如何让大模型更高可用性？更强的防御力？更高效的安全？
云科安信大模型应用风险防护产品，为大模型应用安全注入实战能力内核。云科安信重磅推出大模型全域应用风险防护产品——大模型全栈应用防护系统，搭建覆盖大模型测绘、大模型漏洞验证，以及防御能力的全链路安全防护体系，为用户的大模型应用提供全方位的安全保障。
大模型全栈应用防护策略
1、大模型风险测绘：看得见
以AI+资产暴露面测绘技术重塑大模型应用安全防护体系。云科安信将十年攻防实战积累的攻防渗透经验转化为智能测绘引擎的决策内核，构建出具备自动化能力的动态测绘体系。通过「静态资产指纹库+AI Agent探针集群」双引擎架构，实现大模型应用安全风险的多模态资产识别、动态攻击面建模与智能决策闭环。
与传统资产暴露面测绘技术相比，基于AI的测绘技术具备自我学习能力，每次测绘都在不断提升资产暴露面的识别水平。在大模型应用安全数据采集过程中，深度耦合传统静态资产扫描与基于AI Agent的动态模型探针扫描的双重优势，可大幅度提高大模型应用资产暴露面的发现率。
2、大模型漏洞验证：摸得着
基于漏洞扫描与AI大模型技术，云科安信大模型全栈应用防护系统带来了一套覆盖大模型全生命周期的漏洞验证方案。该系统不仅整合全网资产和漏洞情报，还通过先进的AI算法实现漏洞风险的精准量化与实时验证，实现多维度漏洞扫描、动态验证、风险评估与漏洞的全流程闭环管理。
基于漏洞扫描与AI大模型技术的漏洞验证机制，不仅能精确锁定关键风险，还为安全团队提供高精度、实时的风险数据支持，助力企业制定更精准、高效的防御策略，有效抵御针对大模型的复杂攻击。
3、大模型应用安全防御：防得住
针对大模型在安全应用和业务场景中面临的大流量、高并发、攻击隐蔽性强等挑战，云科安信依托自身WAAP全栈防御能力，构建了一套融合WAF、API防护、攻击溯源、防御阻断于一体的大模型驱动WAAP智能安全防御体系。通过精准攻击检测、业务安全防护和自动化防御能力，全面保障大模型业务的稳定运行和数据安全。
相比于传统WAF依赖规则匹配+正则表达式，易被变形、混淆攻击Payload绕过的通病，云科安信“以AI治理AI”，通过AI语义分析提升攻击检测精准度、动态防御高并发自动化攻击、智能溯源&自适应安全策略生成等能力，以AI大模型驱动WAAP智能防御，构建多维叠加的大模型应用安全动态防御体系。
大模型安全「攻守道」
技术性风险、数字偏见风险、误用滥用风险、安全性风险、关联性风险…大模型参数迅速突达千亿级，但发展过程中的安全风险并不是孤立存在于研发、应用等各环节，而是随着大模型的全生命周期不断传导和叠加。
传统安全策略已难以有效应对精细化、差异化、场景化的大模型应用安全。云科安信以风险视角下的实战安全为核心，通过安全「攻守道」打造大模型全栈应用防护系统，助力大模型安全建设。
攻：用攻击视角看风险
大模型时代，信息安全的范畴进一步扩大，不仅涵盖AI模型安全、数据安全、参数安全，还涉及可控性、可解释性，以及AI边界性等内容。在应用场景上，大模型在各行业中的应用是裂变式，且与规模化应用并行。
此时，大模型全栈应用防护系统依托云科安信多年攻击面管理能力优势，为大模型安全建设注入攻击者视角，通过OSINT-ASM将大模型数字资产和用户同时作为目标，审视大模型应用及衍生数字风险，从而根本上降低大模型应用安全的生态性风险。
守：从安全角度设防御
漏洞防护、路径检测及响应、Agent框架安全、数据泄露……在大模型技术不断升级的过程中，提高大模型应用的安全性、可靠性和可控性，以及面对对抗性攻击的弹性，依然是安全防护体系建设的重点。
大模型全栈应用防护系统作为一款深入融合AI能力的WAAP类产品，整合web应用防火墙、API安全防护、应用前置防护等能力，并通过实时监测和流量分析以适应不断变化的大模型应用环境和各类新型攻击手段，同时兼顾安全防护的动态性与综合性，实现更为精细化、场景化的大模型全栈应用防护。
云科安信以自身技术优势耦合大模型业务场景，推出更聚焦实战风险的大模型应用安全创新产品，通过全栈应用防护系统助力人工智能应用安全行稳致远。
