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以DeepSeek為代表的中國開源大模型的崛起，帶來了裂變式的大模型應用浪潮。人工智能加速落地的同時，伴生的安全威脅也引發了新的行業震蕩！惡意提示詞、個人隱私或商業機密泄露、大模型供應鏈漏洞、惡意代碼生成等等AI應用威脅，無不挑戰著現有的安全策略。

如何讓大模型更高可用性？更強的防御力？更高效的安全？

云科安信大模型應用風險防護產品，為大模型應用安全注入實戰能力內核。云科安信重磅推出大模型全域應用風險防護產品——大模型全棧應用防護系統，搭建覆蓋大模型測繪、大模型漏洞驗證，以及防御能力的全鏈路安全防護體系，為用戶的大模型應用提供全方位的安全保障。

大模型全棧應用防護策略

1、大模型風險測繪：看得見

以AI+資產暴露面測繪技術重塑大模型應用安全防護體系。云科安信將十年攻防實戰積累的攻防滲透經驗轉化為智能測繪引擎的決策內核，構建出具備自動化能力的動態測繪體系。通過「靜態資產指紋庫+AI Agent探針集群」雙引擎架構，實現大模型應用安全風險的多模態資產識別、動態攻擊面建模與智能決策閉環。

與傳統資產暴露面測繪技術相比，基于AI的測繪技術具備自我學習能力，每次測繪都在不斷提升資產暴露面的識別水平。在大模型應用安全數據采集過程中，深度耦合傳統靜態資產掃描與基于AI Agent的動態模型探針掃描的雙重優勢，可大幅度提高大模型應用資產暴露面的發現率。

2、大模型漏洞驗證：摸得著

基于漏洞掃描與AI大模型技術，云科安信大模型全棧應用防護系統帶來了一套覆蓋大模型全生命周期的漏洞驗證方案。該系統不僅整合全網資產和漏洞情報，還通過先進的AI算法實現漏洞風險的精準量化與實時驗證，實現多維度漏洞掃描、動態驗證、風險評估與漏洞的全流程閉環管理。

基于漏洞掃描與AI大模型技術的漏洞驗證機制，不僅能精確鎖定關鍵風險，還為安全團隊提供高精度、實時的風險數據支持，助力企業制定更精準、高效的防御策略，有效抵御針對大模型的復雜攻擊。

3、大模型應用安全防御：防得住

針對大模型在安全應用和業務場景中面臨的大流量、高并發、攻擊隱蔽性強等挑戰，云科安信依托自身WAAP全棧防御能力，構建了一套融合WAF、API防護、攻擊溯源、防御阻斷于一體的大模型驅動WAAP智能安全防御體系。通過精準攻擊檢測、業務安全防護和自動化防御能力，全面保障大模型業務的穩定運行和數據安全。

相比于傳統WAF依賴規則匹配+正則表達式，易被變形、混淆攻擊Payload繞過的通病，云科安信“以AI治理AI”，通過AI語義分析提升攻擊檢測精準度、動態防御高并發自動化攻擊、智能溯源&自適應安全策略生成等能力，以AI大模型驅動WAAP智能防御，構建多維疊加的大模型應用安全動態防御體系。

大模型安全「攻守道」

技術性風險、數字偏見風險、誤用濫用風險、安全性風險、關聯性風險…大模型參數迅速突達千億級，但發展過程中的安全風險并不是孤立存在于研發、應用等各環節，而是隨著大模型的全生命周期不斷傳導和疊加。

傳統安全策略已難以有效應對精細化、差異化、場景化的大模型應用安全。云科安信以風險視角下的實戰安全為核心，通過安全「攻守道」打造大模型全棧應用防護系統，助力大模型安全建設。

攻：用攻擊視角看風險

大模型時代，信息安全的范疇進一步擴大，不僅涵蓋AI模型安全、數據安全、參數安全，還涉及可控性、可解釋性，以及AI邊界性等內容。在應用場景上，大模型在各行業中的應用是裂變式，且與規模化應用并行。

此時，大模型全棧應用防護系統依托云科安信多年攻擊面管理能力優勢，為大模型安全建設注入攻擊者視角，通過OSINT-ASM將大模型數字資產和用戶同時作為目標，審視大模型應用及衍生數字風險，從而根本上降低大模型應用安全的生態性風險。

守：從安全角度設防御

漏洞防護、路徑檢測及響應、Agent框架安全、數據泄露……在大模型技術不斷升級的過程中，提高大模型應用的安全性、可靠性和可控性，以及面對對抗性攻擊的彈性，依然是安全防護體系建設的重點。

大模型全棧應用防護系統作為一款深入融合AI能力的WAAP類產品，整合web應用防火墻、API安全防護、應用前置防護等能力，并通過實時監測和流量分析以適應不斷變化的大模型應用環境和各類新型攻擊手段，同時兼顧安全防護的動態性與綜合性，實現更為精細化、場景化的大模型全棧應用防護。

云科安信以自身技術優勢耦合大模型業務場景，推出更聚焦實戰風險的大模型應用安全創新產品，通過全棧應用防護系統助力人工智能應用安全行穩致遠。