重磅发布！思维世纪大模型安全测评系统

当大模型走进生产环境，谁来守住安全底线？

大模型正在重塑千行百业，但安全风险也如影随形。提示词注入、越狱攻击、隐私泄露……企业亟需一套系统化的安全检测方案。今天，我们正式发布 大模型安全测评系统——一站式企业级大模型安全解决方案。

大模型安全，不是"可选项"

近年以来，大模型应用在金融、医疗、政务、教育等领域加速落地。然而，伴随而来的安全问题也日益严峻：

• 一条精心构造的提示词，就可能让模型泄露训练数据中的敏感信息

• 越狱攻击可以绕过安全对齐，让模型输出有害内容

• 多模态场景下，一张图片、一段音频都可能成为攻击载体

• 模型推理基础设施本身也面临传统安全漏洞的威胁

对于企业而言，大模型安全已经不是"可选项"，而是合规刚需和业务底线。国家网信办《生成式人工智能服务管理暂行办法》明确要求，提供生成式AI服务需进行安全评估。如何高效、全面地完成安全测试，成为每一个AI团队必须面对的课题。

我们的答案：大模型安全测评系统

大模型安全测评系统是一款面向企业的大模型安全检测产品，覆盖从文本问答到多模态内容、从模型行为到基础设施的全链路安全测试能力。

平台的核心理念很简单：让安全测试像跑单元测试一样简单。配置好目标模型，选择测试用例，一键执行，自动评估，生成报告。

四大核心能力

1. 问答安全检测——对抗式测试，自动化评估

平台内置覆盖多个安全维度的测试用例库，包括但不限于：

每条测试用例执行后，由LLM Judge自动评估目标模型的响应是否安全合规，并给出风险等级和判定理由。不再依赖人工逐条审核，大幅提升检测效率。

2. 多模态安全检测——图片、音频、视频全覆盖

大模型的能力边界已经从文本扩展到多模态。我们的平台同步覆盖：

• 图片内容安全检测

• 音频内容安全检测

• 视频内容安全检测

通过融合多维度检测引擎，对多模态内容进行综合研判，有效识别传统文本检测无法覆盖的安全风险。

3. 基础设施漏洞扫描——守护模型运行环境

大模型的安全不仅在于模型本身，还在于承载它的基础设施。平台集成 AI-Infra-Guard 漏洞扫描引擎，可对模型推理服务、API网关、容器环境等进行自动化安全扫描，发现潜在的基础设施漏洞。

4. 合规报告生成——一键输出，审计无忧

每次测试执行完成后，平台可自动生成结构化的安全测试报告（DOCX格式），包含：

• 测试概览与统计数据

• 各维度检测结果详情

• 风险等级分布

• 整改建议

报告格式规范，可直接用于内部安全审计、监管报备和合规评估。

为什么选择我们？

广泛的模型兼容性

通过 LiteLLM 统一适配层，平台支持市面上主流的大模型服务，包括 OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini、DeepSeek、通义千问、智谱GLM、Moonshot 等，同时支持任意 OpenAI 兼容接口的私有化部署模型。此外，针对非标准API的外部应用，平台提供灵活的自定义适配器，配置请求模板即可接入。

智能评估，持续进化

LLM Judge 评估机制支持用户反馈闭环——当评估结果存在误判时，用户可提交纠正反馈，系统将自动将其转化为 few-shot 示例，持续优化评估准确率。越用越准，越用越懂你的业务场景。

企业级架构，开箱即用

• 全异步架构（FastAPI + asyncpg），高并发场景下依然流畅

• 完善的权限体系（管理员/测试员/观察者三级角色）

• API密钥加密存储，安全无忧

• Docker Compose 一键部署，分钟级上线

• 结构化日志（structlog JSON），便于对接企业监控体系

典型使用场景

场景一：新模型上线前的安全评估

在将大模型集成到业务系统之前，使用平台对目标模型进行全面的安全测试，确保模型行为符合安全基线要求，降低上线风险。

场景二：持续安全监控

模型迭代升级后，通过平台定期执行回归测试，及时发现安全能力的退化或新引入的风险点。

场景三：合规审计与备案

利用平台的自动化报告能力，快速生成符合监管要求的安全评估文档，助力企业顺利通过安全评估和备案流程。

场景四：安全团队的日常工具

安全研究人员可利用平台的测试用例管理和批量执行能力，高效开展大模型安全研究和红队测试。

写在最后

大模型的能力越强大，安全的重要性就越凸显。我们相信，安全不应该是创新的阻碍，而应该是创新的基石。

大模型安全测评系统，让每一个 AI 应用都经得起检验