大模型安全風險與防護產品綜述 —— 以 Otter LLM Guard 為例
一、背景與安全風險
近年來，隨著大規模預訓練語言模型（LLM）的廣泛應用，人工智能已成為推動文檔處理、代碼輔助、內容審核等多領域創新的重要技術。然而，伴隨模型能力提升，AI系統面臨的新型安全風險亦不斷顯現。
主要威脅類型可歸納如下：
- 提示詞注入攻擊：攻擊者通過特殊指令誘導模型突破安全約束，生成違規內容或執行未授權操作；
- 資源消耗型攻擊（海綿樣本）：利用復雜冗長的輸入消耗模型算力，影響服務可用性；
- AI供應鏈風險：第三方組件、微調工具及基礎框架可能暗含安全隱患，帶來后門或漏洞；
- 數據泄露隱患：模型輸出過程中可能暴露用戶隱私或商業敏感信息；
- 內容合規挑戰：生成結果可能觸及法律、監管、倫理等紅線，帶來合規風險；
- 外部交互風險：通過與外部系統（如RAG、API等）交互，引入惡意鏈接或命令注入威脅。
二、安全防護能力綜述
以 Otter LLM Guard 為代表的新型安全防護方案，圍繞上述風險點構建了多層次防護體系。其核心能力涵蓋：
2.1 提示詞攻擊檢測
針對模型被誘導越權或繞過安全機制的問題，采用多模型協同檢測與混合專家（MOE）決策，提升對語義陷阱、角色扮演、算法型攻擊等多類場景的識別精度，減少誤報漏報。
2.2 資源消耗型攻擊檢測
通過自建海綿樣本庫，結合“模型檢測+資源消耗預測”方法，實現對異常長文本及復雜輸入的快速攔截。支持毫秒級檢測響應，保障核心業務穩定性。
2.3 AI 框架流量檢測
聚焦底層框架安全，結合靜態分析、動態測試、威脅情報追蹤等手段，提升對主流AI框架漏洞的發現及響應能力。支持定期特征庫更新，覆蓋最新攻擊方式。
2.4 PII 數據脫敏
提供實時的敏感信息檢測與自動脫敏處理，包括身份證號、手機號、郵箱、IP等常見個人信息類型。兼顧法規合規與實際業務可用性，降低信息泄露風險。
2.5 內容合規檢測
針對輸出內容進行多維度合規審核，覆蓋涉黃、涉敏、違法、惡俗等十余類違規風險點。支持百毫秒級實時檢測及策略自定義，便于企業適配多場景應用。
2.6 協議異常與外部交互安全
支持針對 MCP 等 AI-Agent 生態協議的異常檢測，有效識別命令注入、SSRF等常見威脅。對未知或可疑鏈接進行域名識別與風險標注，降低釣魚、惡意軟件傳播風險。
三、產品特性與應用適用性
- 多維風險防控能力：覆蓋提示詞、框架、內容、隱私、協議、鏈接等核心安全要素，支持串聯或旁路部署。
- 高效實時響應：產品架構優化，可在100毫秒內完成檢測、告警、策略響應，兼容多種業務場景。
- 低侵入易用性：設計輕量，支持無感接入、批量配置、策略自定義，適應多類AI應用體系。
- 廣泛適配性：適用于基礎大模型、垂直行業模型、智能體與具身智能等多種系統形態。
四、應用場景舉例
- 通用大模型安全：提示詞攻擊攔截、框架漏洞防護、隱私脫敏與內容合規檢測等；
- 智能體與Agent場景：協議流量安全檢測、外部鏈接防護，防止任務被操控或敏感數據泄露；
- 具身智能與IoT領域：結合物理及數字安全，保障內容合規、數據安全與系統穩定性。
五、開放體驗與社區鏈接
為便于用戶體驗及反饋，相關產品已開放體驗版入口及技術文檔：
- 體驗地址：http://47.110.240.234/
- Github文檔：OtterDocs
六、結語
隨著大模型技術的深入普及，AI安全風險防控已成為行業基礎能力之一。面向未來，安全防護產品需持續迭代，以適應不斷演化的威脅態勢，推動人工智能技術的健康、合規、可持續應用。
