【腾讯云】LLM-WAF-大模型安全防护

近日，腾讯云发布了一份名为《LLM-WAF: 大模型安全防护》的行业研究报告。该报告深入探讨了基于大模型的生成式人工智能在企业应用中面临的安全风险，并提出了相应的安全管理政策和防护措施。报告涵盖了从攻击类型、数据层、输出层到LLM治理等多个维度的安全风险，并对全球各国及我国针对大模型安全管理政策进行了详细解读。此外，报告还详细介绍了LLM-WAF大模型安全防护平台的功能和应用场景。这份报告对于理解大模型安全防护的复杂性和紧迫性提供了丰富的信息和深刻的见解，是行业内外人士了解和应对AI安全挑战的重要参考资料。

随着人工智能技术的飞速发展，大模型已成为企业创新发展的新动力，融入企业核心应用。但同时，大模型的安全风险也日益凸显。本文将探讨大模型面临的安全挑战及其治理政策，以及LLM-WAF大模型安全防护平台的解决方案。

大模型的安全风险主要分为输入层、数据层和输出层。输入层风险包括提示注入攻击、API密钥劫持等；数据层风险主要是训练数据投毒、虚假信息传播；输出层风险则涉及系统提示泄露、不当输出内容和敏感信息泄露。这些风险可能导致算力滥用、模型盗窃与滥用、DDoos攻击和供应链漏洞风险等严重后果。

全球各国正加速出台安全管理政策以应对大模型的安全风险。欧盟颁布了全球首部全面监管人工智能的法规《人工智能法案》，将AI应用风险分为四类，并要求LLM服务商提供安全审计并承担法律责任。新加坡、美国、日本等国也出台了相应的AI监管法律或法案。我国也发布了《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》和《生成式人工智能服务安全基本要求》等政策，科学务实地划定底线、明确责任。

LLM-WAF是专为大语言模型设计的智能安全防护网关，提供多模型、多场景、高并发环境下的全链路防护能力。它支持实时检测并拦截针对大模型的算力滥用、提示词攻击及数据泄露风险，助力企业构建可信、稳定、可持续的大模型服务生态。LLM-WAF平台包括用户提问内容注入、BOT API、WAF+大模型安全引擎、大模型业务安全防护、大模型生成内容安全过滤等多个模块，实现从用户请求到企业大模型服务源站的全链路安全防护。

在算力消耗防护方面，LLM-WAF基于请求频次和Token消耗量检测算力消耗行为，拒绝伪装设备访问和自动化访问。它还通过动态验证、人机挑战等技术手段，有效抵御恶意Token消耗和思维链攻击。

在提示词注入&内容安全防护方面，LLM-WAF针对中英文预料增强训练，识别角色扮演等越狱指令和常见提示注入攻击行为。它还能识别政治、色情内容，检测身份证号、手机号等33类《个保法》明确的敏感信息内容，并支持配置自定义关键词和拦截提示。

业务防护-BOT管理方面，LLM-WAF通过大数据及BOT攻防实验室的安全技术运营，形成针对当前域名的AI检出模型，并自动进化升级BOT检出能力。它还能快速研判处置恶意流量，定位查看恶意流量的目标路径及异常技术特征点。

API安全方面，LLM-WAF以大模型业务API生命周期为线索，整合WAF安全能力，实现大模型API安全防护。它包括API资产梳理、API流量分析、API事件管理和API安全防护等多个环节，全面保障API的安全性。

在金融行业，LLM-WAF通过指令语义白名单、敏感数据DLP策略、双重身份校验与速率-指纹联合限流等多维防护，实现对交易完整性、数据合规性与系统可用性的全链路保障。

泛互行业面临大规模爬虫套壳、越狱Prompt生成涉政/色情/仇恨内容等问题，LLM-WAF以行为指纹识别、动态验证码挑战、多语种敏感意图检测与上下文连续审计为核心能力，帮助平台在高速内容生产与合规治理之间取得平衡。

零售行业在智能客服、动态优惠券抢购及个性化推荐模型驱动的“全链路运营”中，LLM-WAF通过内容安全校验、并发熔断、敏感字段拦截及日志留存，为零售平台构筑从交互入口到后台逻辑的闭环安全防线。

总之，LLM-WAF大模型安全防护平台为企业提供全方位的安全防护能力，有效应对大模型面临的各种安全风险。企业应积极采用LLM-WAF等安全解决方案，确保大模型的安全合规应用，推动业务的创新发展。

这篇文章的灵感来自于《LLM-WAF: 大模型安全防护》报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读。这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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