文章总结： 该报告系统分析了AI大模型安全风险态势与防护方案，指出AI安全已进入风险集中暴露阶段，企业面临业务攻击与监管违规双重风险。报告提出六大核心风险及AI原生安全理念，构建五层安全架构，建议企业采取渐进式建设路径。同时介绍了绿盟科技、天融信等厂商的一体化防护方案，为AI安全治理提供实践参考。 综合评分： 87 文章分类： AI安全,解决方案,安全建设,政策法规,威胁情报

重磅发布 | 安全牛《AI大模型安全评估与防护技术应用指南》

安全牛

2026年6月17日 11:48 北京

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全球化的“百模大战”后，Agent、RAG、MCP、Skills、工具链等生态组件不断扩展、工程范式持续迭代，为AI产业融合和规模化落地，提供了更加完善的技术工具和工程范式。以“单体智能”为核心的大模型应用开始向“生态智能系统”演进。随着AI系统复杂度不断上升，AI安全也进入了风险集中暴露与高频爆发阶段，风险态势日趋严峻。

面对快速演进的AI系统，传统安全防御普遍存在“看不见”“管不住”“审不清”的安全窘境，企业同时面临业务网络攻击与安全监管违规的双重风险。为帮助企业建立系统化AI安全体系，实现系统安全、合规、放心使用，安全牛牵头携手AI安全厂商，共同发起《AI大模型安全评估与防护技术应用指南》报告研究工作，希望通过行业调研和深度分析，为企业分享可落地、可评估、可运营的AI安全实践方案。

目前，报告研究相关工作已全部顺利完成，今日正式发布！

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报告关键发现

• 监管态势：全球AI监管趋势呈现着AI安全评估将逐渐制度化、高风险行业AI应用监管将持续加强、数据主权与模型主权竞争将进一步加剧、AI供应链安全将成为国际治理重点的典型特征。
• 风险态势：当前AI系统攻击面持续快速扩张，AI安全已然进入风险集中暴露、安全事件高频爆发的新阶段。整体风险态势呈现动态化、链式化、强对抗化发展趋势，具备多维度耦合交织、攻击方式隐蔽性强、风险链式传导扩散的典型特征。
• 核心风险：从模型使用与风险防护的核心诉求出发，企业需重点管控的六大核心风险，分别是：模型脆弱性风险、数据风险、内容风险、访问控制风险、供应链风险、合规伦理风险。
• 安全理念：“AI原生安全”与“以模治模”是当前AI安全领域最具代表性的两条发展路径。AI原生安全是面向AI时代的一种新型安全体系重构，是覆盖模型、数据、运行环境、Agent协作及安全运营治理在内的完整安全体系框架。
• 产业格局：当前行业呈现云/大模型厂商、网络安全厂商、垂直领域安全厂商、AI原生创业厂商多元竞争的格局。各类厂商在不同层级和领域构建差异化优势，共同推动AI安全产业快速发展。
• 市场趋势：人工智能技术的规模化应用正在带动AI安全需求快速释放，市场参与者持续增加，竞争与合作并存的发展格局正在推动AI安全产业进入快速发展窗口期。

一、 AI大模型安全研究范围与概念界定

AI大模型安全 是指围绕大模型从数据、训练、部署到推理和应用全过程，保障模型及其所构成智能系统在运行过程中具备可信、可控、可靠、可审计和可持续运行能力的一系列安全能力与治理措施。

从治理对象范围来看，AI大模型安全不仅关注模型本身，还覆盖模型所连接的数据、知识库、工具链、Agent、AIGC内容及用户交互环境，是一种面向AI系统全生命周期的综合安全体系。

AIGC内容安全关注“生成内容是否安全”，Agent安全关注“自主执行行为是否安全”，而AI大模型安全则关注“模型系统本身及整个AI系统是否安全”。

二、 “百模大战”后AI应用范式与工具体系演进

全球“百模大战”后，大模型能力竞争逐步转向应用落地与生态体系建设。模型自身能力持续迭代升级的同时，AI工程化范式也发生了深刻变化——早期的提示词工程逐渐演进为以上下文工程为核心的知识增强模式，基于工作流工程的工具链执行模式，最终将迈向以智能体编排为特征的自主决策与协同执行阶段。

