大模型系统安全
评估服务
AIGC 产业生态面临的核心安全挑战
随着生成式人工智能（AIGC）的爆发式应用，其底层架构与交互逻辑引入了传统安全手段难以完全覆盖的新型风险矩阵
生成内容合规风险
大模型可能被诱导生成虚假信息、歧视性言论、误导性逻辑或违反公序良俗的敏感内容。此类风险直接触及法律红线，可能导致平台面临严厉的监管审查与品牌声誉受损。
系统运行维度风险
涵盖了从底层操作系统到应用层的全栈漏洞，包括但不限于容器逃逸、中间件漏洞、API 接口未授权访问、敏感数据传输拦截以及身份权限管理失效等传统与新型安全隐患。
训练与数据安全风险
在模型预训练或微调（Fine-tuning）阶段，存在涉密数据误入语料库、侵犯第三方知识产权、个人隐私泄露（PII）以及恶意攻击者投放的“语料投毒（Poisoning）”等深层次威胁。
薮猫大模型安全评估解决方案
薮猫安全团队针对大模型特有的非确定性输出与复杂架构，构建了涵盖算法、模型及基础设施的深度测评体系
基座模型安全鲁棒性测试
我们利用高性能自动化评估引擎，针对大规模语料库进行批量化的诱导性测试。
通过多轮提示词挖掘，定量评估模型对违规请求的拦截成功率，快速定位基座模型在内容安全边界上的技术盲区。
业务场景深度红队对抗
模拟顶级黑客的思维模式，针对具体的业务接入场景进行“提示词注入（Prompt Injection）”与“越权绕过”攻击。
通过高度定制化的红队实战，挖掘隐藏在业务逻辑深处的深层次安全缺陷，防止模型被恶意利用。
模型基础设施架构审计
回归底层技术架构，对大模型赖以生存的计算集群、向量数据库及推理引擎进行全量漏洞扫描与配置风险识别，确保模型运行环境具备金融级的物理与逻辑隔离安全性。
服务核心优势
深度纵向防御
多维度评估矩阵
我们的评估体系不局限于单一的模型输出，而是基于“数据-算法-模型-基础设施”四位一体的维度进行构建。这种全栈式的评估思路，尤其适用于金融风控、医疗诊断、智慧教育等对数据准确性与合规性要求极高的行业场景。
方法论协同
系统化闭环测评
薮猫创新性地将广度自动化拨测、深度红队对抗演练、传统渗透测试三者有机结合。这并非简单的技术叠加，而是形成了一个从“风险发现、证据复现”到“修复闭环、持续追踪”的闭环安全评估框架，确保每一个评估项都能转化为可落地的防御策略。
技术驱
安全大模型（Sec-LLM）赋能
我们通过“以 AI 测 AI”的智能化路径，引入专用安全大模型辅助测试与自研自动化平台。这种智能化手段能有效应对大模型交互的无限组合可能，在提升风险捕捉率的同时，实现评估成本的大幅降低与效率的指数级提升。
联系我们
我们随时提供支持
