人工智能时代安全防线如何构建？极境安测探索大模型全链路安全防护新路径

科技产业视角

摘要：生成式人工智能技术快速演进，大模型应用落地到企业服务、政务业务、行业智能应用等众多场景。与此同时，提示注入、越狱攻击、训练数据泄露等新型安全风险，越来越受到产业和监管层面的关注。面对人工智能时代安全需求发生的变化，极境安测团队针对大模型全生命周期安全难题开展研究，提出基于内嵌式大模型全链路安全防护体系的 AI 自动化攻防演练方案。AI 应用和传统软件存在明显差异，传统安全工作重点聚焦代码、系统层面漏洞，大模型安全覆盖模型行为、多轮交互会话、数据流转等多重环节，需要持续动态的安全验证能力。针对行业现存测试覆盖难、风险量化难、防护效果验证难的现实问题，极境安测构建攻击发现、风险分析、防御优化、自动复测为核心的安全闭环。其中 “破防之矛” AI 攻击智能体模拟攻击行为，挖掘潜在隐患；“量化之眼” AI 安全分析智能体解析攻击路径，梳理风险状况；“加固之盾” AI 防御智能体协助优化防护策略。项目推动安全能力从一次性检测转向持续性安全保障，为国内人工智能应用安全建设提供新的实践思路。

关键词：人工智能安全、大模型安全、AI 自动化攻防、网络安全

随着生成式人工智能技术快速发展，各类大模型应用广泛落地，渗透进企业服务、政务办事、民生服务、行业智能应用等诸多场景。大模型带来效率提升的同时，提示注入、越狱绕过、隐私数据泄露等新型安全风险不断显现，人工智能安全已经成为产业发展绕不开的重要课题。面对人工智能时代安全需求的变化，极境安测团队针对大模型全生命周期安全各类现实难题开展技术研究，提出内嵌式大模型全链路安全防护体系，落地 AI 自动化攻防演练完整解决方案。

人工智能应用与传统软件产品存在明显区别。传统网络安全防护，更多面向程序代码漏洞、操作系统、网络组件等开展检测与防护。而大模型应用风险并不局限在代码缺陷，模型输出行为、多轮会话交互、训练数据流转、系统提示词配置等环节，都会产生安全隐患。这就意味着大模型安全不能依靠单次扫描检测完成，需要一套持续、动态、可闭环的安全验证能力。

目前行业普遍遇到三类现实难题：第一，安全测试覆盖难，人工测试很难穷尽层出不穷的对抗攻击手段；第二，风险量化难，很多风险只能做定性描述，缺少标准化可复现的评估证据；第三，防护验证难，不少防护工具完成拦截加固之后，缺少实战复测环节，无法确认加固是否真正生效。

针对上述痛点，极境安测构建以攻击发现、风险分析、防御优化、自动复测为核心的安全闭环。项目设置三大智能体协同工作：“破防之矛” AI 攻击智能体模拟各类真实对抗攻击行为，主动开展压力探测，挖掘系统潜在风险；“量化之眼” AI 安全分析智能体完整解析攻击路径，定位风险触发条件，输出标准化风险评估材料；“加固之盾” AI 防御智能体根据风险报告完成防护策略优化加固，加固结束后重新调用攻击模块开展复测校验。

整套体系把攻击探测、风险评估、模型加固、复测验证串联打通，改变过去 “检测工作结束即完成安全任务” 的模式，推动安全能力从一次性检测向持续性安全保障转变。项目兼容黑盒检测模式，不用获取模型底层权重，即可完成商用、开源大模型安全测评，输出材料可支撑企业自查整改以及大模型备案工作。原型产品已经在多家合作企业开展场景试点。

极境安测的探索，立足于国内监管标准与产业实际，为人工智能应用安全治理提供一套国产化可落地的实践思路。

作者署名：极境安测项目团队

发布时间：2026 年 9 月 28 日