能源与工业 AI 安全方案
现场化、强约束、强审计，以"评测—防护—运营"三段闭环覆盖工控边缘到员工 Copilot 的关基级 AI 安全方案。
面临的挑战
来自行业公开报告与内部脱敏数据，2025-2026 期间最突出的三类风险。
工控环境约束多
工控环境算力受限、网络弱连接、断网可用约束并存，公有云大模型方案无法直接套用，AI 落地受限。
关基行业合规压力大
关基行业强合规与强审计要求叠加，AI 应用上线需要同时满足等保、行业监管与内部审计的多重诉求。
员工 Copilot 数据泄露面广
员工 Copilot 上线后，敏感生产数据、工艺参数、客户信息可能从 Copilot 出口泄露，传统 DLP 看不见语义层。
我们的做法
围绕业务流程，把"痛点 → 做法 → 收益"讲清楚。
注：本页只描述价值，不展示实施流程图。
工控边缘设备算力有限且常断网，大模型方案直接搬过去跑不动。
在工控边缘部署 CleanSLM 终端安全小模型
能源行业客户在工控边缘场景中部署本地化的安全小模型，保证数据不出端、断网可用，落地不再受限。
AI 应用上线后，工业 Copilot 与生产辅助容易遭遇越狱与违规输出，传统 WAF 看不见语义层。
在 AI 应用入口部署 LLM 防火墙 + SafeNet 应用防护
AI 应用入口与出口双向拦截，关键工艺指令与违规输出在入口侧识别，业务体验保持顺滑。
关基行业要求 AI 安全运营与传统工控安全合并到统一视图，分散控制台难以满足审计。
基于 VSOC + AI 态势感知构建统一驾驶舱
关基客户基于统一态势感知大盘，把 AI 安全运营与传统工控安全合并到同一驾驶舱，事件研判效率提升。
员工 Copilot 上线时，敏感生产数据外泄风险大，且训练数据合规也需要先治理。
基于 DataGuard 治理训练数据 + Copilot 出口接入语义 DLP
工厂客户在员工 Copilot 上线时，把敏感生产数据外泄风险纳入运行时拦截，训练数据合规也能闭环。
业务收益
从安全合规到业务效率，方案落地后客户能感受到的变化。
边缘本地化落地
能源行业客户在工控边缘场景中部署本地化的安全小模型，保证数据不出端、断网可用。
统一驾驶舱合规
关基客户基于统一态势感知大盘，把 AI 安全运营与传统工控安全合并到同一驾驶舱。
Copilot 数据出口可控
工厂客户在员工 Copilot 上线时，把敏感生产数据外泄风险纳入运行时拦截。
覆盖的能源与工业场景
已落地于电力、油气与制造等关基行业的核心 AI 场景（客户名称已脱敏）。