（来源：中南韶钢）
“对抗性AI攻击一年增长195%”
“零日漏洞利用窗口从90天压到72小时”
“订阅式AI工具把攻击门槛压得很低，普通人即可发起攻击，AI还能自动化批量发起。”
“调研显示87%的组织曾遭遇AI攻击，80%的攻击涉及窃取企业核心数据。”
面对这组触目惊心的数据，昆仑科技围绕十余个技术专题逐项摸排，核对了新修改的《中华人民共和国网络安全法》新增的人工智能风险监测评估与安全监管要求，全力筑牢企业AI安全防线。
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拆开三阶段，列出四块短板
昆仑科技把大模型安全风险拆成训练数据准备、模型研发、模型应用三个阶段，判断关键落在模型应用阶段——人机交互、工具调用、RAG与Agent调用等环节暴露面最大。
梳理出四块短板：
👉建设碎片化，缺乏统一协同合力
👉海量告警难甄别，真实威胁难发现
👉缺少专职安全团队，入侵发生响应慢
👉工作成效难衡量，安全投入价值不清晰
2
两侧各设一道闸，把防护做进架构
防护架构以大模型安全护栏为核心，在用户请求侧与模型响应侧各设一道，配合AI安全网关旁路代理做双向检测与访问控制。
两道闸内置规则检测与模型检测两条线，分别覆盖提示注入手法与有害内容，并支持自定义检测、脱敏及智能体专属代答库。
围绕“数据不出域、算力可管控、成本可核算”，昆仑科技还看了敏感数据“落地即隔离”、上传文件细粒度管控、混合算力调度优化平台与显卡切分技术，推动两个转变：
🔗安全运营由“零散建设”转向“体系化效果运营”
🔗事件处置改“被动处置”为“主动对抗”，并纳入“1+1+1+N”全资产安全运营落地框架。
3
比出实测方案，定下推进次序
在2000条样本的对照测试中：
工业 AI 安全防护
昆仑科技将据此梳理自身AI应用资产与风险清单，优先摸清“有哪些模型、接了哪些数据、开放给谁用”，再结合业务实际开展场景化验证与方案比选，稳步探索符合工业企业特点的AI安全防护路径。
编辑：@阿宝
图文：@张沛理
支持：@官微梦幻之队
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