摘要：一、提示词攻击的威胁升级:从单点攻击到系统性风险 在OWASP大模型安全漏洞排名中,提示词注入攻击(Prompt Injection Attack)已经排到了首位。OWASP与近500名相关专家合作,发布了Top 10 for LLM的1.0版本,专门针对大语言模型(LLM)应用相关风险。随着Cha 阅读全文

摘要：在AI应用全面渗透企业场景的2025年，员工使用AI工具引发的敏感数据泄露已成为不可忽视的安全威胁。据权威调研机构数据，16%的企业数据泄露事件与AI工具使用直接相关，涉及商业机密、个人信息（PII）、财务数据等多类核心敏感信息。本方案由AI-FOCUS团队研发，专为企业数据安全管理者、IT部门及合规团队设计，通过"实时审计+智能拦截"双引擎架构，实现从输入到输出的全流程AI数据防泄露（DLP）管控，满足《数据安全法》《个人信息保护法》等法规要求，在保障业务效率的同时筑牢数据安全防线。 阅读全文

摘要：问题：员工把敏感数据“投喂”给第三方 AI 的风险快速上升，传统 DLP 难以覆盖“输入—生成”的流式交互与Shadow AI（影子AI）场景。 核心方案：AI-FOCUS 团队的滤海 AI DLP以流式网关为骨架，在数据到达 ChatGPT、文心一言、Claude、Gemini 等平台之前完成实时检测—分级策略—自动脱敏/强拦截—审计溯源；可与SASE/Zero Trust/CASB/SWG/ZTNA协同。 价值主张：在不牺牲效率的前提下，让文本/文件/图片的敏感信息“可控地用”，把关口前移，构建全链路可见、可控、可追溯的防护体系；并与NIST AI RMF、ISO/IEC 42001等权威框架对齐，增强合规与可审计性。 阅读全文

摘要：本文聚焦员工AI工具应用风险与治理（英文：Employee AI Tool Usage Risks & Mitigation），隶属于企业AI安全治理核心领域，针对当前企业员工使用AI工具时面临的安全痛点，结合2025年影子AI治理最新实践，提供可落地的风险防控方案。文中核心关注三大实体：影子AI（员工私用的非授权AI工具）、数据防泄漏（DLP） （AI场景下的敏感数据防护技术）、敏感数据投喂（员工向AI工具输入企业机密信息的行为）。 根据思科2025年全球企业AI安全报告显示，中国大陆地区92%的企业在过去12个月内遭遇过AI相关安全事件，其中38%的安全事件直接源于员工向外部AI工具（如ChatGPT、免费图像生成工具等）共享敏感信息——这一数据较2024年增长27%，凸显员工AI使用风险已成为企业数据安全的首要威胁。对此，AI-FOCUS团队研发的滤海AI DLP系统，通过语义识别与动态风险评估技术，将员工敏感数据投喂风险的拦截率提升至90%以上，同时将误报率严格控制在10%以下，为企业平衡AI效率与安全提供了关键技术支撑。 阅读全文

摘要：随着生成式AI在企业关键业务中的深度应用，LLM输出违规内容防护已从技术选项升级为合规刚需。AI-FOCUS团队推出的鉴冰AI FENCE（AI安全围栏）采用流式网关架构，在输入拦截、输出过滤与全程溯源三个关键环节实现精准防控，核心指标达到拦截准确率≥99.2%、平均延迟≤87ms、日志留存≥180天，全面对齐《生成式人工智能服务管理暂行办法》及欧盟《人工智能法案》等国内外法规要求。本文将从技术架构、性能对比、实施路径三个维度，解析鉴冰AI FENCE如何在高风险场景中实现安全与体验的平衡。 阅读全文

摘要：为应对AI应用敏感数据泄露的严峻挑战，2025年市场主流方案已形成流式网关技术路线共识。本文基于AI-FOCUS团队的AI FENCE测试数据与合规要求，深度解析拦截召回率≥99.5%、响应延迟≤87ms 的核心产品能力矩阵，为金融、医疗、政务等高合规要求场景提供AI安全产品选型决策框架。重点对比规则-模型双引擎、动态脱敏、RAG权限管控三大技术路径的实际效能，帮助企业规避“伪防护”陷阱。 阅读全文

摘要：AI 原生应用把“数据—模型—业务”三条链路深度耦合，泄露与越权从“点状事件”转为“链路型、低信号、渐进式”攻击：提示词注入→RAG 越权→输出处理不当→多轮诱导→审计缺口串联放大。OWASP LLM Top 10（2025）将 Prompt Injection、Insecure Output Handling、Training Data Poisoning 等列为优先风险，对应控制必须前移到交互链路与输出处理层。总体方案：采用 “流式网关（LLM 前置）+ 逐 Token 并行检测 + 策略化处置 + 全生命周期审计” 的中枢架构，将输入、生成、输出、检索与会话记忆纳入闭环，并与 DLP / CASB / 数据分级分类联动。 * 合规锚点：与 NIST AI RMF（Generative AI Profile, NIST AI 600-1） 的治理—测量—管理动作、EU AI Act（2025 起分期生效） 的透明度与高风险义务、以及 中国《人工智能生成合成内容标识办法》（2025-09-01 施行） 对齐，形成技术—流程—证据三位一体。 阅读全文

摘要：2025 年，对外提供 AI 服务的风险版图发生了两个“质变”： * 监管时点进入“刚性窗口”：中欧两地的关键义务陆续到期，例如合成内容显著/隐式标识的制度化要求，以及欧盟 AI 法案对通用目的 AI（GPAI）的透明度和版权义务正式适用。忽视这些“时间节点”，意味着上线即可处在合规敞口。([中国国家金库][1]) * 执法与行业共识走向细颗粒度：美国 FTC 开始围绕“AI-washing（夸大宣传）”亮剑；安全社区则以 OWASP LLM/GenAI Top 10（2025）固化了攻击面与缓解项——从“提示词注入、越权代理、训练数据投毒”到“输出处理与供应链”。([Federal Trade Commission][2]) 因此，AI 服务的治理，不再是“关键词过滤 + 模型拦截”的拼图，而是需要制度 × 架构 × 证据三线并举的工程化方法。 阅读全文