与此同时，围绕大模型落地的各类系统化组件也不断完善，逐步扩展出RAG、Memory、MCP、Tools、Skills、Agent、Multi-Agent，并进一步衍生出OpenClaw、Hermes及Harness运行时框架，共同构成支撑企业级AI落地的新一代技术栈。AI大模型建设已经不再是小范围的“单体智能”，而是开始从“单体智能”向“生态智能系统”演进。

三、 AI大模型全生命周期与威胁建模分析

报告围绕风险管理的核心要素“资产－威胁－脆弱性”三大核心要素，分别从全生命周期和威胁建模视角对大模型进行风险分析。

全生命周期视角的六大核心风险

从模型开发、训练、部署、运营到退役的全生命周期视角，AI模型普遍面临六类核心风险，分别是：模型脆弱性风险、数据风险、内容风险、访问控制风险、供应链风险、合规伦理风险。这些风险呈现着“多维度耦合、攻击隐蔽化、风险链式传导”的典型特征。

攻防视角的威胁模型与典型攻击链路

从攻防视角看，AI的广泛应用打破了传统网络安全攻防的范式。在AI技术加持下，攻击活动呈现出智能化、自动化、规模化和持续化的新特征。攻击者借助大模型和Agent实现攻击链自主化、规模化和持续化，目标侦察、漏洞发现、攻击路径规划、攻击代码生成到攻击执行的全流程自动化闭环——漏洞发现即可被利用，0day漏洞利用在未来将成为常态。

特别是在攻击路径方面，针对AI大模型系统的漏洞利用往往不是单一的，而是表现为多组件联动的复合攻击。典型攻击链包括：Prompt Injection攻击链、RAG污染攻击链、AI供应链攻击链、Agent执行链攻击。

四、 风险评估及管理体系建设

模型测评、安全防护和安全审计，也是当前企业AI安全落地的三个重要抓手。其中，“模型安全评估”正在成为全球AI治理的重要方向。

企业要想做好AI模型风险评估，不仅需要建立一套基准测评体系，有效的风险评估方法、技术手段和实施流程，还需要将AI模型风险评估纳入企业的风险管理体系。需要特别注意的是：AI安全评估需要结合企业具体业务进行风险验证，需要采用自动化检测、红队测试、人工评估与持续监测相结合的评测方法和技术手段。

此外，AI安全治理不能依赖一次性评估，而需建立覆盖“风险识别—风险评估—风险处置—持续监测—反馈优化”的闭环运营体系，实现AI风险的动态治理与持续改进。

五、 AI原生安全理念及技术架构

安全牛认为：AI原生安全是面向AI时代的一种新型安全体系重构，是覆盖模型、数据、运行环境、Agent协作及安全运营治理在内的完整安全体系框架。其核心思想是“如何让一个具备自主推理、动态决策与工具调用能力的AI系统，在企业环境中持续可信、可控、可审计地运行”。

基于上述建设思路，报告构建了五层“AI原生安全架构”，实现从底层运行环境到上层治理运营的全栈式安全能力建设，分别是：基础设施与身份安全、数据与知识安全、AI运行时安全、AI安全运营、治理与合规管理。

建设路径上，建议企业应围绕“治理先行、分层防护、运行时控制、持续运营”的总体思路，构建面向AI系统全生命周期的安全体系。报告围绕基础设施安全、数据与知识安全、模型/Agent运行时安全、应用接口与内容安全、AI安全运营五大核心能力构建了“AI原生安全技术体系”，为企业实现从底层运行环境到上层治理运营的全栈式安全能力建设提供参考。

六、 企业级大模型安全落地实施指南

AI安全建设具有明显阶段性特征，建议企业根据“先合规、后治理，先基础、后智能”的渐进式建设路径。为帮助企业自身业务现状进行阶段评估与能力规划，报告将企业AI安全成熟度划分为：初级阶段（基础防护）、进阶阶段（体系化建设）、高级阶段（智能化安全运营）三个阶段。

