[分享]水獭大模型安全卫士产品简介

发表于: 23小时前 157

[分享]水獭大模型安全卫士产品简介

模湖智能

23小时前

157

一、引言

1.1 大模型安全风险背景

随着大规模预训练语言模型（LLM）的出现，ChatGPT和 DeepSeek 等国内外大模型广泛接入智能终端、云服务及所在领域场景。人工智能正深刻影响各个领域，被广泛运用于文档撰写、代码编辑、图片生成、资料审核等场景。然而，伴随智能化进程的加速，人工智能新型安全风险的发生也呈逐渐上升趋势。

为了防范和控制人工智能新型安全风险，我们对相关风险进行了研究，相关威胁可概括为六类：

￮提示词注入攻击：通过恶意构造的指令诱导模型“越狱”，绕过安全限制输出敏感内容；

￮海绵样本攻击：通过构造复杂冗长、具有迷惑性的文本内容消耗模型运行资源，导致延迟激增、业务中断；

￮ AI供应链风险：第三方模型、微调工具（如 LoRA）、AI 框架等暗藏后门，直接威胁模型及应用可靠性；

￮内容合规挑战：大模型生成涉黄、涉爆、涉敏等违规内容，触碰监管红线，影响技术应用合法性；

￮数据泄露隐患：模型输出过程可能泄露用户隐私、商业机密甚至训练数据，冲击信息安全底线；

￮外部交互风险：通过RAG 架构接收的非可信链接可能暗藏钓鱼或恶意软件，攻击者可借此操控大模型输出恶意内容，甚至执行恶意操作。

图1 人工智能新型安全六类风险

1.2 水獭大模型安全卫士产品概述

为抵御上述安全风险，我们研发了一款大模型安全卫士产品——水獭，英文简称“Otter LLM Guard”。

水獭大模型安全卫士是一款专注于大模型安全的产品。它依托 AI 原生安全技术，不仅能实现行业领先的威胁检测准确率，高效拦截各类攻击，还能确保大模型及其应用的性能不受影响，真正做到安全与效率的兼顾。

本文将从核心能力、应对安全风险的功能特性、应用场景，以及体验版与商业版的对比分析等维度，全面展现该产品的全貌。

图2 水獭大模型安全卫士产品定位

二、核心安全能力

2.1 提示词攻击检测：精准识别“语义陷阱”

提示词注入攻击，是指攻击者通过精心设计的输入提示词（Prompt），利用模型的 “语义理解漏洞” 绕开安全机制与合规约束，诱导生成违规内容或执行未授权操作。其类型主要分为话术型攻击（如奶奶漏洞、角色扮演、常见假设、诱导攻击等）和算法型攻击（如 GCG、GPT4-Cipher、ArtPropmt 等），目标包括访问权限提升、信息泄露、规避限制等。

水獭大模型安全卫士采用多模型协同检测 + MOE（混合专家系统）综合决策机制，实现对复杂攻击的快速精准识别与拦截：

￮ 多模型专项检测：部署多个专项检测模型，分别针对不同类型的提示词攻击场景深度优化，相关模型有：反向诱导检测模型、目标劫持检测模型、提示词越狱检测模型等。

￮ MOE综合决策引擎：基于每个专项模型的检测结果（置信度、攻击类型概率），通过动态权重分配算法进行全局决策。

2.2 海绵样本检测：阻断“资源消耗型攻击”

海绵样本攻击是一种典型的“资源消耗型攻击”，攻击者通过构造复杂且具有迷惑性的文本内容，来消耗大模型的推理资源，进而导致模型延迟激增、业务中断，严重影响大模型应用的正常运转。

针对此类攻击，水獭大模型安全卫士凭借高价值的海绵样本库和前沿算法，实现了精准识别与拦截。

￮ 专项攻击样本库的构建：水獭大模型安全卫士基于自研算法，通过黑盒测试与白盒测试双路径，系统性地采集和生成海绵样本。目前，针对DeepSeek、通义千文、GPT 等主流大模型，均已构造出大量攻击样本，为精准检测提供了坚实的数据基础。

￮ 前沿算法驱动的高效识别：依托该样本库，水獭大模型安全卫士采用“模型检测 + 资源消耗预判” 的前沿算法架构，能够在毫秒级时间内完成对海绵样本的安全标注，快速识别出这类攻击。从而及时采取阻断措施，避免大模型因资源被过度消耗而出现故障，保障大模型应用的稳定运行。

2.3 AI框架流量检测：筑牢“底层安全防线”

大模型与应用的稳定运行高度依赖底层AI 框架，一旦框架出现安全漏洞，后果不堪设想。其不仅会导致模型服务中断、业务停摆，更可能成为攻击者入侵主机的突破口，引发数据泄露、模型篡改等严重问题。在金融风控、医疗诊断等关键领域，框架安全隐患甚至会引发系统性风险，因此 AI 框架的安全防护是保障业务连续性与数据安全的核心环节。

