互联网与科技 AI 安全方案
高速迭代仍要可治理，以"评测—防护—运营"三段闭环覆盖大模型上线到智能体治理到代码 DevSecOps 的一体化方案。
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。
上线节奏快
大模型与 Copilot 产品迭代周期短，语义安全与合规很难与产品节奏同步，安全成为最后一公里的瓶颈。
智能体行为面广
智能体接入大量外部工具与协议，行为难以可控，越权调用与跨智能体串扰风险面持续扩大。
AI 供应链风险沉重
代码与依赖侧的 AI 引入新型供应链风险，单纯 SCA 覆盖不到 AI 模型与权重等新型资产。
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。
大模型 Copilot 上线节奏快，语义层风险与隐私输出很难与产品迭代同步把关。
在 Copilot 入口部署 LLM 防火墙 + 上线前接入 LLM 评测
互联网客户在大模型 Copilot 上线流程中加入语义与隐私运行时防护，把语义风险纳入产品上线门禁。
智能体接入大量外部工具与协议，行为难以可视，跨智能体协作链路出现风险时定位困难。
部署智能体安全平台统一治理工具调用与协作行为
大模型平台客户引入智能体安全平台，治理工具调用与外部交互的风险面，行为链路统一审计。
AI 红队工作仍以人工渗透为主，上线版本一多就跟不上节奏。
在 CI 流水线接入 AI 红队自动化
每次模型迭代都自动过一次对抗压力测试，红队从季度活动变成持续运营。
代码与依赖侧 AI 引入新型供应链风险，单纯 SCA 不覆盖模型权重等 AI 资产。
在 CI 流水线接入 CodeSec 同时检测代码漏洞与依赖恶意包
研发团队把代码与依赖侧 AI 供应链审查嵌入持续集成，每次提交都过一道安全闸。
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。
上线门禁纳入语义层
互联网客户在大模型 Copilot 上线流程中加入语义与隐私运行时防护，把语义风险纳入产品上线门禁。
智能体行为可视
大模型平台客户引入智能体安全平台，治理工具调用与外部交互的风险面。
AI 供应链审查融入 CI
研发团队把代码与依赖侧 AI 供应链审查嵌入持续集成，每次提交都过一道安全闸。
覆盖的互联网与科技场景
已落地于多家互联网与科技企业的核心 AI 研发与运营场景（客户名称已脱敏）。