企业应结合自身AI落地阶段 、数据敏感等级 、业务复杂度 、安全预算，制定阶段化建设路线图。

七、 国内主流AI安全提供商类型及代表性厂商

根据调研，当前国内大模型安全赛道的参与者呈现多元化产业格局，典型地包括：大模型与云平台厂商、传统网络安全厂商、攻防渗透能力厂商、内容安全厂商、数据安全厂商5类。不同厂商分别从安全运营、模型攻防、内容治理、数据治理及平台基础设施等不同方向切入，共同推动AI安全市场向体系化、平台化与全生命周期治理方向演进。

在厂商能力与方案研究维度，本次报告重点访谈了绿盟科技、天融信、安普诺（悬镜安全）、知道创宇、亚信安全、石犀科技、观安信息等代表性厂商（排名不分先后）。

这些厂商依托既有的客户基础、安全运营体系和产品矩阵，推出了AI大模型风险评估及防护解决方案，并快速向AI安全延伸。其中，以绿盟科技、天融信为代表的网安厂商分别基于“一体化”“全链路”等理念打造了AI安全评估和防护方案。

绿盟科技：AI安全测评与防护一体化

绿盟科技作为网络安全领域深耕多年的综合性解决方案提供商，在AI安全领域创新性提出“测评与围栏防护一体化”的新安全范式，精准覆盖内容安全、对抗攻击、供应链安全、智能体执行等多维度核心风险。

该一体化安全方案全面贯穿模型全生命周期，精准覆盖内容安全、对抗攻击、供应链安全、智能体执行等多维度核心风险。具体产品包括：模型安全评估、智能体安全评估、“清风卫”AI安全产品矩阵。

天融信：全链路智能体安全保障体系

天融信从AI应用防护出发，认为：智能体安全防护难点不再是单点威胁检测，而在于安全边界的动态界定与风险传导链条的全面覆盖。特别是随着场景复杂度的递进，防护思路必须从“单点拦截”转向“全链路闭环治理”。

围绕“一个中心统筹、六大能力支撑”，构建了面向智能体全生命周期安全保障体系。该体系通过大模型安全运营中心统筹协同各安全能力，支撑大模型安全运营工作，分别提供：基础设施与云原生安全、供应链安全、平台与框架安全、运行时与模型安全、应用交互与接入安全及综合保障六大能力，为用户提供全方位的AI安全保障。

在此安全保障体系框架基础上，天融信还发布了面向大模型应用安全的系列产品与服务，包括：大模型安全评估系统、大模型安全网关、API安全审计系统、大模型数据安全监测系统、智能体安全评估服务。具体介绍参见报告内容。

八、 未来展望

人工智能正在成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，特别是在当前AI行业深度渗透和规模化应用的重点阶段，AI安全治理已经从可选能力上升为AI规模化应用的前置条件和关键基础设施。

从市场和产业发展来看，人工智能技术的规模化应用正在带动AI安全需求快速释放。与此同时，产业生态也将从早期由模型厂商主导，逐步演变为涵盖模型、数据、内容治理、数字身份、安全运营、风险评估及合规服务等多领域协同发展的生态体系。市场参与者持续增加，竞争与合作并存的发展格局正在推动AI安全产业进入快速发展窗口期。

技术层面，AI正在推动网络攻防进入“智能体对抗”的新阶段。攻击侧借助大模型和Agent实现攻击链自主化、规模化和持续化；防御侧则依赖AI驱动的检测、决策与响应能力构建动态防御体系，加速向智能化、自动化、原生化与体系化方向演进。

未来，随着AI系统从单一模型向“模型+数据+知识+Agent+工具链”的复杂生态演进，安全建设也将从传统模型安全扩展至数据安全、内容安全、Agent运行安全、工具链与供应链安全、数字身份管理、安全运营与风险治理等多个维度。这种转变将推动AI安全技术向更深度、更全面的方向发展，成为未来AI安全技术发展的目标方向之一。

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