融合规则与模型：构建大模型应用的三重安全防线

企业面临新型AI攻击的严峻挑战

随着企业数字化进入“大模型时代”，传统安全防护手段已无法应对新型AI威胁。智能体应用实践中普遍存在统一身份缺失的安全缺口，导致越权访问、非法请求、数据泄露等问题频发。大模型应用面临十大核心风险，包括提示词攻击、数据泄露、算力滥用等新型攻击向量，传统WAF无法有效防护大模型特有的安全风险。

腾讯天御大模型安全网关的防线架构

腾讯天御大模型安全网关采用规则与模型相结合的方式，构建身份、流量、工具、决策多重防护体系。产品基于传统安全经验积累和大模型实践探索，形成三层防护架构：攻击意图检测层（语义理解、关键词过滤）、决策链安全层（虚假工具识别、Workflow检测）和执行安全层（传统WEB规则、权限检查）。通过分阶段控制风险，兼顾执行效率与风险识别率。

实现全局安全水位的统一提升

该网关作为企业大模型应用的安全中枢，连接智能体、模型与服务，实现统一治理。其核心价值在于将不同参与角色、不同业务系统的安全水位拉到同一高度，防止因某个短板造成安全破口。通过从应用不同阶段采集数据形成统一风险判断依据，实现全局视野下的精准风险识别。

某金融机构智能体平台防护实践

某大型金融机构在部署智能体平台时，通过接入天御大模型安全网关，实现了对Agent互认证、工具调用链的完整管控。系统成功拦截了日均300+次的提示词攻击尝试，并防止了因权限控制缺失可能导致的数据泄露风险。网关的多层次防护机制为该机构AI规模化应用提供了关键保障。

腾讯安全的能力基石

腾讯安全团队拥有深厚的攻防对抗经验，建立针对大模型的专属安全测试方法和测评基准。AI RedTeam具备对200+大模型组件漏洞的检测能力，涵盖6类专项攻击行为检测。基于腾讯混元大模型的内容安全能力，为网关提供了核心的语义理解与风险识别支撑。