私域化部署大模型的运行侧安全解决方案

主要观点总结

本文介绍了私域化部署大模型的运行侧安全解决方案，包括方案背景、解决思路、关键方案、用户价值等内容。

关键观点总结

关键观点1: 方案背景

随着人工智能的发展，大模型的应用越来越广泛，但大模型的安全问题也逐渐凸显。本方案旨在提供大模型运行侧的安全防护，覆盖大模型运行环境、业务应用、API安全等层次。

关键观点2: 解决思路

本方案通过覆盖大模型运行环境安全防护、大模型业务应用与API安全防护、大模型用户终端安全防护等层次，强化大模型框架安全和业务应用API环节的安全防护。

关键观点3: 关键方案

本方案包括强化大模型业务应用API安全与全链路数据安全、加强主机和容器等大模型运行环境一体化防护、加强办公终端的AI智能应用使用环境防护等关键方案。

关键观点4: 用户价值

本方案可以提升私域部署大模型应用安全防护能力，有效防范AI服务的敏感数据泄露风险，实现主机容器一体化防护运营，降低重复建设与投资，提供面向业务的细粒度微隔离防护，增强大模型平台东西向防护能力，细粒度执行体治理，防范办公使用智能应用存在的隐蔽威胁。