AI 安全与合规治理
解决"用 AI 带来的新风险"：大模型接入身份与权限管控、训练与推理数据的分级分类和脱敏、提示词与输出内容审计留痕、智能体操作行为可追溯、AI 应用上线前安全评估，对齐《数据安全法》《个人信息保护法》与生成式人工智能相关管理要求。
Pain Point Analysis
您是否也面临这些困境？
深入了解企业在AI 安全与合规治理领域的核心挑战，找到真正适合您的解决之道
大模型接入无管控
员工随意使用外部大模型，敏感数据可能经模型外泄。
数据分级不清
训练与推理数据未分级分类，敏感信息可能被模型处理或输出。
输出内容无审计
模型输出内容不合规、不准确，无法追溯和追责。
智能体行为不可控
Agent 自主调用工具和系统，行为无法追溯，越权不可知。
上线前无评估
AI 应用未经安全评估即上线，存在未知风险与漏洞。
合规要求压力大
数据安全法、个人信息保护法、生成式 AI 管理办法要求严格。
Solution Brief
方案简介
用 AI 带来了新的安全风险——数据外泄、内容违规、智能体越权。本方案从入模管控、数据分级、内容审计、行为追溯、上线评估五个维度构建 AI 安全治理体系，对齐国家法规要求。
入模身份与权限管控
大模型接入统一身份认证与权限管控，按角色限制可用模型与数据范围。
数据分级分类与脱敏
训练与推理数据按敏感度分级，敏感数据脱敏后方可处理。
提示词与输出审计
全程审计留痕，可追溯每次输入与输出内容。
智能体行为可追溯
Agent 操作行为全链路记录，可复盘、可追责、可阻断。
上线前安全评估
AI 应用上线前进行安全评估与渗透测试，发现风险前置修复。
合规对标
对齐数据安全法、个人信息保护法与生成式 AI 管理要求，满足监管。
方案价值总结
选择我们的AI 安全与合规治理，获得可量化的业务价值提升
数据不外泄
入模管控防止敏感数据经大模型外流到外部服务。
敏感数据受保护
分级分类与脱敏确保敏感信息不被模型处理或输出。
全程可审计
提示词与输出留痕，合规审计有据可查。
行为可追溯
智能体操作全链路记录，出问题可定位到具体步骤与操作者。
上线前发现风险
安全评估前置，避免带病上线造成事故。
合规对标
满足数据安全法、个保法与生成式 AI 管理要求，通过监管检查。