Prompt 注入和越狱攻击缺少覆盖
适用对象
需要将 AI 应用、业务智能体或知识库问答从试点推进到正式生产，但缺少安全评分和回归基线的团队。
Agent 工具调用越权难以量化
模型或知识库变更后风险是否反弹无法确认
客户价值
让方案从第一轮试用开始就服务真实推进
把“能不能上线”的争论转化为评分、证据、整改和回归记录，让业务推进更快，安全审批更有依据。
01
上线前能用攻击样本和评分卡说明风险，不再只依赖功能演示和主观判断。
02
高风险项能关联到 Prompt、知识库、权限、工具或流程节点，整改责任更清楚。
03
模型、知识库或策略变更后可按同一基线回归，避免修复后风险再次反弹。
方案范围
把泛化需求拆成可治理的对象、链路和动作
企业落地时最怕方案讲得大、执行落不下去。先明确治理对象、控制位置和运营责任。
上线前评测
对 AI 应用、业务智能体、知识库问答和工具调用链路进行准入评测。
- 明确被评测对象和版本
- 运行攻击向量和动态变异样本
- 输出评分和高风险项
整改加固
把评测发现转化为护栏策略、权限调整、Prompt 优化和工作流修复。
- 定位风险责任模块
- 给出可执行整改建议
- 复测确认高风险项关闭
持续回归
将上线前评测结果作为基线，模型、知识库或策略变更后重新验证。
- 保留版本级安全记录
- 对比风险趋势
- 防止修复后风险反弹
产品力证据
客户认可方案，来自能被验证的产品能力
每个方案都明确哪些产品能力承担入口、内容、通道、执行或评测职责，让客户看到能力组合不是口号。
攻击验证产品力
AI 安全评测验证系统用结构化攻击向量和动态变异样本覆盖提示词注入、越狱、隐私推断和逻辑绕过。
- 内置 5000+ 攻击向量库
- LLM 自动生成变体攻击
- 贴近真实上线前对抗测试
准入决策产品力
将黑盒风险转成安全评分、高风险项、复现证据和达标状态，帮助业务、安全和管理层形成共同语言。
- 输出安全评分卡
- 定位高风险责任模块
- 不达标进入整改闭环
持续回归产品力
把上线前评测结果固化为版本级基线，模型、知识库、Prompt 或策略变化后重新验证。
- 变更后自动回归
- 对比风险趋势
- 验证整改后没有新增风险
关键效果展示
每个关键效果都有完整流程图，不只停留在结果标签
用可视化方式说明风险从哪里进入、由哪个治理中心承接、最终沉淀为什么效果和证据。
01
上线有评分
把模型、知识库、工具链和 Prompt 策略放到同一评测对象中，输出可审查的准入结论。
模型版本
知识库
工具链
Prompt 策略
AI 应用准入评测
安全评分
达标结论
风险等级
02
整改有路径
把攻击样本和复现证据映射到责任模块，让整改从建议变成可执行闭环。
攻击样本
复现响应
责任模块
防护策略
风险整改闭环
整改建议
责任归因
复测结果
03
变更后有回归基线
模型、知识库、策略和工具发生变化后，沿用同一基线重新验证风险是否反弹。
模型更新
知识库变更
策略调整
工具变更
持续回归基线
风险趋势
版本记录
反弹告警
落地路径
从真实场景到策略上线，每一步都有明确产出
解决方案不是产品堆叠，而是围绕风险入口、治理策略、验证方式和持续运营形成闭环。
定义对象
确认被评测的模型、知识库、业务智能体、工具调用和输入输出边界。
攻击验证
用提示词注入、越狱、隐私推断、工具越权和逻辑绕过样本验证风险。
整改加固
将评测发现转化为护栏策略、Prompt 优化、权限收敛或工作流调整。
持续回归
模型、知识库和策略变更后重新评测，确认修复没有引入新的风险。
试用推进
用一个真实业务场景把价值做实，再推进规模化
试用不是演示环境走一遍，而是在客户真实入口、真实数据类型和真实使用链路中验证方案是否成立。
第 1 阶段：评测对象冻结
确认被评测 AI 应用的版本、知识库、Prompt、工具清单、权限边界和输出处置策略。
第 2 阶段：攻击验证与评分
运行攻击向量和动态变异样本，输出安全评分、高风险项、复现证据和影响范围。
第 3 阶段：整改复测与准入结论
将问题映射到责任模块，完成策略或流程调整后复测，并沉淀后续回归基线。
交付物
每一步都要留下可复盘的结果
方案落地不能只停留在咨询结论，至少要沉淀对象清单、策略配置、审计记录和验证结果。
01上线准入评测对象清单
02攻击样本和复现证据
03安全评分卡与高风险项说明
04整改建议和回归验证记录
验收关注
方案是否成立，要看能不能通过这些检查
验收标准围绕真实链路：入口是否收口、风险是否可处置、证据是否可追溯。
- 上线前能给出量化安全结论
- 高风险项能关联到证据和整改动作
- 变更后能按同一基线完成回归验证
成功信号
试用结束时，客户应看到这些可复盘证据
好感来自确定性：能看见风险、能解释处置、能把结果带回内部继续推动。
- 业务负责人能看到上线结论、风险等级和需要整改的高风险项。
- 安全团队能复现攻击样本，并把整改建议落到具体 Prompt、权限、策略或流程节点。
- 后续每次模型、知识库或策略变更，都能沿用同一套回归基线判断风险变化。
决策检查
方案进入试用前，建议先完成这三项检查
这些问题用于确认方案是否真的适合当前组织，而不是把所有 AI 安全问题都装进同一个模板。
边界是否足够具体
AI 应用上线准入与持续回归 需要明确治理对象、数据类型、用户范围、工具范围和处置动作，避免只停留在方向描述。
交付物是否能复用
方案输出应能沉淀为后续部门推广、策略复盘、审计汇报和上线准入的可复用资产。
失败路径是否被覆盖
试用时要同时验证阻断、脱敏、告警、误报复核和异常回滚路径，避免只演示成功路径。
产品组合
这些产品共同支撑该解决方案
方案验证
用当前业务边界验证 AI 应用准入 是否真的可落地
需要将 AI 应用、业务智能体或知识库问答从试点推进到正式生产，但缺少安全评分和回归基线的团队。 免费试用阶段会优先确认风险入口、产品组合、交付物和验收关注点。
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