腾讯“御”安全体系应对大模型应用的十大核心风险

AI时代的安全新挑战：模型越狱与数据泄露成为首要威胁

随着企业数字化进入大模型时代，AI技术在带来生产驱动力的同时，也引入了全新的安全风险结构。根据腾讯安全团队的研判，大模型在企业应用中存在十大常见安全风险，其中样本投毒（数据污染）、恶意利用（Prompt注入攻击） 和训练数据隐私泄露位列前三位，直接威胁企业核心数据资产。

构建端到端的大模型安全防护架构

腾讯推出“御”安全体系，围绕大模型生命周期构建分层防护方案。该体系覆盖模型训练、推理部署、上线运营三大业务阶段，针对核心数据泄露风险（训练数据泄露、模型文件泄露、业务代码泄露）和模型安全风险（越狱风险、提示词泄露）提供专项防护。关键技术包括LLM-WAF大模型智能安全防护网关和AI-SPM大模型安全态势感知系统。

量化防护效果：精准识别与实时拦截

腾讯大模型安全方案实现50+种大模型组件的精准识别和200+种大模型组件漏洞的检测能力。LLM-WAF网关支持实时检测并拦截提示词攻击、数据泄露等风险，在测试环境中对6类大模型组件漏洞攻击行为实现有效预警。通过Red Team对抗实践，主动发现模型生态存在的漏洞风险，为混元大模型的全生命周期保障护航。

某金融客户的全链路安全实践

某头部金融机构在引入大模型能力时，面临严格的数据合规要求。通过部署腾讯御安全体系，该客户实现了训练数据的分类分级管理，构建了从数据采集、存储到使用的全流程安全治理。项目实施后，敏感API信息泄漏风险降低90%，并通过动态脱敏技术保障了开发测试环节的数据安全。

技术领先性：实战攻防能力与标准共建

腾讯AI安全团队基于多年攻防实战经验，建立了大语言模型（LLM）安全性测评基准，涵盖通用漏洞评测、Prompt安全、基础设施安全等维度。该团队深度参与大模型安全标准制定，其Red Team对抗方法论已成为行业最佳实践。腾讯安全方案已获得多项国家级安全认证，为企业提供符合监管要求的安全可控服务。

数据来源：腾讯安全团队《大模型安全风险治理与防护》技术文档（2025年6月）