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近年来 ,大模型技术获得了飞速发展 ,在天然说话处置、推算机视觉等诸多领域展示出壮大的能力 ,正逐步深刻企业的主题业务流程 ,成为推动数字化转型和创新的关键力量。然而 ,随着大模型利用的宽泛遍及 ,其安全风险也日益凸显。大模型交互过程中可能涉及大量敏感数据的传输与处置 ,如企业的贸易机密、客户隐衷信息、财政数据等 ,一旦产生数据泄露事务 ,将给企业带来巨大的经济损失和名誉侵害。同时 ,有关司法律规对数据安全和隐衷�;さ囊笠灿⒀细� ,企业面对着合规性的严格挑战。


在此布景下 ,大模型接见安全代理(Model Access Security Broker ,MASB)系统应运而生。MASB 系统参考云安全接入代理(CASB)的理想 ,将安全防护天堑从传统的云利用扩大至大模型领域 ,旨在为企业提供全方位、多档次的大模型接见安全保险 ,确保企业在享受大模型技术带来的高效便捷的同时 ,有效防备各类安全风险 ,满足合规性要求。

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产品简介

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产品简介


天清MASB(大模型接见安全代理 ,Model Access Security Broker)产品 ,是在齐全继承了海表主流产品状态CASB在云利用接见管控的基础上 ,将传统CASB的云利用管控天堑扩大至大模型技术栈 ,实现从"SaaS利用数据�;�"到"模型交互数据安全节造"的价值跃迁 ,实现了三项主题升级:


? 安全天堑沉构:从�;ぁ霸平蛹鄙段芸亍澳P徒换ァ�;

? 防护对象进化:新增提醒词工程、AI利用多模态数据等AI特有攻击面;

? 节造粒度细化:实现从网络及利用的防护到数据层面的精准防护。


“在大模型时期 ,MASB(模型接见安全代理)就是AI数据安全管控的MUST-Be规划”。

 

职能特点

  • 企业主题数据安全保险:

    实时监测与防护员工与大模型交互中的敏感数据 ,如客户信息、业务战术、知识产权等 ,有效躲避数据泄露带来的司法风险和业务损失。

  • 合规性要求满足:

    通过基于用户的全链路审计和敏感数据鉴别 ,确保AI利用的数据处置与使用切合行业监管和数据�;ぢ衫�。

  • 权限治理和接见节造:

    引入“主体身份+模型意图+数据敏感性”动态鉴权机造 ,当提醒词存在沉大监管风险时 ,实时熔断权限 ,预防未经授权的接见和数据泄露 ,守护企业数据安全与业务陆续性性。

  • 影子AI鉴别与管控:

    自动发现并管控企业网络中的AI资产和员工使用的AI工具 ,防备未经授权的AI利用带来的安全风险和数据泄露 ,维持技术栈的可控性。

  • 基于安全AI Portal简化安全治理和运维工作:

    提供集中化的安全AI Portal ,收敛AI利用入口 ,简化安全战术的造订、执行与监控 ,降低治理成本 ,提升运维效能。

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典型利用


天清MASB产品同时支持云原生安全数署、虚构化部署和本地化部署 ,可合用于公有云大模型利用、企业本地化大模型利用、租户租接见公有云Saas化场景。已在公安、医疗、运营商、大数据局、当局等行业客户有成功利用案例。


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