应用安全
AI 应用的开放性、自主性和多模态交互特性扩大了安全风险敞口。针对提示注入、越权调用、输出滥用等 AI 原生风险构建防护。
安全治理
变被动应对为主动防控 — 将网络安全、数据安全、伦理治理、业务合规等管理要求内嵌到研发、部署、应用全流程，从应用、模型、数据、身份、系统与网络 5 个维度构建全栈防护。
五层全栈安全框架
变被动应对为主动防控 — 将安全要求内嵌到研发、部署、应用全流程，从应用、模型、数据、身份、系统与网络五个维度构建内生安全防护体系。
模型安全
模型训练数据安全、模型权重保护、对抗样本防护、模型版本与回滚、模型供应链安全。
数据安全
私有化部署、数据不出域、敏感信息脱敏、向量库访问控制、训练数据脱敏与匿名化。
身份安全
员工与 Agent 身份统一治理、权限分级、Agent 鉴权、最小权限原则、行为审计。
系统与网络安全
等保合规、信创合规、网络隔离、运行时沙箱、AgentRun 安全隔离、GPU/CPU 算力隔离。
方法论与标准对齐
每一层防护都以成熟的安全方法论为支撑、以体系化标准为约束，确保防护体系可评估、可审计、可持续演进。
服务机制与重点方向
全流程安全内嵌
将网络安全、数据安全要求内嵌到研发、部署、应用全流程。
伦理与合规治理
将伦理治理、业务合规管理要求内嵌到研发、部署、应用全流程。
风险预警与响应
建立软硬件产品安全风险信息与风险事件的及时推送、跟踪与响应机制。
核心方法论支撑
五层全栈安全体系
应用、模型、数据、身份、系统与网络 5 层纵深防护。
AI 网关治理
内容审核、提示注入防护、越权检测与 Token 经济治理。
安全运行时
AgentRun Sandbox 安全隔离，覆盖浏览器、计算机与移动端多端场景。