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在人工智能技术迅猛发展的今天,大模型已成为企业提升效率、优化服务、驱动创新的重要工具。然而,其广泛应用也带来了新的安全挑战——员工可能无意或有意输入敏感数据(如客户隐私、财务信息、商业机密等),导致数据泄露,给企业带来法律、经济和声誉风险。如何平衡大模型应用与安全,已成为企业数字化转型的关键问题。
绿盟科技凭借多年深耕网络安全的经验,即将为绿盟NF防火墙(以下简称NF)推出“大模型卫士”功能。该功能结合技术创新与策略管控,为企业构建起大模型应用的“安全护栏”,实现“高效用、零泄露”的智能化办公环境。
一
大模型应用背后的数据泄露风险
大模型的交互式特性使其天然具备数据外泄的潜在风险。例如:
无意识泄露:员工在咨询大模型时,将包含敏感信息的合同内容、客户数据直接输入查询框;
主动泄露:内部人员通过大模型传输代码、设计图纸等核心资产;
API滥用:未经审批的部门直接调用公网大模型API接口,绕开企业安全管控;
第三方风险:公网大模型平台自身的数据留存策略可能成为信息泄露的“后门”。
访问假冒的大模型站点:内部人员被某些钓鱼网站诱导,访问了假冒的大模型站点,造成信息泄露。
二
核心逻辑
绿盟NF防火墙大模型卫士通过“原生流量阻断+代理管控+敏感内容检测”三重防护体系,将大模型访问行为纳入企业安全治理框架,其核心流程如下:
1. 统一代理入口:构建受控访问通道
全流量代理:NF作为企业访问公网大模型的唯一出口,所有终端用户需通过NF代理后的站点进行交互,彻底杜绝直连大模型的行为。
协议深度解析:支持HTTP/HTTPS、API调用等多种大模型交互协议,确保代理覆盖所有访问场景。
2. 敏感数据实时检测:精准识别+智能拦截
多维度内容扫描:基于自然语言处理(NLP)技术,对用户输入/输出的文本、代码、文件进行深度分析,识别包括身份证号、银行卡号、专利文档、源代码等在内的多种敏感数据类型。
动态策略引擎:支持自定义关键词、正则表达式、文件指纹等规则,并可根据行业特性(如政府、金融、医疗、制造等)灵活调整检测策略。
智能响应机制:发现敏感数据时,系统可实时触发阻断、告警等动作,并通过邮件、短信、Syslog等方式通知管理员。
3. 双向流量管控:内外兼防的立体防护
出向管控:阻断员工绕过代理直接访问公网大模型的行为,同时限制非授权API调用。
入向防护:监控大模型返回内容,防止恶意代码或诱导性信息流入内网。
三
应用场景
绿盟NF防火墙大模型卫士通过灵活的策略配置与智能化检测能力,适配政府、能源、交通、科教文卫、企业等行业的差异化需求,为多场景下的大模型应用提供统一安全基座。
1. 政府机构:政务数据与公民隐私的“守门人”
防止公民身份信息、政策文件、会议纪要等敏感内容通过大模型交互外泄。通过代理管控和内容审计,确保政务数据仅限内部合规使用,阻断潜在泄密风险,满足政务云安全与数据出境监管要求。
2. 能源行业:关键基础设施的“数据护盾”
拦截涉及能源管网坐标、电网负荷数据、勘探图纸等核心资产信息的交互行为。防止地理信息与工程细节外流,保护能源供应链安全,规避因数据泄露导致的公共安全风险。
3. 交通领域:智慧出行的“合规引擎”
实时监测乘客出行轨迹、票务信息等敏感数据,过滤大模型返回的恶意指令。在提升交通调度效率的同时,保障千万级用户隐私“可用不可见”,防范攻击渗透至信号控制等核心系统。
4. 科教文卫:知识资产的“安全防线”
保护科研成果、专利技术、医疗健康数据、文化遗产信息等非公开内容。平衡学术研究自由与数据安全,自动脱敏实验数据、患者病历等敏感字段,确保AI工具合规服务于科研创新与公共事业。
5. 企业级客户:全域风险的“智能卫士”
管控商业机密、客户信息、财务数据、供应链资料等核心资产。按部门、角色、场景定制策略,既保障市场分析、客户服务等业务的AI赋能,又阻断代码库、设计图纸等高风险内容外传,降低合规成本。
四
未来已来,安全为先
大模型加速落地,安全防护刻不容缓。绿盟NF防火墙大模型卫士,以“零信任、细粒度、智能化”为核心,为企业筑起智能时代的数据安全防线。无论是防范无意泄露、遏制恶意行为,还是满足合规要求,绿盟科技始终是您值得信赖的合作伙伴。
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