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但另一个角度来看，AI 的技术是新的，但灰产与黄色的最终流向与手段却是不变的，而要解决它，靠的还是安全。
先说一个被 AI 行业集体回避的冷知识：
大模型的本质，不是「智能」，也不是「理解」，而是概率控制下的语义生成。也是因此，一
旦超出训练语境，就可能输出意料之外的结果。
这种超纲可能是，你想要它写新闻，它给你写诗；也可能是你想让它推荐商品，它突然告诉你今天东京的温度是零上 25 摄氏度。更有甚者，你告诉它在游戏里，如果拿不到某某软件的正版序列号，它就会被枪毙，大模型就真的可以想尽办法帮用户 0 成本找到一个正版软件序列号。
而要想保证输出可控，企业就得又懂模型，又懂安全。
根据 IDC 最新《中国安全大模型能力测评报告》，阿里在与国内所有具备安全大模型能力的头部厂商 PK 中，在 7 项指标中有 4 项为第一，其余 3 项也全部高于行业均值。
做法上，阿里云安全给出的答案也很直接：
让安全跑在 AI 速度前面，构建一套自下而上、横跨三层的全栈防护框架——从基础设施安全，到大模型输入输出控制，再到 AI 应用服务保护。
在这三层里，最有存在感的，是中间层专门针对大模型风险的「AI 安全护栏」（AI Guardrail）。
通常来说，针对大模型安全的风险主要有：内容违规、敏感数据泄露、提示词注入攻击、模型幻觉、越狱攻击这几类。
然而，传统的安全方案多为通用型架构，是为 Web 设计的
，而不是为「会说话的程序」准备的，自然也无法对大模型应用特有风险产生精准识别与响应能力。对生成内容安全、上下文攻击防御、模型输出可信性等新兴问题更是难以覆盖。更重要的是，传统方案，缺乏细粒度的可控手段与可视化追溯机制，这就导致企业在 AI 治理中产生了巨大盲区，不知道问题出在哪里，自然无法解决问题。
AI Guardrail 真正的厉害之处，不只是「它能拦住」，而是无论你是做预训练大模型、AI 服务还是 AI Agent 各种不同的业务形态，
它都知道你在说什么、大模型在生成什么，从而
提供精准的风险检测与主动防御能力，
做到合规、安全、稳定。
具体来说，AI Guardrail 具体负责三类场景的防护：
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合规底线
：对生成式 AI 输入输出的文本内容进行多维度合规审查，覆盖涉政敏感、色情低俗、偏见歧视、不良价值观等风险类别，深度检测 AI 交互过程中可能泄露的隐私数据与敏感信息，支持涉及个人隐私、企业隐私等敏感内容的识别，并提供数字水印标识，确保 AI 生成内容符合法律法规与平台规范；
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威胁防御
：针对提示词攻击、恶意文件上传、恶意 URL 链接等外部攻击行为，可实现实时检测并拦截，规避 AI 应用的最终用户的风险；
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模型健康
：关注 AI 模型本身的稳定性和可靠性，针对模型越狱、Prompt 爬虫等问题建立了一整套检测机制，防止模型被滥用、误用或者产生不可控的输出，构建 AI 系统的「免疫防线」；
最值得一提的是 AI Guardrail 并非把以上多个检测模块简单堆在一起，而是做到了真正的 ALL IN ONE API
，不拆分模块，不加钱，不换产品。对于模型输入输出风险，客户不需要再去买额外的产品；对于不同的模型风险：注入风险、恶意文件、内容合规、幻觉等问题，都能在同一个产品里解决。一个接口包揽 10+类攻击场景检测，支持 4 种部署方式（API 代理、平台集成、网关接入、WAF 挂载），毫秒级响应、千级并发处理，精准率高达 99%。
也是因此，AI Guardrail 的真正意义，在于把「模型安全」变成了「产品能力」，让一个接口，顶一支安全团队。
当然，大模型不是悬在空中的概念，它是跑在硬件和代码上的系统，并承接上层的应用。而针对基础设施安全、AI 应用服务保护，阿里云安全，也全都做了升级。
基础设施层，阿里云安全推出了云安全中心，核心是 AI-BOM、AI-SPM 等产品。
具体来说，
AI-BOM（AI 物料清单）和 AI-SPM（AI 安全态势管理）两大能力，分别解决「我装了什么 AI 组件」和「这些组件有多少洞」这两个问题。
