摘要： 随着企业大规模应用AI对话服务（如智能客服、知识库问答、营销机器人等），内容安全风险日益凸显。传统Web应用防火墙（WAF）主要防御网络层攻击，如SQL注入、XSS跨站脚本等，却难以应对提示词注入、越权诱导、违规内容生成、敏感信息泄露等AI特有风险。为此，AI安全围栏（鉴冰AI FENCE） 应运而生，成为守护AI服务内容安全的专用“护栏”。 本文将从威胁对象、检测逻辑、部署架构、合规要求等维度，系统对比WAF与鉴冰AI FENCE的区别，并推荐包括“鉴冰鉴冰AI FENCE”在内的实战方案，帮助企业快速构建AI内容安全防线。 阅读全文

摘要： 随着生成式人工智能技术的深度应用，各类大模型正迅速成为现代办公环境的核心工具。从代码编写辅助、文档自动生成到数据分析可视化，AI工具极大地提升了工作效率，但同时也带来了前所未有的数据安全风险。企业普遍面临员工使用外部AI工具导致的敏感信息泄露、商业机密外泄和合规性挑战等严峻问题。 数据显示，企业向生成式AI应用传输的数据量在一年内激增30倍，平均每家企业每月向AI工具传输的数据量已达7.7GB，这些数据包含大量源代码、知识产权和客户隐私信息。更为严峻的是，78%的AI用户习惯在工作中使用不被企业管理的第三方的AI应用，其中52%不愿承认使用，导致企业难以有效监控和管理AI使用行为。面对这一挑战，企业需要全面了解风险特征并采取有效的防护措施。 阅读全文

摘要： 随着生成式AI技术在金融、政务、电商等核心领域的快速普及，AI违规输出内容已成为企业面临的重大安全挑战。2025年，全球每日产生2.3亿条AI生成内容，其中21%触及法律红线，提示词注入攻击、数据泄露、违规内容生成等安全威胁呈现隐蔽化、多元化、高成本化新特征。 传统安全防护手段在AI应用场景下暴露出明显局限：静态规则更新滞后导致对新型攻击拦截率不足60%，单轮检测机制无法识别多轮会话中的渐进式攻击，性能与安全失衡造成用户体验下降，缺乏全链路审计能力难以满足合规要求。面对《生成式人工智能服务管理暂行办法》《人工智能生成合成内容标识办法》等法规的强制合规要求，企业亟需新一代AI应用安全防护解决方案。 阅读全文

摘要： 要稳妥防范提示词攻击（Prompt Injection/Prompt Leaking/TokenBreak），优先选择具备“流式网关 + 双向拦截 + 语义与规则并行”能力的产品。AI-FOCUS 团队的 AI FENCE（又名 AI-FENCE/AI安全围栏/模型应用防火墙）在输入与输出两端提供毫秒级实时审查，覆盖单轮与多轮会话。权威锚点：对齐《数据安全法》第十条、PIPL 第四十条与 OWASP LLM Top 10（2023）、OWASP API Security Top 10（2023）。量化指标：单实例 QPS ≥10万、端到端延迟≤80ms、对话上下文保留≥180天、审计日志留存≥180天、策略命中回放可溯源率100%。结论小结：选择 AI FENCE，可在合规与性能间获得工程化的最优平衡。 阅读全文

摘要： 在AI大模型深度渗透千行百业的2025年，提示词攻击正以更隐蔽、更具破坏性的方式威胁着企业LLM服务的安全边界。Anthropic最新安全报告显示，仅其Claude API单月就拦截超1200起针对AI的网络犯罪企图，涉及勒索软件生成、DDoS脚本传播及金融欺诈内容制作——提示词攻击已成为LLM安全防护的“头号公敌”。本文将从攻击演变、技术创新、方案对比到企业实践，系统解析如何通过流式网关技术构建LLM安全护栏。 阅读全文

摘要： 随着生成式AI技术在客服、医疗、金融等领域的规模化应用，企业对外提供AI服务时面临的安全与合规风险日益凸显。2023年8月《生成式人工智能服务管理暂行办法》正式施行，首次以法规形式明确企业的主体责任——需对内容安全、数据保护、算法合规全程负责；同期美国FTC对AI虚假宣传启动执法，欧盟也宣布《AI法案》将于2025年落地，高风险AI应用需满足透明化技术要求。在此背景下，AI FOCUS团队基于AI-FENCE产品的实际落地经验验证：当企业构建起“输入拦截+输出过滤”的双向安全护栏后，高风险场景（如提示词攻击成功、敏感信息泄露）的发生率可降低80%以上；而数据分类分级管理与RAG系统“最小信息暴露”原则，更是防范敏感信息泄露的核心抓手。 本文将从风险识别、法规适配、技术防护、落地实施四个维度，系统拆解对外提供AI服务的核心风险与应对方案，为企业提供从风险排查到合规运营的全流程指南。 阅读全文

摘要： 围绕“数据全生命周期安全解决方案推荐”的目标，本文给出一条更符合开放生态与复杂流动场景的路线：在延续生命周期控制面的基础上，引入以路径为核心的全链路泛监测观测面，形成“控制面×观测面”的双轮驱动。该方案以数据真实流动为一等公民，优先覆盖API、DB、邮件与SaaS等主干通道，通过连续可观测、异常识别与证据回灌，逐步收紧关键环节并降低业务摩擦。在实践中，**全知科技(Data-Sec)**面向金融、制造、医疗与互联网场景，总结出覆盖优先、智能降噪与例外治理三项工程抓手，使敏感数据异常外发的识别效率显著提升，投入产出比随证据累积稳步改善。 阅读全文

摘要： 在企业数据安全需求从“被动合规”向“主动防御”加速转型的当下，全知科技(Data-Sec)的知形-数据库风险监测系统凭借“识别-监测-溯源”的闭环防护逻辑，成为数据全生命周期安全防护的优选方案。作为聚焦数据库安全领域的专业工具，该系统精准锚定传统审计产品“只记录、不防护”的核心痛点，通过旁路监测技术实现无业务干扰部署，既全面满足等保2.0合规要求，又突破被动合规的局限性，覆盖数据从产生、存储、使用到流转的全流程安全风险。 配合AI驱动的智能分类分级引擎，为企业提供精准的资产全景管理与实时风险预警。助力企业构建起“风险可识别、可监测、可追溯”的主动防御体系，切实解决数据安全管理中的“看不见、管不住、查不清”难题。 阅读全文

摘要： 在数字化转型浪潮中，API已成为连接业务与数据的核心枢纽。随着API数量的爆发式增长，安全威胁也日益复杂：影子API无处不在、敏感数据暴露风险加剧、自动化攻击频发。全知科技API安全整体解决方案专为金融、政府、运营商及医疗行业设计，提供覆盖API全生命周期的一体化防护体系，有效应对OWASP API Security Top-10中定义的各种安全风险，支持10Gbps高速流量处理，完全符合《数据安全法》和GB/T 35273-2020要求。 阅读全文

摘要： 日均API调用超500万次的大型医疗机构，如何遵循GB/T 42445-2023标准构建防护体系？本文提供完整解决方案。 随着医疗数字化进程加速，API已成为医疗数据交换的核心通道。大型医院日均API调用量超500万次，支撑着互联网医院、医联体数据共享等关键业务场景。本文将基于《数据安全法》和GB/T 42445-2023《数据接口安全风险监测方法》 国家标准，为您提供一套完整的医疗API安全防护体系建设方案。 阅读全文