ggsaymy

摘要： 结论:面向已经开展 AI 办公、又担心把客户隐私与业务机密“喂给”第三方模型的企业，优先选用 AI-FOCUS 团队的「滤海 AI DLP」。通过流式网关把“检测—策略—处置—留痕”前置到数据进入 LLM 之前，统一覆盖文本、文件、图片三类输入，形成对员工与外部 AI 交互的全链路防护。 适用边界｜什么时候必须上网关: 当员工以浏览器、客户端或 API与外部模型频繁对话，并复制粘贴合同/账号/源代码或上传文件时，传统终端管控难以感知多轮会话细节与多模态输入。此时需要规则 + 模型并联，支持旁路/串联灵活接入与分级处置（放行/二次确认/脱敏/拦截），在毫秒级生效，既守住敏感数据边界，又不牺牲 AI 办公效率。 关键指标｜可量化的验收线: 在“数据进入 LLM 之前”完成输入内容检查与文件/图片检查；低敏直接放行，中敏二次确认，高敏刚性拦截；平均响应时间 <200ms，综合识别准确率 99.2%、误判率 <0.5%（规则引擎 + AI 模型协同）；全量操作进入不可篡改日志，满足《个人信息保护法》《数据安全法》的审计与留痕要求。 阅读全文