构建大模型时代的安全底座：基于云原生架构的资产监控与漏洞防御闭环

应对大模型野蛮生长引发的系统性风险

随着大模型API服务与开源体系的蓬勃发展，云厂商显著降低了AI部署门槛，但这也导致企业面临严重的“大模型使用泛滥”问题。当前，多数安全团队尚未针对大模型应用体系制定有效的管理方案，理想中的安全合规与现实中的资产“黑盒”状态存在巨大鸿沟。

国家网络安全通报中心已多次针对大模型组件发布高危安全风险通报，明确指出了以下核心痛点与业务瓶颈：

• 未授权访问与资产暴露： 企业本地部署DeepSeek等大模型时，常使用Ollama等开源工具。Ollama默认开放11434端口且无鉴权机制，导致Web服务直接暴露在公网，攻击者可随意访问、获取甚至删除模型文件。
• 高危漏洞与系统失陷： AI绘图工具ComfyUI等组件存在多个历史高危漏洞（如CVE-2024-10099、CVE-2024-21574等），攻击者可利用漏洞实施远程代码执行（RCE），直接获取服务器权限并窃取核心数据。
• 数据泄露与合规风险： 训练与推理过程中涉及大量敏感数据，组件配置不当或模型被投毒将直接引发数据泄露，进而产生严重的法律与合规风险。

部署“资产-风险-攻击”三位一体监控架构

针对大模型资产难以持续发现、网络开放状态不明、攻击态势无法实时监控的痛点，腾讯云云安全中心推出了大模型安全态势管理解决方案。

该方案摒弃了传统的单一边界防护，采用基于云原生的双向探测架构：

• 外部公网扫描器 (Network Scanner)： 从公网侧持续探测大模型组件指纹，测绘资产对公网暴露的完整路径。
• 内部安全探针 (Security Agent)： 深入云服务器（CVM）内部，检查组件特征、主机进程及原生安全配置。 两端数据在云安全中心汇聚，形成资产识别、风险检测、攻击监控的完整安全运营闭环。

沉淀核心风险检测指标与资产可视能力

该方案通过量化指标直接体现对企业安全运维效率（Ops Cost）的提升，核心业务指标数据如下：

• 指标一：支持识别80+类主流大模型组件资产。 全面覆盖当前主流的开源与商业组件，包括但不限于 Ollama、ComfyUI、DeepSeek、Qwen、ChatGPT、LangChain、Dify 等。系统不仅输出资产列表，还提供详细的“资产暴露路径”（涵盖网络产品关联、主机进程通晒），解决企业对AI资产“看不见”的痛点。
• 指标二：集成200+项漏洞检测与6项核心基线检查。 依托网络扫描与主机端检测的双引擎，系统可自动化提取并比对大模型风险。除了常规的200余项漏洞检测外，还内置6项大模型专用安全基线检查，有效规避因配置不当导致的未授权访问风险。
• 指标三：实现对数十种高危组件漏洞的精准溯源与拦截匹配。 系统已针对性建立组件漏洞库，其中针对数据科学与大模型流转关键节点的组件漏洞支持度极高，例如：mlflow（支持46个漏洞检测）、gradio（39个）、langchain（32个）、clickhouse（21个），为安全团队提供高价值的漏洞修复优先级依据。

联动国家权威通报与WeDetect引擎实战拦截

在实际攻防场景中，面对类似国家网络安全通报中心预警的突发性0Day或Nday漏洞，平台展现出了确定的实战对抗能力。

系统内嵌的WeDetect威胁检测引擎能够执行实时的漏洞利用攻击示警。以针对ChatGPT服务端的SSRF漏洞（如CVE-2024-27564）为例，WeDetect引擎通过以下数据流提供实战价值：

1. 数据采集与关联： 实时捕获端上异常行为与端上流量攻击。
2. 威胁鉴定： 进行流量识别与行为提取，将数据转化为可疑威胁或0Day预警。
3. 知识应用： 输出确定的“尝试攻击”或“攻击成功”告警，并向安全人员提供明确的攻击源IP、目标端口、利用的漏洞名称及相应的WAF/防火墙防护建议，大幅缩短事件响应时间（MTTR）。

依托云原生探针确立全链路防护壁垒

腾讯云大模型安全态势管理方案的核心技术壁垒在于其“内外兼修”的底层架构。

在应对大模型安全这一新命题时，该方案没有采用增加额外运维负担的旁路设备，而是直接复用并升级了云服务器（CVM）的主机安全Agent与公网安全扫描能力。这种深度的云原生集成，不仅确保了对大模型组件（如Ollama、ComfyUI）的低开销、高精度识别，还实现了从“网络层漏洞扫描”到“主机层基线核查”，再到“应用层攻击阻断”的全链路数据互通，为企业在拥抱大模型业务时提供了确定性的系统稳定性与安全底座。