一、AI時(shí)代,邊界在變?nèi)?風(fēng)險(xiǎn)在變近
2025年,AI已深度嵌入日常工作,成了許多企業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)的一部分�？雌饋硪磺懈咝Я�,但也更不可控了——邊界在變?nèi)?風(fēng)險(xiǎn)在變近。
數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)激增:員工在使用AI過程中,可能無意中上傳企業(yè)核心數(shù)據(jù)(如代碼、財(cái)務(wù)信息、項(xiàng)目方案等)。
合規(guī)監(jiān)管模糊地帶:提示詞中可能涉及行業(yè)違禁語(yǔ)、監(jiān)管紅線,難以事前識(shí)別與事后追責(zé)。
AI模型管理真空:非法使用未經(jīng)許可的AI模型,核心數(shù)據(jù)暴露于第三方AI模型,脫離企業(yè)的安全管控范圍,形成監(jiān)管真空,導(dǎo)致合規(guī)失控。
如何在網(wǎng)絡(luò)邊界有效落實(shí)《網(wǎng)絡(luò)安全法》《數(shù)據(jù)安全法》和《個(gè)人信息保護(hù)法》,并確保企業(yè)監(jiān)管到位、核心信息不外泄,是AI新時(shí)代下邊界安全亟待解決的問題。
網(wǎng)閘作為用于不同網(wǎng)絡(luò)邊界間數(shù)據(jù)交換的物理隔離產(chǎn)品,本身具備天然的“位置”優(yōu)勢(shì),長(zhǎng)期承擔(dān)不同安全等級(jí)網(wǎng)絡(luò)之間的數(shù)據(jù)安全交互任務(wù)。在AI大模型已成為日常辦公輔助工具的當(dāng)下,如何保障其使用的安全與合規(guī),已成為網(wǎng)閘產(chǎn)品急需補(bǔ)齊的防護(hù)能力。
綠盟AI智能網(wǎng)閘正是在這一背景下應(yīng)需而生,聚焦關(guān)鍵場(chǎng)景,助力企業(yè)在AI時(shí)代守好邊界安全。
二、綠盟AI智能網(wǎng)閘:重塑邊界安全體系
AI技術(shù)正加速?gòu)妮o助工具向自主決策的智能體(Agent)演進(jìn),標(biāo)志著“智能體時(shí)代”的全面開啟。在這一背景下,綠盟AI智能網(wǎng)閘深度融合AI能力,突破傳統(tǒng)技術(shù)邊界,全面增強(qiáng)產(chǎn)品核心能力,應(yīng)對(duì)AI時(shí)代帶來的全新安全挑戰(zhàn)。
針對(duì)大模型引發(fā)的內(nèi)容安全、提示詞攻擊、審計(jì)不可控等新型安全隱患,綠盟AI智能網(wǎng)閘將傳統(tǒng)網(wǎng)閘的邊界管控能力延伸至大模型技術(shù)棧,實(shí)現(xiàn)從通用邊界防護(hù)向模型交互數(shù)據(jù)安全控制的價(jià)值躍遷,完成三項(xiàng)核心能力升級(jí):
安全邊界重構(gòu):增加對(duì)AI模型資產(chǎn)管控,提供統(tǒng)一門戶多模型服務(wù)調(diào)度和管理。增加網(wǎng)閘模型跨域訪問功能,提供統(tǒng)一門戶多模型服務(wù)調(diào)度和管理。
防護(hù)對(duì)象進(jìn)化:新增AI數(shù)據(jù)管控對(duì)象,覆蓋提示詞工程、多模態(tài)數(shù)據(jù)等AI應(yīng)用內(nèi)容對(duì)象,實(shí)現(xiàn)從網(wǎng)絡(luò)與應(yīng)用層防護(hù)向數(shù)據(jù)層精準(zhǔn)防護(hù)的延伸與深化。
