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數(shù)字經(jīng)濟(jì)的安全基石

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方案亮點(diǎn)
  • 全量日志審計(jì)?回話回放所見(jiàn)即所得

    對(duì)大模型使用過(guò)程中的所有輸入輸出行為進(jìn)行審計(jì),并提供回話回放等功能,以所見(jiàn)即所得的方式呈現(xiàn)審計(jì)內(nèi)容。

  • 全流程防護(hù)?覆蓋大模型應(yīng)用全過(guò)程

    對(duì)從大模型使用前的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到大模型使用的全過(guò)程提供安全防護(hù),融合了數(shù)據(jù)脫敏、內(nèi)容審核、攻擊檢測(cè)、訪問(wèn)控制等技術(shù)。

  • 動(dòng)靜態(tài)脫敏結(jié)合?有效預(yù)防數(shù)據(jù)泄露

    在大模型的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段使用靜態(tài)脫敏技術(shù)語(yǔ)料庫(kù)中和預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)中的敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏。
    在大模型的使用階段,通過(guò)動(dòng)態(tài)脫敏技術(shù)對(duì)大模型輸入輸出中的敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別和脫敏。有
    效預(yù)防大模型應(yīng)用引發(fā)的數(shù)據(jù)泄露。

  • 上下文關(guān)聯(lián)---精準(zhǔn)識(shí)別敏感數(shù)據(jù)

    利用在大規(guī)模語(yǔ)料上訓(xùn)練的預(yù)訓(xùn)練模型生成文本分布式表示,結(jié)合詞語(yǔ)上下文信息綜合判斷語(yǔ)義,準(zhǔn)確識(shí)別傳統(tǒng)識(shí)別規(guī)則難以識(shí)別的姓名、地址、組織機(jī)構(gòu)名稱等長(zhǎng)敏感信息。準(zhǔn)確率可達(dá)95%以上。

使用場(chǎng)景
  • 負(fù)載均衡

    支持輪詢、一致性哈希、加權(quán)輪詢、指數(shù)加權(quán)平均等多種負(fù)載均衡算法,對(duì)代理的大模型服務(wù)提供負(fù)載均衡能力。

  • API安全

    支持API的生命周期管理、攻擊防護(hù)、訪問(wèn)控制、數(shù)據(jù)脫敏、數(shù)據(jù)水印等功能。

  • 身份認(rèn)證

    支持APIKEY、JWT、HMAC、OAuth2.0、LDAP多種身份認(rèn)證方式。對(duì)大模型的訪問(wèn)行為提供身份認(rèn)證能力。

  • 訪問(wèn)控制

    支持IP黑白名單、接口封堵、接口權(quán)限管控、用戶自定為訪問(wèn)控制規(guī)則,確保大模型訪問(wèn)行為的安全可控。

  • 語(yǔ)料庫(kù)脫敏

    對(duì)外掛知識(shí)庫(kù)場(chǎng)景,對(duì)知識(shí)庫(kù)中的敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏,解決知識(shí)庫(kù)導(dǎo)致的敏感數(shù)據(jù)泄露問(wèn)題。

  • 訓(xùn)練數(shù)據(jù)脫敏

    在大模型訓(xùn)練階段,對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏,解決模型訓(xùn)練階段的敏感泄露問(wèn)題。

  • 合規(guī)審核

    提供關(guān)鍵詞、語(yǔ)義相似度、大模型輔助識(shí)別三重內(nèi)容審核機(jī)制,對(duì)大模型的輸入輸出進(jìn)行內(nèi)容合規(guī)審核。

  • 大模型攻擊防護(hù)

    針對(duì)提示詞注入、API接口DDOS 、chat接口DDOS、OWASP Top 10風(fēng)險(xiǎn)等多類(lèi)攻擊提供防護(hù),有效攔截針對(duì)大模型的攻擊行為。

  • 全量審計(jì)

    對(duì)大模型輸入輸出進(jìn)行全量審計(jì),支持一鍵式會(huì)話溯源分析,整合審計(jì)內(nèi)容,提供事后追蹤與分析能力。

  • 數(shù)據(jù)防泄露

    針對(duì)大模型的輸入輸出提供敏感數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)脫敏和數(shù)據(jù)水印等能力,保證數(shù)據(jù)可用性的同時(shí),有效降低數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)。

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