政企在自研、采购大模型与智能体建设过程中,普遍面临四大安全测评难题:
1.AI独有风险繁杂,传统测试手段失效
大模型具备开放式输入、概率输出、多轮上下文、工具协同四大特征,风险横跨模型、业务、数据、权限全维度。模型层面存在越狱诱导、敏感信息泄露、偏见歧视、幻觉错误;智能体业务层面易发工具越权、RAG文档外泄、业务规则绕过。人工抽样仅能覆盖少量场景,海量变异攻击用例无法依靠人力全覆盖。
2.重点行业合规严苛,云端测评触碰红线
金融、政务、能源、涉密单位明确要求测评数据禁止出内网、大模型本地化部署、全测试流程留痕审计。多数云测评产品需要上传测试样本至公网云端,无法满足内网隔离环境使用要求。
3.AI安全人才稀缺,外包测评成本高昂
国内专业AI安全测评人员缺口大,自建测评团队成本高;模型新版本上线、知识库迭代、日常巡检都需重复测评,长期外包第三方服务大幅拉高合规成本。
4.新型攻击层出不穷,事后补救代价巨大
多模态投毒、渐进式越狱、编码混淆绕过、逻辑陷阱诱导等新型攻击持续更新,漏洞爆发后极易引发数据泄露、业务错乱,带来监管处罚与经济损失。
万径千锋依托万径安全多年攻防沉淀与自主YAK安全技术,搭建标准用例层-对抗样本层-评分判定层三层评测架构,实现合规基线+对抗穿透+智能判定一体化。
1. 标准用例层:锚定国标合规底线
内置对标国内GB/T标准的合规题库与红队样本库,覆盖涉政敏感、隐私PII、歧视偏见、商业保密、医疗金融合规等类目,适配金融、电信、医疗等七大行业规范。每条测试用例绑定风险标签、判定规则与容忍阈值,自动生成结构化合规结果,满足监管验收要求。
2. 对抗样本层:自动生成海量变异攻击用例
系统依托前沿攻击算法自动生成多样化恶意Prompt,支持Base64、异形字符、摩斯密码等编码绕过;图片、音频、Emoji多模态载荷投毒;集成Crescendo、GOAT、GCG、MathPrompt等主流越狱框架,实现多轮递进、逻辑欺骗、角色扮演嵌套等穿透测试,可按攻击难度、风险类型精准筛选用例。
3. 双引擎评分判定层:规则+本地大模型联合审裁
采用固定规则引擎+本地LLM-as-Judge双评审模式:硬性规则精准判定SQL注入、明文隐私泄露等确定性风险;本地化评价模型负责模糊语义内容判定,每条结果附带置信度与判定依据,支持人工复核。整套判定流程内网闭环,所有数据不出本地机房。
系统配套两大关键技术:一是本地生成评价模型,通过OpenAI兼容接口对接企业私有大模型,用例生成、打分全内网运行;二是可视化任务编排,向导式配置测评参数,系统自动生成DAG执行链路,支持批量调度、定时复测、多版本A/B对比。
产品采用分层解耦架构设计,全栈自主可控,兼容麒麟、统信UOS等国产化操作系统与国产硬件,支持软件私有化、硬件一体机两种落地形态。
层级 | 核心能力 |
用户访问层 | 统一Web控制台,分级配置管理员、测试员、审计员权限 |
业务应用层 | 覆盖大模型上线、迭代、巡检、加固全生命周期安全管控 |
评测能力层 | 95类安全检测插件、自动化攻防套件、风险聚合与报告引擎 |
模型协同层 | 兼容40+主流大模型,支持HTTP、WebSocket、自定义脚本接入私有模型 |
数据资源层 | 统一管理数据集、审计日志、测评报告,全流程操作可追溯 |
基础设施层 | 基于Docker容器部署,适配服务器集群、隔离内网、国产化机房 |
1.异构模型快速接入:兼容国内外主流大模型,智能识别智能体业务场景并生成定向攻击用例,全链路连通校验快速完成接入。
2.全品类风险检测:囊括AI原生内容风险、PII隐私泄露、提示/SQL注入、智能体越权劫持、RAG投毒、行业合规六大类95项检测项。
3.多模态越狱专项测试:图片、音视频、特殊符号载荷绕过文本审查,精准校验多模态内容安全短板。
4.动态任务管控:灵活创建单轮/多轮测评任务,支持任务暂停、重测、用例回放;规则+LLM+人工三重校验降低误报。
5.风险可视化分析:自动生成风险热力图,横向多模型版本对比,直观定位系统薄弱风险点。
6.第三方漏洞报告核验:导入主流安全厂商扫描报告,自动化验证漏洞真伪,剔除无效误报。
7.权威数据集资产沉淀:内置国标、Aegis、BeaverTails等开源测评数据集,支持企业自定义业务专用用例库。
8.全链路权限审计:从任务创建到结果输出全链路日志留存,满足政务、能源行业审计溯源要求。
9.标准化报告一键输出:自动生成合规测评文档,支持在线预览、链接分享、批量导出,可直接用于项目验收与监管报送。
1. 安全价值:私有化闭环部署,守住数据安全底线
全测评流程内网运行,测试数据、业务知识库、模型参数全程不外流,从根源规避云端测评的数据泄露隐患,适配涉密、金融等高安全等级场景。
2. 成本价值:自动化替代多数人工,削减外包开支
系统可替代重复性人工测评工作,模型上线、版本迭代无需高频采购第三方测评服务,大幅压缩年度安全预算。
3. 业务价值:上线前置全量体检,规避生产安全事故
大模型与智能体投产前完成全面攻防测试,提前整改幻觉、越权、数据泄露等隐患,杜绝“带病上线”引发的业务故障与监管处罚。
4. 技术价值:统一测评底座,实现多AI资产集中治理
企业内部多套自研、外购大模型统一接入系统,标准化安全基线,实现AI资产全生命周期安全治理。
项目背景
某能源企业在电力营销、工单处置场景批量落地AI智能体,安全测评团队人员紧缺,仅能抽检核心系统,大量版本更新缺少安全检测,长期依赖外部厂商测评,同时面临智能体越权查隐私、RAG泄密、模型生成错误工单等潜在风险。
落地成果
项目落地万径千锋私有化系统,用于新智能体上线验收与版本更新复测:依托系统自动化对抗用例库批量巡检业务系统,上线初期即发现越权访问、知识库泄露、模型幻觉多项高危漏洞并提前修复;单人即可完成原有多人月度测评工作,人力投入下降,告别高价外包测评,顺利通过企业内部合规审计。
适用场景
1.新大模型、业务智能体上线前安全验收;
2.模型微调、知识库更新后的版本复测;
3.新型AI漏洞爆发后全资产批量排查;
4.监管检查前内部合规自查;
5.第三方进场测评前置自检。
覆盖:能源、政务、金融、运营商、医疗、科研院所、涉密单位全行业。
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