围绕图像、文本、代码、检索增强、智能体协议等多种数据形态,识别从显式标签噪声到隐蔽后门触发器的多类投毒。可疑样本一键隔离,留存证据链。让训练数据从"信任开源"变成"先验后用"。
含 Spectral Signatures（NeurIPS'18）、Neural Cleanse（IEEE S&P'19）、STRIP（ACSAC'19）、Isolation Forest 等 14 种算法，触发器后门、一致性、聚类异常多簇式检测。
图像、文本、表格、代码、大模型语料、RAG 知识库六类数据汇入训前安全检测平台，与训练流水线自动对接。
国内少数同时覆盖传统监督学习、LLM 训练数据与 RAG 知识库投毒检测的产品，多算法并行投票后可疑样本一键隔离。
检测到投毒 / 后门 / 异常立即标记并阻止上训练流程，可疑样本与处理记录留存国密证据链，提供召回与复核接口。
围绕实际业务节奏与合规节点，落地到团队可复用的安全流程。
面向自建大模型与垂域模型的金融、医疗、政务、教育、互联网客户。
面向制造、车企等工业数据训练负责人，采用 HuggingFace 等开源数据集前先做一次专项深检。
面向模型运营（MLOps）数据质量岗，对 RAG 知识库入库内容做投毒筛查。
面向第三方数据测评与审计机构，对疑似数据问题做事后回溯审计。
以下为典型值，具体收益以 POC 一案一议为准。
客户最常关心的 5 个问题，更多请联系售前顾问。