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大模型上线之后，如何防住提示注入与数据外泄
大模型一旦从试点进入生产环境，提示注入、越狱攻击、敏感数据外泄就成了绕不开的三类风险。本文给出"入口拦截—过程管控—出口审计"三道防线的建设思路、能力清单与实施路径，帮你在用好 AI 的同时守住安全底线。
more >> 2026-09-23
大模型上线前后的安全评估与合规检查怎么做
政企单位上线大模型，安全评估与合规检查是绕不过去的一道关。本文梳理需要评估的对象、五个评估维度、证据链留存方式，以及与新《网络安全法》第二十条、《人工智能安全治理框架 3.0》的对应关系。
告警审不完、人手不够？AI 安全运营中心建设方案
安全设备越买越多，告警越滚越多，但能真正被处置的比例却很低。本文给出 AI 安全运营中心（AISOC）的建设路径：从告警降噪到根因推理，再到自动化处置，并说明如何依托原有安全预算落地。
数据分类分级做不动？用 AI 把工作量降下来
数据分类分级是数据安全合规的第一道关，但人工做法往往卡在"字段太多、识别不准、做不完"。本文说明 AI 分类分级的工作原理、效果区间、与脱敏及运维管控的联动方式，以及如何在有限周期内完成落地。
数据安全怎么用 AI 提效：一体化平台建设方案
数据安全不是买一堆工具，而是要形成"看得见资产、管得住权限、防得住风险、留得下证据"的闭环。本文给出以 AI 为引擎的数据安全一体化平台建设思路、架构分层与落地顺序。
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