AI 应用上线前无法量化提示词注入、越狱、隐私推断和逻辑绕过风险。
产品挑战
为什么企业需要 AI 安全评测验证系统
适用于企业 AI 应用上线准入、业务智能体风险评测、模型或知识库变更后的安全回归。
Agent 可能调用未授权 API、执行危险命令或访问敏感数据库。
模型更新或知识库变更后，原有防护是否退化无法确认。
典型场景
先放进真实使用链路，再判断产品价值
企业用户关心的不是功能清单，而是这个产品能否覆盖真实人员、真实数据、真实工具和真实审计要求。
AI 应用上线准入
在模型、知识库、Prompt 和工具链进入生产前，用红队样本和评分卡形成可审查结论。
- 覆盖提示词注入、越狱、隐私推断
- 输出风险证据和整改建议
- 不达标应用进入修复流程
业务智能体安全评测
针对能调用 API、执行命令、访问数据库的智能体，评测工具越权、危险动作和权限继承风险。
- 识别未授权 API 调用
- 检查危险命令和敏感库访问
- 定位风险发生的节点和参数
变更后持续回归
模型、知识库、策略或 Prompt 调整后重新运行评测，确认修复没有引入新的安全退化。
- 对比变更前后风险趋势
- 验证高风险项是否关闭
- 保留回归记录作为准入依据
核心能力
把风险动作变成可识别、可处置、可复盘的节点
红队
自动化红队攻击引擎
内置 5000+ 攻击向量库，覆盖提示词注入、越狱、逻辑绕过、隐私推断等攻击手法。
- 攻击样本结构化
- LLM 自动生成变体攻击
- 贴近真实对抗测试
合规
行业化合规标尺
输出直观评分卡，将安全分、高风险项和达标状态转化为上线准入依据。
- 安全评分卡
- 高风险项归因
- 不达标禁止上线
透视
全链路行为透视
分析 Agent 思维链、工具调用、危险命令和敏感数据访问，定位风险发生位置。
- CoT 风险审计
- 未授权 API 调用检测
- 危险命令与敏感库访问识别
回归
持续进化防御
模型更新或知识库变更时触发基线回归，并生成 Prompt 优化或安全策略建议。
- 变更触发回归
- 风险趋势对比
- 修复建议生成
落地路径
先定义边界，再让策略跟随业务自然流转
产品落地不依赖口号，关键是把输入、执行、证据和回归路径打通，让业务继续推进，风险不再失控。
01攻击
生成攻击样本和动态变体
02评分
输出安全分、风险项和达标结论
03回归
变更后验证风险是否反弹
接入边界
试用前先说清楚接什么、管什么、谁来运营
企业采购最怕演示好看、落地困难。我们把接入对象、权限范围和运营责任提前写清楚。
评测对象
评测不只针对模型本身，还要覆盖业务入口、知识库、工具调用、智能体流程和输出处置策略。
明确模型和应用版本锁定知识库与工具清单记录 Prompt、策略和流程配置
证据管理
每个风险项需要保留触发样本、响应内容、风险级别、影响范围和整改建议，支撑复盘和准入审批。
保存攻击样本与结果按严重程度归类风险把整改建议映射到责任模块
回归基线
将上线前评测结果作为后续变更的回归基线，避免风险在模型或知识库迭代中反弹。
设置关键用例基线对高风险项持续复测形成版本级安全记录
试用验证
免费试用阶段要拿到可判断的结论
这些检查项用于判断产品是否覆盖当前组织的 AI 使用主路径和高风险分支。
- 是否能对同一 AI 应用输出可解释的安全评分和风险明细。
- 是否能定位工具越权、危险命令或敏感数据访问发生的位置。
- 是否能在模型或知识库变更后自动触发回归验证。
- 整改建议是否能落到 Prompt、策略、权限或流程配置上。
关联产品
组合使用时形成完整治理闭环
采购评估
评估产品价值时，建议同时检查这三件事
企业试用不要停留在页面演示，需要把产品放进当前组织的真实链路、异常处置和运营责任中验证。
业务链路是否完整覆盖
AI 安全评测验证系统 需要进入用户、数据、工具、浏览器或智能体运行的真实链路，而不是只覆盖单次交互。
异常处置是否可解释
企业用户需要看到命中原因、处置动作、责任对象和复盘证据，而不是只看到一个拦截结果。
扩展后是否仍可维护
当部门、模型、知识库和智能体数量增加时，权限、策略、审计和回归机制需要继续可运营。
FAQ
评估 AI 安全评测验证系统 前，先确认这些问题
围绕使用边界、能力差异和落地方式给出可执行回答，帮助企业快速判断是否匹配当前阶段。
产品落地
不要只看演示，把 AI 安全评测验证系统 放进你的真实场景验证
适用于企业 AI 应用上线准入、业务智能体风险评测、模型或知识库变更后的安全回归。 试用阶段会优先确认入口、数据、权限、审计和验收标准。
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