文章总结： 万径千锋测评系统是针对大模型与智能体的安全测评平台，解决政企面临的AI独有风险检测、内网合规、人才稀缺等难题。系统采用标准用例层、对抗样本层、评分判定层三层架构，具备95项检测能力，支持私有化部署和自动化测试。核心价值包括数据安全闭环、成本节约、业务风险前置发现，适用于金融、政务、能源等多行业AI资产的全生命周期安全管理。 综合评分： 82 文章分类： AI安全,安全工具,解决方案,安全运营,技术标准

新品发布|万径千锋-测评系统正式发布

原创

MegaVector MegaVector

万径安全

2026年6月23日 20:28 湖南

在小说阅读器读本章

去阅读

政企在自研、采购大模型与智能体建设过程中，普遍面临四大安全测评难题：

1.AI独有风险繁杂，传统测试手段失效

大模型具备开放式输入、概率输出、多轮上下文、工具协同四大特征，风险横跨模型、业务、数据、权限全维度。模型层面存在越狱诱导、敏感信息泄露、偏见歧视、幻觉错误；智能体业务层面易发工具越权、RAG文档外泄、业务规则绕过。人工抽样仅能覆盖少量场景，海量变异攻击用例无法依靠人力全覆盖。

2.重点行业合规严苛，云端测评触碰红线

金融、政务、能源、涉密单位明确要求测评数据禁止出内网、大模型本地化部署、全测试流程留痕审计。多数云测评产品需要上传测试样本至公网云端，无法满足内网隔离环境使用要求。

3.AI安全人才稀缺，外包测评成本高昂

国内专业AI安全测评人员缺口大，自建测评团队成本高；模型新版本上线、知识库迭代、日常巡检都需重复测评，长期外包第三方服务大幅拉高合规成本。

4.新型攻击层出不穷，事后补救代价巨大

多模态投毒、渐进式越狱、编码混淆绕过、逻辑陷阱诱导等新型攻击持续更新，漏洞爆发后极易引发数据泄露、业务错乱，带来监管处罚与经济损失。

万径千锋依托万径安全多年攻防沉淀与自主YAK安全技术，搭建标准用例层-对抗样本层-评分判定层三层评测架构，实现合规基线+对抗穿透+智能判定一体化。

1. 标准用例层：锚定国标合规底线

内置对标国内GB/T标准的合规题库与红队样本库，覆盖涉政敏感、隐私PII、歧视偏见、商业保密、医疗金融合规等类目，适配金融、电信、医疗等七大行业规范。每条测试用例绑定风险标签、判定规则与容忍阈值，自动生成结构化合规结果，满足监管验收要求。

2. 对抗样本层：自动生成海量变异攻击用例

系统依托前沿攻击算法自动生成多样化恶意Prompt，支持Base64、异形字符、摩斯密码等编码绕过；图片、音频、Emoji多模态载荷投毒；集成Crescendo、GOAT、GCG、MathPrompt等主流越狱框架，实现多轮递进、逻辑欺骗、角色扮演嵌套等穿透测试，可按攻击难度、风险类型精准筛选用例。

3. 双引擎评分判定层：规则+本地大模型联合审裁

采用固定规则引擎+本地LLM-as-Judge双评审模式：硬性规则精准判定SQL注入、明文隐私泄露等确定性风险；本地化评价模型负责模糊语义内容判定，每条结果附带置信度与判定依据，支持人工复核。整套判定流程内网闭环，所有数据不出本地机房。

系统配套两大关键技术：一是本地生成评价模型，通过OpenAI兼容接口对接企业私有大模型，用例生成、打分全内网运行；二是可视化任务编排，向导式配置测评参数，系统自动生成DAG执行链路，支持批量调度、定时复测、多版本A/B对比。

产品采用分层解耦架构设计，全栈自主可控，兼容麒麟、统信UOS等国产化操作系统与国产硬件，支持软件私有化、硬件一体机两种落地形态。

| | | | — | — | | 层级 | 核心能力 | | 用户访问层 | 统一Web控制台，分级配置管理员、测试员、审计员权限 | | 业务应用层 | 覆盖大模型上线、迭代、巡检、加固全生命周期安全管控 | | 评测能力层 | 95类安全检测插件、自动化攻防套件、风险聚合与报告引擎 | | 模型协同层 | 兼容40+主流大模型，支持HTTP、WebSocket、自定义脚本接入私有模型 | | 数据资源层 | 统一管理数据集、审计日志、测评报告，全流程操作可追溯 | | 基础设施层 | 基于Docker容器部署，适配服务器集群、隔离内网、国产化机房 |