策略自我防護(hù):基于全流量風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)生成安全事件畫像,同時(shí)通過“風(fēng)險(xiǎn)發(fā)現(xiàn)-處置-復(fù)盤-策略自我優(yōu)化”實(shí)現(xiàn)從傳統(tǒng)策略靜態(tài)下發(fā)到實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與攻擊溯源動(dòng)態(tài)策略下發(fā),完成策略安全防護(hù)閉環(huán),從而實(shí)現(xiàn)對(duì)未知威脅與動(dòng)態(tài)適應(yīng)模型演進(jìn)。
通過以上核心升級(jí)建立從事前AI模型管控,事中AI應(yīng)用內(nèi)容安全防護(hù)到事后追溯的閉環(huán)防護(hù)體系,提升全鏈路的邊界AI安全防護(hù)。
事前:AI模型注冊(cè),對(duì)外提供統(tǒng)一門戶
1、統(tǒng)一安全門戶:通過大模型應(yīng)用統(tǒng)一管理功能,支持自定義應(yīng)用注冊(cè)流程,并可基于IP地址段、訪問時(shí)間窗口、請(qǐng)求頻率等維度設(shè)置精細(xì)化訪問控制規(guī)則,有效阻斷異常訪問行為。同時(shí)支持影子AI模型管控,防止未授權(quán)AI應(yīng)用帶來的安全風(fēng)險(xiǎn)與數(shù)據(jù)泄露。
2、API密鑰管理:面向接口密鑰提供創(chuàng)建、分發(fā)、授權(quán)、吊銷的全生命周期管理能力,并結(jié)合配額管理機(jī)制,實(shí)時(shí)監(jiān)控每個(gè)API Key的資源消耗,防止因資源濫用帶來的安全風(fēng)險(xiǎn)與成本超支。
3、異常請(qǐng)求攔截:通過接口請(qǐng)求行為分析構(gòu)建正常API調(diào)用的行為基線,精準(zhǔn)識(shí)別提示注入、越權(quán)操作、資源耗盡等具有攻擊意圖的請(qǐng)求,并進(jìn)行實(shí)時(shí)攔截,保護(hù)模型安全運(yùn)行。
事中:AI應(yīng)用內(nèi)容安全防護(hù)
AI應(yīng)用的內(nèi)容安全是大模型安全防護(hù)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。通過全鏈路的內(nèi)容監(jiān)控與過濾機(jī)制,保障系統(tǒng)內(nèi)流轉(zhuǎn)內(nèi)容符合安全與合規(guī)要求,有效防范內(nèi)容相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)。
1、輸入風(fēng)險(xiǎn)阻斷:用戶輸入是AI應(yīng)用的主要內(nèi)容來源,也是安全風(fēng)險(xiǎn)的重要入口。輸入內(nèi)容防護(hù)功能通過多層過濾機(jī)制,實(shí)現(xiàn)對(duì)有害內(nèi)容、提示詞注入、無意義內(nèi)容等場(chǎng)景的安全檢測(cè),確保輸入內(nèi)容的合規(guī)性與安全性。
2、輸出內(nèi)容合規(guī):通過模型輸出過濾機(jī)制,對(duì)AI生成內(nèi)容進(jìn)行實(shí)時(shí)安全審查,攔截包含違禁詞、內(nèi)部敏感數(shù)據(jù)或事實(shí)不一致的輸出結(jié)果,并根據(jù)《人工智能生成合成內(nèi)容標(biāo)識(shí)辦法》要求,為輸出內(nèi)容自動(dòng)添加AI生成標(biāo)識(shí),滿足合規(guī)要求。
3、跨模態(tài)數(shù)據(jù)防護(hù):針對(duì)AI交互場(chǎng)景,優(yōu)化語(yǔ)義關(guān)聯(lián)分析能力,可識(shí)別跨模態(tài)數(shù)據(jù)組合可能導(dǎo)致的泄漏風(fēng)險(xiǎn),并通過API級(jí)聯(lián)阻斷技術(shù)實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)響應(yīng)處理。
