大模型应用安全新范式：网御星云超融合服务重构业务安全共生逻辑

在ChatGPT引爆的智能革命驱动全球企业进入“AI应用加速”阶段的同时，安全领域也面临着严峻的挑战，例如：企业耗费巨资构建的多层防护体系，在应对由AI生成的复杂攻击时往往力不从心；金融机构部署的AI客服系统，面临被恶意利用的风险，这些挑战亟待解决。

数据说话： Gartner最新报告显示，2024年针对大模型相关攻击事件显著增加，传统安全方案的检出率亟待提升。这表明，缺乏AI原生安全能力，将使企业在智能化转型中面临巨大风险。

当前，各行业、各规模机构正积极部署以大模型为核心的新业务模式。“当大模型成为业务引擎，安全必须是它的第一行代码” ，而这“第一行代码”有效落地的关键，必然依赖于专业安全服务的支撑能力。

网御星云发布的MASHFS大模型应用安全超融合服务（Model Application Security HyperFusion Service）树立三大融合标杆：

1.建设-防御融合“双螺旋架构”

◆ 不是简单“先建后防”，而是确保DeepSeek等大模型部署与安全防护如同DNA双链同步生长。

◆ 从集成的萌芽阶段埋下安全种子，贯穿至项目上线的成熟时期，实现隐患免疫，从而将安全能力建设周期缩短。

◆ MASHFS服务建设基于DeepSeek系列大模型应用环境（支持本地化或移动云部署），助力客户实现日常办公系统与对外服务体系的智能化升级；同时，深度融合构建大模型应用必备的安全防护和管理体系，为 AI业务提供全生命周期保障。

2.大模型应用安全全栈能力融合“立体防护”

网御星云通过深度融合大模型安全能力，已推出MAF大模型应用防火墙、MASB大模型访问安全代理、MAVAS大模型安全评估系统等组成的“大模型应用安全新三件套”。三者形成事前预防-事中拦截-事后评估闭环，并初步构建起服务提供者、使用者、保障者立体安全格局。

·攻击预判层：MAF防火墙通过10亿级攻击样本训练，可提前48小时预测新型攻击模式。

·实时防护层：MASB安全代理实现0.03秒级恶意指令拦截，防御精度达99.97%。  

·进化反制层：MAVAS评估系统每日自动生成3000+对抗样本，推动安全模型持续进化。  

在此基础上，MASHFS服务将持续扩展安全产品矩阵，并基于客户业务场景提供定制化的大模型应用安全融合交付方案。

3. 应用层、数据层、网络层融合“三位一体”

▷ 打破传统安全边界，实现数据流（PB级隐私保护）、网络层（智能流量清洗）、应用层（动态权限控制）的威胁闭环绞杀。  

▷ 依托网御星云成熟的网络安全和数据安全能力体系，MASHFS服务构建覆盖底层基础设施至上层应用的三维防护架构，实现大模型应用安全能力与网络系统安全能力、数据安全能力的跨层次融合。该方案深度契合客户实际场景需求——大模型应用安全始终以网络传输安全和数据资源安全为根基，最终实现跨应用层、数据层、网络层的融合安全保障。

超融合服务旨在帮助客户构建大模型综合应用的第一步，确保其从初始部署阶段即实现安全可控的技术落地路径。

✅ 中小企业：1周完成智能客服/文档分析系统部署，显著降低业务成本和安全风险。

✅ 金融/医疗：满足等保2.0三级标准与未来大模型专项合规要求，有效降低数据泄露风险。 

✅ 智能制造：生产知识库与安全防护同步构建。

超融合服务为中小型机构提供快速接入大模型应用的轻量化路径。同时，支持大型机构以基础办公及生产场景为试点，实现智算模式的第一步尝试。

1.数十年知识库沉淀

• 整合PB级多源异构安全数据（如攻击流量日志、恶意样本库、漏洞特征库、行业威胁情报），深度融入金融、政务、能源等垂直行业的场景化数据，为模型训练提供数据体量保障。

2.海量成熟安全模型

• 海量成熟AI安全模型（如恶意文件检测、异常流量识别、用户行为分析）， 支持基于客户需求进行模型迁移与优化，为模型训练提供成熟经验保障。

3.专家级攻防团队赋能

• 由具备多行业攻防对抗经验的资深专家团队提供攻击链建模支持，确保模型覆盖真实且全面攻击场景，为模型训练提供仿真场景保障。

随着大模型技术竞赛加速推进，安全能力已成为企业智能化转型的核心支撑要素。网御星云MASHFS服务致力于构建原生融合的安全基座——从客户大模型业务引擎初始构建阶段植入防护能力，到持续扩展全生命周期安全体系。未来，网御星云还将致力于构建与智能业务共生演进的安全即服务生态，为各行业大模型深度应用筑牢安全基石。

（文章封面由AI技术生成，侵删）