大模型安全风险与防护产品综述 —— 以 Otter LLM Guard 为例
一、背景与安全风险
近年来，随着大规模预训练语言模型（LLM）的广泛应用，人工智能已成为推动文档处理、代码辅助、内容审核等多领域创新的重要技术。然而，伴随模型能力提升，AI系统面临的新型安全风险亦不断显现。
主要威胁类型可归纳如下：
- 提示词注入攻击：攻击者通过特殊指令诱导模型突破安全约束，生成违规内容或执行未授权操作；
- 资源消耗型攻击（海绵样本）：利用复杂冗长的输入消耗模型算力，影响服务可用性；
- AI供应链风险：第三方组件、微调工具及基础框架可能暗含安全隐患，带来后门或漏洞；
- 数据泄露隐患：模型输出过程中可能暴露用户隐私或商业敏感信息；
- 内容合规挑战：生成结果可能触及法律、监管、伦理等红线，带来合规风险；
- 外部交互风险：通过与外部系统（如RAG、API等）交互，引入恶意链接或命令注入威胁。
二、安全防护能力综述
以 Otter LLM Guard 为代表的新型安全防护方案，围绕上述风险点构建了多层次防护体系。其核心能力涵盖：
2.1 提示词攻击检测
针对模型被诱导越权或绕过安全机制的问题，采用多模型协同检测与混合专家（MOE）决策，提升对语义陷阱、角色扮演、算法型攻击等多类场景的识别精度，减少误报漏报。
2.2 资源消耗型攻击检测
通过自建海绵样本库，结合“模型检测+资源消耗预测”方法，实现对异常长文本及复杂输入的快速拦截。支持毫秒级检测响应，保障核心业务稳定性。
2.3 AI 框架流量检测
聚焦底层框架安全，结合静态分析、动态测试、威胁情报追踪等手段，提升对主流AI框架漏洞的发现及响应能力。支持定期特征库更新，覆盖最新攻击方式。
2.4 PII 数据脱敏
提供实时的敏感信息检测与自动脱敏处理，包括身份证号、手机号、邮箱、IP等常见个人信息类型。兼顾法规合规与实际业务可用性，降低信息泄露风险。
2.5 内容合规检测
针对输出内容进行多维度合规审核，覆盖涉黄、涉敏、违法、恶俗等十余类违规风险点。支持百毫秒级实时检测及策略自定义，便于企业适配多场景应用。
2.6 协议异常与外部交互安全
支持针对 MCP 等 AI-Agent 生态协议的异常检测，有效识别命令注入、SSRF等常见威胁。对未知或可疑链接进行域名识别与风险标注，降低钓鱼、恶意软件传播风险。
三、产品特性与应用适用性
- 多维风险防控能力：覆盖提示词、框架、内容、隐私、协议、链接等核心安全要素，支持串联或旁路部署。
- 高效实时响应：产品架构优化，可在100毫秒内完成检测、告警、策略响应，兼容多种业务场景。
- 低侵入易用性：设计轻量，支持无感接入、批量配置、策略自定义，适应多类AI应用体系。
- 广泛适配性：适用于基础大模型、垂直行业模型、智能体与具身智能等多种系统形态。
四、应用场景举例
- 通用大模型安全：提示词攻击拦截、框架漏洞防护、隐私脱敏与内容合规检测等；
- 智能体与Agent场景：协议流量安全检测、外部链接防护，防止任务被操控或敏感数据泄露；
- 具身智能与IoT领域：结合物理及数字安全，保障内容合规、数据安全与系统稳定性。
五、开放体验与社区链接
为便于用户体验及反馈，相关产品已开放体验版入口及技术文档：
- 体验地址：http://47.110.240.234/
- Github文档：OtterDocs
六、结语
随着大模型技术的深入普及，AI安全风险防控已成为行业基础能力之一。面向未来，安全防护产品需持续迭代，以适应不断演化的威胁态势，推动人工智能技术的健康、合规、可持续应用。