事后:強(qiáng)化溯源與持續(xù)優(yōu)化
1、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與攻擊溯源:實(shí)時(shí)監(jiān)控模型的輸入輸出、接口調(diào)用及資源使用情況,識(shí)別異常行為,并通過全鏈路日志進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)路徑定位,實(shí)現(xiàn)可追溯的威脅分析。
2、運(yùn)營(yíng)閉環(huán)管理:基于大模型能力整合日志審計(jì)、合規(guī)報(bào)告與處置工單,構(gòu)建“風(fēng)險(xiǎn)發(fā)現(xiàn)—處置—復(fù)盤—策略自我優(yōu)化”的運(yùn)營(yíng)閉環(huán),不斷提升安全防護(hù)水位。例如對(duì)高危事件可自動(dòng)觸發(fā)限流、隔離或人工復(fù)核,有效縮短攻擊影響窗口。
綜上,綠盟AI智能網(wǎng)閘通過覆蓋事前、事中、事后的全生命周期安全防護(hù),在傳統(tǒng)網(wǎng)閘安全能力基礎(chǔ)上,新增AI跨域訪問控制、AI數(shù)據(jù)管控對(duì)象和策略自我防護(hù)等能力,實(shí)現(xiàn)讓每一句人機(jī)對(duì)話安全可信、每一次智能交互風(fēng)險(xiǎn)可控,全面保障AI時(shí)代下的邊界安全。同時(shí),有效支撐企業(yè)監(jiān)管要求、防止核心信息泄露,實(shí)現(xiàn)全過程可審計(jì)。
三、AI加持,產(chǎn)品能力再躍升
綠盟AI智能網(wǎng)閘一方面通過增強(qiáng)核心能力,構(gòu)建了覆蓋事前AI模型管控、事中內(nèi)容安全防護(hù)、事后行為追溯的閉環(huán)防護(hù)體系,有效保障AI應(yīng)用的全流程安全;另一方面,將AI能力深度融合至網(wǎng)閘業(yè)務(wù),實(shí)現(xiàn)技術(shù)邊界的突破,進(jìn)一步提升產(chǎn)品的易用性與可靠性,增強(qiáng)了整體競(jìng)爭(zhēng)力與創(chuàng)新能力。
基于此,綠盟AI智能網(wǎng)閘在大模型與業(yè)務(wù)融合方面實(shí)現(xiàn)了以下技術(shù)突破:
1、多模態(tài)測(cè)試生成體系
根據(jù)網(wǎng)閘業(yè)務(wù)類型,內(nèi)置跨域訪問智能體、數(shù)據(jù)擺渡智能體和視頻智能體;
支持自然語(yǔ)言交互,實(shí)現(xiàn)“對(duì)話式策略配置”,配置效率提升80%;
支持拓?fù)鋱D智能解析,上傳拓?fù)鋱D后自動(dòng)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)關(guān)系并生成合規(guī)訪問策略;
策略沖突實(shí)時(shí)檢測(cè),避免人工配置錯(cuò)誤。
2、AI可視化故障診斷
全�？梢暬O(jiān)測(cè):基于大模型日志分析引擎,實(shí)時(shí)聚合并解析硬件狀態(tài)日志(CPU、內(nèi)存、網(wǎng)卡、存儲(chǔ)健康度)、業(yè)務(wù)流追蹤日志(數(shù)據(jù)包級(jí)路徑追蹤)以及系統(tǒng)事件日志,智能提取設(shè)備各核心部件的運(yùn)行狀態(tài),并以圖形化方式展示整體健康情況。系統(tǒng)還可實(shí)時(shí)展示數(shù)據(jù)流在各模塊間的流轉(zhuǎn)路徑,幫助用戶全面掌握設(shè)備運(yùn)行態(tài)勢(shì)。
