需要分析
近年来 ，随着人为智能技术的飞速发展 ，大模型在各个领域得到了宽泛利用。相较于AI大模型技术发展 ，大模型利用安全钻研是相对滞后的。在大模型利用中 ，价值对齐和隐衷� ；な枪丶粽�。大模型利用的安全风险已对幼我、企业甚至整个社会组成了不容忽视的严沉威胁。以驰名的“奶奶缝隙”为例 ，攻击者利用精心设计的特定话术 ，诱导大模型利用绕过安全机造 ，天生违规内容。这些事务不仅带来潜在的巨大业务损失 ，还严沉侵害了企业的品牌名誉 ，导致客户流失 ，并增长了应对数据泄露的后续处置成本。此类事务凸显了大模型利用在数据内容安全方面的脆弱性 ，企业的敏感数据内容在未经充分� ；さ那榭鱿� ，极易通过大模型利用泄露 ，对企业的主题利益造成巨大冲击。若何对大模型安全进行安全评估和防护急需解决内亟需解决的问题。
产品简介
产品简介
天镜大模型利用安全评估与加固系统（简称：MAVAS）是基于泰合安全大模型研造的创新智能体产品 ，选取“以模型匹敌模型”的创新方式 ，支持智能天生多样化的匹敌攻击样本试题 ，并实现自动化专业评估大模型利用在分歧场景中天生内容的安全性。评估能力涵盖不当内容输出测试、匹敌攻击测试、鲁棒性测试、环境脆弱性测试等多个维度。同时 ，基于内置大模型安全加固引擎能力 ，还能援手用户对大模型利用输入输出的不安全内容提供多种精准安全防护措施 ，防护能力涵盖不安全提问拒答、敏感词输出屏蔽、不安全对话拦截等多种战术 ，可形成安全评估到防护的关环规划 ，保险用户大模型利用安全、靠得住与合规利用。
职能特点
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安全评估：
选取“以模型匹敌模型”的方式 ，基于内置多样化的匹敌攻击样本和大模型评测基准模型能力 ，实现自动化评估大模型在分歧场景天生内容的安全性。
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安全加固：
基于内置敏感词库微风险鉴别模型双沉战术共同 ，支持对大模型输入输出的不安全内容进行实时检测与安全治理 ，可与安全评估能力形成关环规划。
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资产发现：
利用自动探测技术 ，全面鉴别企业内部私下搭建的大模型服务及有关资产 ，实现统一可视化治理 ，有效解除因“影子AI”带来的安全风险。
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缝隙检测：
扫描主流大模型依赖的利用组件、智能框架及开发工具 ，精准鉴别缓冲区溢出、代码注入等已知高危缝隙。
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配置检测：
自动查抄大模型利用组件的安全配置 ，鉴别如不用要端口/服务盛开、弱密码战术等风险配置 ，确保系统以安全基线运行。
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WEB检测：
深度扫描大模型依赖的Web利用组件（如API、治理界面） ，检测SQL注入、XSS跨站剧本等常见Web攻击缝隙 ，阻断潜在攻击蹊径。
技术优势
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模型内容安全评估
提供100000+高质量匹敌攻击样本意料库 ，覆盖路德伦理、敏感话题、背面诱导、指标劫持等多种场景。
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模型试题急剧加强
基于内置试题加强模型 ，通过语义扩大与多维沉构 ，提供评估试题批量衍生能力 ，实显炖估试题的急剧补强。
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模型内容安全加固
精准鉴别大模型利用输入输出的不安全内容 ，并提供拒答、屏蔽、拦截、预警等多种安全防护战术。
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模型环境安全评估
支持自动鉴别企业内部私搭乱建的大模型利用资产 ，并提供一键式资产脆弱性评估职能。
典型利用
场景 1：赋能大模型开发企业 - 前置安全 ，护航研发
MAVAS 为大模型利用研发企业提供多维度风险评估能力 ，在产品研造与训练阶段自动发现潜在安全隐患 ，并辅助验证建复成效 ，躲避大模型利用上市后因安全问题引发的名誉侵害与司法合规风险。
场景 2：赋能大模型利用企业 - 全周期防护 ，保险安全合规
MAVAS 为大型模型利用运行企业提供覆盖上线前、后的常态化安全评估能力。同时 ，针对模型利用输入输出内容 ，提供风险提问拒答、敏感词屏蔽、不安全对话拦截等安全加固措施 ，确保大模型利用安全、靠得住及合规利用。
场景 3：赋能当局与监管机构 - 强化合规监管 ，守护公共安全
MAVAS 为当局与监管机构提供强有力的监管科技支持 ，保险各行业大模型利用切合国度律例、政策及尺度要求。通过全面评估与持续监测企业大模型利用安全治理微风险防备系统 ，切实守护社会公共利益、国度安全与公民权利。
（1）企业本地化部署：支持本地化部署规划 ，不影响企业本地业务和网络架构 ，且保险企业内网数据安全与隐衷。
（2）云端SaaS化部署：支持远程SaaS化服务 ，选取互联网接入 ，零部署 ，免守护 ，即时开明�？商峁┑ゴ位蚨ㄆ谄拦婪�。
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