业倾向于对大模型进行业务支持，对安全目标的重视程度相对较低，使得潜在的风险被进一步放大，因此MAF的出现弥补了这一保护缺口。

该防火墙主要围绕以下四个核心场景来构建防御系统：针对恶意入侵，采用Token流量限制、速度限制、抗DDoS攻击等技术，能够在毫秒内侦测到诸如提示符插入、脱机攻击、上下文污染等攻击，检测率达到99%以上；在访问控制上，通过 IP黑、白名单、高风险接口屏蔽、用户规则定制等手段，实现对API调用权限的精确控制，防止恶意IP的非法访问，减少模型被盗的危险；在数据安全方面，在系统中嵌入ID、银行卡号等敏感数据标识符，实现动态脱敏，并与联邦学习相结合，实现“不出域”的数据训练，保障了系统的数据安全性；内容合规审核依靠三个引擎——敏感词汇匹配引擎、语义分析引擎和模型推理引擎，在50毫秒内对40多个类别的内容进行了检测，对违规信息、恶意代码和隐私内容进行了98%的精确过滤。

另外，MAF具有完整的审计和溯源功能，并支持会话的回放和违规行为的跟踪，同时结合了WAF的安全特性，可以适用于聊天、代理和企业内部系统的多种应用环境。在某大型金融机构的实际应用中，该防火墙的拒斥正确率达到98%以上，机器审核正确率达到99%，有效地减少了90%的客户投诉。

MAF是“AI治理AI”理念的具体体现，它依托“四横四纵”架构，将安全供应商和模型供应商紧密联系起来，共同构建了一套覆盖大模型从数据准备到训练部署再到运营应用的安全体系，帮助人工智能行业在遵守安全标准的同时，实现稳健的发展。