快速故障定位:當(dāng)業(yè)務(wù)出現(xiàn)異常時(shí),用戶可按圖索驥快速定位問題點(diǎn),故障定位效率提升達(dá)90%,平均定位時(shí)間小于1分鐘,大幅降低故障排查門檻與響應(yīng)時(shí)長(zhǎng)。
智能自愈機(jī)制:將運(yùn)維操作及專家經(jīng)驗(yàn)沉淀為標(biāo)準(zhǔn)化流程,預(yù)置8類常見故障的處理工作流,系統(tǒng)可按規(guī)則自動(dòng)觸發(fā)自恢復(fù)動(dòng)作,實(shí)現(xiàn)99.99%的業(yè)務(wù)連續(xù)性保障,顯著提升系統(tǒng)的可靠性與可用性,使運(yùn)維從被動(dòng)響應(yīng)轉(zhuǎn)向主動(dòng)治理與自動(dòng)化修復(fù)。
策略智能體
傳統(tǒng)網(wǎng)閘設(shè)備在現(xiàn)場(chǎng)部署與運(yùn)維過程中,通常需要用戶具備一定的學(xué)習(xí)成本,尤其要求工程人員熟悉網(wǎng)閘產(chǎn)品內(nèi)部的各類功能模塊。綠盟AI智能網(wǎng)閘則在此基礎(chǔ)上引入大模型能力,結(jié)合網(wǎng)閘業(yè)務(wù)特性,內(nèi)置三大智能體(跨域訪問智能體、數(shù)據(jù)擺渡智能體、視頻擺渡智能體),實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵功能的智能化。其策略智能體支持用戶通過自然語(yǔ)言或網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D形式,自主完成策略下發(fā),無需掌握產(chǎn)品內(nèi)部邏輯,大幅降低了使用門檻與運(yùn)維成本。
如上圖所示,相比傳統(tǒng)網(wǎng)閘設(shè)備綠盟AI智能網(wǎng)閘可以通過識(shí)別自然語(yǔ)言完成設(shè)備自身配置,策略配置等多個(gè)功能步驟配置,不需要工程人員在多幾個(gè)界面配置使用,極大提升了運(yùn)維效率。同時(shí),綠盟AI智能網(wǎng)閘支持設(shè)備拓?fù)鋱D下發(fā)策略,自動(dòng)識(shí)別圖中設(shè)備信息完成策略下發(fā),極大簡(jiǎn)化了網(wǎng)閘部署復(fù)雜度。
AI可視化故障診斷
網(wǎng)閘產(chǎn)品作為邊界串聯(lián)設(shè)備,其自身的可靠性與可用性直接影響業(yè)務(wù)系統(tǒng)的穩(wěn)定性,也是產(chǎn)品核心競(jìng)爭(zhēng)力的重要體現(xiàn)。綠盟AI智能網(wǎng)閘在產(chǎn)品中引入大模型能力,構(gòu)建“1-5-10”運(yùn)維指標(biāo)體系,即:1分鐘內(nèi)發(fā)現(xiàn)故障,依托實(shí)時(shí)監(jiān)控與預(yù)警機(jī)制實(shí)現(xiàn)快速感知;5分鐘內(nèi)完成響應(yīng),啟動(dòng)故障排查流程;10分鐘內(nèi)恢復(fù)系統(tǒng)運(yùn)行,最大限度降低對(duì)業(yè)務(wù)的影響。
產(chǎn)品集成AI智能檢測(cè)分析能力,以圖形化方式呈現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)和故障路徑,幫助用戶按圖索驥、快速定位問題根因。相較于傳統(tǒng)產(chǎn)品雖然具備一定告警能力,但用戶缺乏認(rèn)知,難以理解和處理復(fù)雜告警信息。當(dāng)前市面產(chǎn)品普遍缺乏標(biāo)準(zhǔn)化排障流程,依賴專家進(jìn)行判斷,導(dǎo)致排障周期長(zhǎng)、效率低,難以滿足業(yè)務(wù)連續(xù)性的要求。
綠盟AI智能網(wǎng)閘的目標(biāo)不是簡(jiǎn)單提供海量告警信息,而是提升產(chǎn)品的可靠性與可用性,幫助用戶快速識(shí)別、理解并解決問題,實(shí)現(xiàn)可視化、標(biāo)準(zhǔn)化的AI輔助故障診斷。