1.异构模型快速接入：兼容国内外主流大模型，智能识别智能体业务场景并生成定向攻击用例，全链路连通校验快速完成接入。

2.全品类风险检测：囊括AI原生内容风险、PII隐私泄露、提示/SQL注入、智能体越权劫持、RAG投毒、行业合规六大类95项检测项。

3.多模态越狱专项测试：图片、音视频、特殊符号载荷绕过文本审查，精准校验多模态内容安全短板。

4.动态任务管控：灵活创建单轮/多轮测评任务，支持任务暂停、重测、用例回放；规则+LLM+人工三重校验降低误报。

5.风险可视化分析：自动生成风险热力图，横向多模型版本对比，直观定位系统薄弱风险点。

6.第三方漏洞报告核验：导入主流安全厂商扫描报告，自动化验证漏洞真伪，剔除无效误报。

7.权威数据集资产沉淀：内置国标、Aegis、BeaverTails等开源测评数据集，支持企业自定义业务专用用例库。

8.全链路权限审计：从任务创建到结果输出全链路日志留存，满足政务、能源行业审计溯源要求。

9.标准化报告一键输出：自动生成合规测评文档，支持在线预览、链接分享、批量导出，可直接用于项目验收与监管报送。

1. 安全价值：私有化闭环部署，守住数据安全底线

全测评流程内网运行，测试数据、业务知识库、模型参数全程不外流，从根源规避云端测评的数据泄露隐患，适配涉密、金融等高安全等级场景。

2. 成本价值：自动化替代多数人工，削减外包开支

系统可替代重复性人工测评工作，模型上线、版本迭代无需高频采购第三方测评服务，大幅压缩年度安全预算。

3. 业务价值：上线前置全量体检，规避生产安全事故

大模型与智能体投产前完成全面攻防测试，提前整改幻觉、越权、数据泄露等隐患，杜绝“带病上线”引发的业务故障与监管处罚。

4. 技术价值：统一测评底座，实现多AI资产集中治理

企业内部多套自研、外购大模型统一接入系统，标准化安全基线，实现AI资产全生命周期安全治理。

项目背景

某能源企业在电力营销、工单处置场景批量落地AI智能体，安全测评团队人员紧缺，仅能抽检核心系统，大量版本更新缺少安全检测，长期依赖外部厂商测评，同时面临智能体越权查隐私、RAG泄密、模型生成错误工单等潜在风险。

落地成果

项目落地万径千锋私有化系统，用于新智能体上线验收与版本更新复测：依托系统自动化对抗用例库批量巡检业务系统，上线初期即发现越权访问、知识库泄露、模型幻觉多项高危漏洞并提前修复；单人即可完成原有多人月度测评工作，人力投入下降，告别高价外包测评，顺利通过企业内部合规审计。

适用场景

1.新大模型、业务智能体上线前安全验收；

2.模型微调、知识库更新后的版本复测；

3.新型AI漏洞爆发后全资产批量排查；

4.监管检查前内部合规自查；

5.第三方进场测评前置自检。

覆盖：能源、政务、金融、运营商、医疗、科研院所、涉密单位全行业。

往期内容回顾

（点击图片即可浏览文章）

免责声明：

本文所载程序、技术方法仅面向合法合规的安全研究与教学场景，旨在提升网络安全防护能力，具有明确的技术研究属性。

任何单位或个人未经授权，将本文内容用于攻击、破坏等非法用途的，由此引发的全部法律责任、民事赔偿及连带责任，均由行为人独立承担，本站不承担任何连带责任。

本站内容均为技术交流与知识分享目的发布，若存在版权侵权或其他异议，请通过邮件联系处理，具体联系方式可点击页面上方的联系我。

本文转载自：万径安全 MegaVector MegaVector《新品发布|万径千锋-测评系统正式发布》