近日，國家網絡安全通報中心通報大模型工具Ollama默認配置存在未授權訪問與模型竊取等安全隱患，引發了廣泛關注。Ollama作為一款開源的大模型管理工具，在為用戶提供便捷的同時，卻因缺乏有效的安全管控機制，存在數據泄露、算力盜取、服務中斷等安全問題。這一事件給企業級AI應用敲響了安全的警鐘，警示企業選擇具備完善企業級安全措施的AI運營平臺的緊迫性。

目前，企業部署大模型需求非常火熱，Sophon LLMOps 作為一款企業級大模型運營管理平臺，構建了全方位的安全防護體系，針對AI應用輸出內容的安全性，Sophon LLMOps對用戶輸入和模型、應用的輸出進行全方位的安全防護。

Sophon LLMOps提供細力度權限控制與審計審批功能，保障平臺安全

在模型訓練、智能體應用開發和應用使用過程中，Sophon LLMOps提供了基于角色的Sophon LLMOps 權限控制功能，通過配置不同用戶角色權限，實現功能模塊和操作范圍的精細化權限管理，防止未經授權的訪問和操作；

此外，平臺還具備詳盡的審計日志功能，記錄項目內及平臺內所有用戶的歷史操作，一旦出現安全問題，能夠快速追溯和定位，保障平臺使用安全。

Sophon LLMOps建設統一的安全中心、確保輸出合規可靠

Sophon LLMOps在語料、模型、應用三個方向的多個階段提供了覆蓋大模型全生命周期的統一安全防護工具和最佳實踐，協助用戶嚴守安全合規紅線。

全流程語料管理：Sophon LLMOps在語料管理方面提供了全面的安全保障措施，涵蓋了語料的脫敏、安全和評估等關鍵環節。Sophon LLMOps采用先進的數據脫敏技術，能夠自動識別并處理語料中的敏感信息，如個人身份信息、企業機密等。同時，對存儲的語料數據進行加密處理，確保數據在存儲過程中的安全性。Sophon LLMOps還提供了一套完善的語料質量評估體系，能夠從多個維度對語料進行評估，包括準確性、完整性、一致性、時效性等。在數據、語料和知識處理和管理層面，平臺支持豐富的非結構化數據解析，同時對數據進行嚴格的加密處理，確保數據在傳輸和存儲過程中的安全性；

應用和API 安全圍欄：Sophon LLMOps能夠對用戶輸入進行實時監控和分析，通過關鍵詞檢測和智能感知技術，及時發現并阻止潛在的安全威脅，如惡意代碼注入、敏感信息泄露等。同時，平臺還對應用的輸出內容進行嚴格的安全審核，確保輸出內容符合法律法規和企業政策，避免因輸出不當而引發的法律風險和聲譽損失。

大模型安全護欄：對于對話類的模型或者應用，Sophon LLMOps能提供多方位的安全防護措施，包括輸入/輸出的提示詞注入以及敏感詞防護。如：平臺可通過提示詞注入檢測和敏感詞過濾等技術手段，對用戶的輸出進行嚴格判斷，避免誘導模型輸出非法的主題內容。這一機制有效保護了用戶隱私，同時提升了模型和應用輸出的公平性和安全性。確保企業在使用AI應用時不會因輸出內容不當而面臨法律風險或聲譽損失。

知識產權保護，護航企業創新成果

在知識產權保護方面，Sophon LLMOps支持語料、知識、模型和應用等核心資產的知識產權聲明，防止企業核心資產外泄。企業可以放心地在平臺上進行語料積累、模型訓練和應用開發，無需擔心知識產權被侵犯，從而能夠更加積極地投入到AI技術的研發和應用中，推動企業的數字化轉型和創新發展。