AI智能巡檢
通過LLM收集和監(jiān)控系統(tǒng)核心硬件和服務(wù)并通過策略監(jiān)控圖和數(shù)據(jù)流圖能及時(shí)快速定位潛在系統(tǒng)問題,提升產(chǎn)品可靠性。
通過設(shè)備監(jiān)控,數(shù)據(jù)流拓?fù)鋵?shí)現(xiàn)AI智能可觀測(cè)性故障斷功能同時(shí)支持智能預(yù)警。智能預(yù)警包括:參數(shù)預(yù)警、指標(biāo)預(yù)警、故障告警等。
AI智能巡檢的目標(biāo):不是簡(jiǎn)單的給用戶呈現(xiàn)各種“無用數(shù)據(jù)”指標(biāo),而是告訴用戶哪里出問題以及可以“看得懂的狀態(tài)信息”,并生成處置建議。
AI故障自愈
AI可視化故障診斷結(jié)合AI智能巡檢并根據(jù)內(nèi)部自定義工作流提供故障自愈功能,可以解決現(xiàn)場(chǎng)一些偶現(xiàn)軟硬件問題,快速恢復(fù)用戶業(yè)務(wù)。提升產(chǎn)品的可用性和可靠性。
AI故障自愈處理過程:展示當(dāng)前故障處理的流程與進(jìn)展(發(fā)現(xiàn)故障>故障自愈>故障修復(fù))以及故障處理記錄。
AI故障自愈功能結(jié)合人工智能體工作流功能,讓售后經(jīng)驗(yàn)不再零散。只需將日常的運(yùn)維操作和故障排查經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化流程,就能一鍵復(fù)用,效率翻倍。通過結(jié)合人工智能工作流將運(yùn)維從救火式響應(yīng)進(jìn)階為自動(dòng)化治理。
AI數(shù)據(jù)流監(jiān)測(cè)
可視化展示數(shù)據(jù)流拓?fù)?幫助運(yùn)維人員快速定位故障點(diǎn),顯著提升運(yùn)維效率,降低人力成本。傳統(tǒng)網(wǎng)閘設(shè)備依賴專家通過后臺(tái)日志手動(dòng)檢索并分析數(shù)據(jù)流異常路徑,不僅效率低,且難以實(shí)現(xiàn)快速定位與響應(yīng),影響業(yè)務(wù)及時(shí)恢復(fù)。
綠盟AI數(shù)據(jù)流檢測(cè)基于LLM實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備狀態(tài)與數(shù)據(jù)流信息,通過“地圖導(dǎo)航、按圖索驥”的交互方式,引導(dǎo)用戶精準(zhǔn)定位疑似故障點(diǎn),并提供后續(xù)處置建議,大幅提升運(yùn)維效率和問題響應(yīng)速度。
綠盟AI智能網(wǎng)閘在研發(fā)體系、安全能力、產(chǎn)品適配性及技術(shù)積累方面具備扎實(shí)基礎(chǔ)。公司通過全球公認(rèn)的CMMI V3.0五級(jí)認(rèn)證,成為中國(guó)首家、全球第三家通過Security(安保)領(lǐng)域高成熟度評(píng)估的企業(yè),為網(wǎng)閘產(chǎn)品的研發(fā)與交付提供全過程安全保障。產(chǎn)品形態(tài)覆蓋通用型、車載型、導(dǎo)軌型、視頻型等多種類型,適配不同行業(yè)復(fù)雜的邊界安全場(chǎng)景,已在政務(wù)、能源、金融等重點(diǎn)行業(yè)穩(wěn)定落地,具備成熟的實(shí)戰(zhàn)表現(xiàn)與客戶基礎(chǔ)。同時(shí),產(chǎn)品已通過多家權(quán)威機(jī)構(gòu)的認(rèn)證與測(cè)評(píng),并持續(xù)在核心技術(shù)方向推進(jìn)專利布局,為能力演進(jìn)與持續(xù)創(chuàng)新提供堅(jiān)實(shí)支撐。