水獭大模型安全卫士在这方面展现出优秀的AI 框架流量检测防护能力。依托深厚的技术积淀与专业安全团队构建的 AI 框架防护体系，它首先对 Ray、Ollama、VLLM 等主流框架的中高危漏洞进行深度研究，运用静态审计、动态测试等技术手段精准挖掘漏洞；同时，建立智能情报网络，实时追踪全球安全动态，捕捉新型攻击手法，配合高频更新的特征库，实现毫秒级响应威胁，为 AI 框架构建起动态、高效的安全屏障。

2.4 PII 数据脱敏防护：守护“隐私安全底线”

PII（Personally Identifiable Information）即个人可识别信息，涵盖能直接或间接关联到特定自然人的各类信息。其中，直接标识包括身份证号、手机号等；间接标识有邮箱地址、IP 地址、医疗记录、金融账户信息等。这些信息一旦泄露，可能引发身份盗用、诈骗等风险。

水獭大模型安全卫士的PII 数据脱敏防护作为核心能力之一，专注于守护这些敏感信息的安全。它能够实时对身份证号码、手机号码、邮箱地址、IP 地址等敏感隐私数据进行脱敏输出。通过这样的处理，既能满足合规要求，使客户数据符合相关法律法规；又能实现隐私保护，防止敏感信息在存储、传输、共享等过程中被恶意获取；还能保障业务安全，平衡数据在开发、测试、分析等场景中的合规使用，为个人隐私和企业数据安全筑牢防线。

2.5 内容合规检测：筑牢“内容安全防线”

内容合规检测是大模型安全应用的必要前提，核心是确保生成内容无违法、敏感、恶俗等违规信息，直接关系企业法律责任、品牌声誉与用户信任。

大模型输出违规内容，源于训练数据可能含不良信息，且生成逻辑易因用户诱导、数据偏差产生违规内容。

水獭大模型安全卫士的内容合规检测，针对输入输出内容提供10 余项违规检测，100 毫秒级响应，发现违规可标记告警，并支持自定义阻断、净化等策略，助企业筑牢内容安全防线。

2.6 MCP 协议异常检测：守护“生态交互安全”

MCP 协议是 AI Agent 连接外部工具与数据的关键标准，为 Agent 与数据库、API 接口等外部实体通信搭建标准化桥梁，保障不同架构的工具与数据安全高效对接。

但MCP 存在安全隐患：例如，数据传输时若加密不足或未强制 HTTPS，可能遭中间人攻击；AI Agent 使用该协议时可能存在命令注入、SSRF 等漏洞，支持远程访问的 MCP 服务则更易被利用。

水獭大模型安全卫士具备MCP 协议异常检测能力，能实时发现协议流量中的威胁并标记，守护 AI 生态交互安全。

三、产品功能优势

图3 水獭大模型安全卫士产品优势

3.1 新型安全风险检测能力突出

水獭大模型安全卫士的产品功能覆盖提示词注入、海绵样本、AI 框架安全、内容违规、隐私脱敏防护及MCP 安全防护等多个核心风险防护场景，且风险检测能力突出。

我们围绕产品核心功能维度，通过互联网展开系统性行业调研，同步完成竞品分析（具体对比数据如下图）。在当前大模型安全领域，相关安全产品及解决方案的能力覆盖呈现明显侧重：多数产品聚焦于内容安全违规检测、隐私数据脱敏两大场景，而对提示词攻击防御、海绵样本检测、AI 框架层安全防护、MCP漏洞检测等场景的覆盖度较低。同时，行业内多数产品未提供在线体验服务，导致其功能实际效果的可验证性不足。

相较之下，水獭大模型安全卫士在核心防护场景中形成了全面布局，已完成对提示词攻击防御、海绵样本检测、AI 框架防护、内容违规检测、隐私数据脱敏、MCP漏洞检查六大场景的能力构建。

表1 行业竞品分析

在产品提示词攻击检测能力验证中，我们开展对比实验，具体检测效果如下图所示，实验验证资源如下表所示。基于其他产品的在线服务接口和公开模型，通过公开数据集《LLM-Security-Prompts》，测试其在中、英文场景下的提示词攻击检测的表现。结果显示，水獭大模型安全卫士优势显著：中文场景（图a），水獭大模型安全卫士检测成功率达到98%、97%；在英文场景（图b），二者也以 98%、96% 的成功率领先。

综上所述，水獭大模型安全卫士在中、英文环境下，提示词攻击检测成功率均稳居行业前列。