**大模型安全风险现状**
你以为的“智能助手”，可能早已被悄然操控。当客服机器人突然输出违法信息，当写作助手被诱导泄露内部知识，当AI应用在用户输入特定指令后开始传递攻击行为——这不是幻觉，而是正在发生的现实。
大模型的开放性与强大生成能力，使其成为新型攻击的“高价值目标”。传统基于关键词与规则的安全系统，在面对语义级、逻辑级的AI攻击时已全面失效。当前，大模型攻防主要面临以下四大核心挑战：
- **攻击特征难以提炼**
攻击隐藏在自然对话中，没有固定敏感词或句式，语义正常却意图不良，传统检测手段完全失效。
- **涉及大量非安全任务**
攻击范围远超传统安全边界，涵盖价值观偏离、提示注入等文本逻辑攻击场景，需要更高阶的语义理解与识别能力。
- **业务场景多种多样**
从客服、创作到问诊、教学，从RAG到智能体，多元场景交织叠加，安全防护需具备高度灵活性与适配性。
- **攻击维度持续扩展**
提示注入、有害输出、多语种绕过、图文混合攻击等手法随大模型发展不断演变，防御体系面临持续挑战。
**大模型安全护栏解决方案**
WHD大模型安全护栏解决方案，以安全护栏为核心，为大模型应用提供实时防护，确保“攻击行为进不来、有害内容出不去”。
该方案可进一步与零信任系统结合，收缩应用暴露面；联同风险治理平台，智能识别访问异常；依托实战评估服务，持续监测多维安全风险，从而构建完整、有效的大模型安全防护体系。
**关键价值**
- **合规可靠，全面防护**
为各类AI应用提供系统化安全保障，助力业务合规，防范多维风险。
- **高精准，低时延**
采用双模型协同机制：快速分类模型响应时间＜200ms，准确率达98%；深度研判模型异步分析，精准识别隐蔽威胁。
- **支持多模态检测**
不仅防御文本攻击，更能识别图像中的隐写指令，实现文本、图像多模态混合内容检测。
- **灵活对接，广泛适配**
支持私有化部署，提供API、SDK、探针、反向代理等多种对接方式，适配各类本地化大模型应用场景。
- **多种机制保障体验**
支持同步、异步、流式检测，内置 bypass 机制，在确保安全的同时兼顾系统高可用与用户体验。
