大模型利用防火墙
MAF
需要分析
随着DeepSeek成为当前最热的景象级产品 ，中国企业级大模型市场将迎来发作。以DeepSeek为主题的大模型的利用场景将不休拓展 ，深刻到金融、医疗、教育、政务、造作业等各行各业。为应对大模型出现的安全风险 ，构建大模型安全防护体此刻国度政策、技术群构建多方面进行布局。
在国度政策层面 ，我国已将人为智能的发展定位为国度战术。2024 年当局工作汇报明确提出深入大数据、人为智能等技术的研发与利用 ，且国度有关部门陆续颁布了一系列规范文件。与知识版权、数据隐衷等大模型有关的司法律规和国度尺度也亟待逐步成立 ，以共同形成健全完整的大模型安全尺度系统。
产品简介
产品简介
天清MAF（Model Application Firewall）大模型利用防火墙是专一于为企业级大模型服务提供防护能力的专属安全产品 ，聚焦在大模型业务场景面对的全新内容级、利用级威胁 ，以“大模型技术”应对“大模型风险”。
面向大模型实时推理业务场景 ，通过在线部署&实时拦截模式 ，协助用户构建多维度安全防护机造 ，对智能体或大模型推理服务的交互内容进行深度安全检测与防护。
职能特点
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提醒词注入攻击防护：
基于以大模型防护大模型的技术理想 ，创新性的选取了多引擎检测技术架构 ，蕴含显式高快内容检测引擎、多级Transformer语义检测引擎、安星智能体深度逻辑匹敌引擎等 ，基于可控的算力亏损 ，实现了高机能、低时延的天然说话提醒词注入攻击防护。
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过度代理拦截：
基于天然说话输入理解其要挪用的工具及指令作为 ，并与安全治理员设置的工具挪用权限或领域进行对比 ，从而拦截各类越权挪用、犯法提醒词、恶意SQL操作等。
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算力回绝服务攻击防护：
降低各类有意或无意且不具备业务价值的提醒词输入 ，从而节约基础算力投资。
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敏感信息防泄漏：
基于内置的高机能内容安全引擎 ，通过对输入输出数据的全面解析 ，可有效鉴别、封堵、脱敏各类不安全输出或敏感信息输出。
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系统提醒词工程防泄露：
基于显式高快内容检测引擎及多级Transformer语义检测引擎 ，可从天然说话角度理解并解析不应输出的系统提醒词。在检测到敏感的系统提醒词后 ，将进行矫捷的内容脱敏、代替或封堵作为。
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内容安全管控：
通过当先的天然语义检测引擎 ，不只可能基于关键字检测和拦截各类犯法提问 ，还能理解输入的高低文逻辑、语气、感情等 ，从而有效躲避各类内容安全风险 ，确保业务利用合法合规。
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利用安全防护：
业界当先的利用层攻击防护能力 ，可�；ご竽Ｐ鸵滴窭妹馐芨骼嗬貌愎セ� ，防护露出面组件缝隙导致的表部攻击。
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