OVERVIEW & ARCHITECTURAL PHILOSOPHY
全面防御提示词注入、Agent 工具链越权、数据边界逃逸与敏感隐私外泄风险。
随着企业将大模型与自主 Agent 融入核心业务，全新的攻击面随之而来：第三方文档中的间接提示词注入、智能体自主调用工具时的权限失控、上下文边界突破以及敏感数据泄露。
超弦维度打造 AI 原生运行时安全护栏与自动化红蓝对抗评测平台，在语义层、推理层与工具执行层建立严密信任边界，保障 AI 业务安全稳健运行。
LIVE MOCKUP & LOGS ACTIVE
| 测试场景 | 风险等级 | 进度 |
|---|---|---|
| 间接提示词注入 | 高风险 | 已验证 |
| Agent 工具越权 | 高风险 | 已验证 |
| 敏感数据泄露 | 中风险 | 验证中 |
| 上下文边界逃逸 | 中风险 | 已验证 |
MODEL→AGENT→TOOLS
追踪跨组件的信任边界
CAPABILITY DEEP DIVE
核心能力与深度剖析
01
间接与直接提示词注入防御
超高速语义过滤与意图分类引擎，阻止任何试图劫持模型原始指令的恶意攻击。
- 毫秒级分析输入提示词与外部检索内容中的潜在对抗样本
- 有效抵御多语言、字符混淆及多模态对抗性越狱（Jailbreak）尝试
- 推理开销极低，几乎不增加实时对话的延迟感知
02
Agent 工具链与 MCP 信任边界控制
严格监控智能体调用的外部工具（数据库执行、Shell 脚本、外部 API），实施最小权限原则。
- 基于上下文动态审查工具调用参数，阻止代码注入与恶意越权操作
- 构建虚拟权限沙箱，限制多智能体协同过程中的权限无限透传
- 支持拦截高危行为并提供人工确认（Human-in-the-Loop）机制
03
敏感数据泄露防护 (DLP) 与隐私过滤
双向检查用户输入上下文与模型生成的流式响应，防止核心机密或隐私信息外溢。
- 精准识别并自动脱敏手机号、身份证、API Key、数据库凭证与核心源码
- 幻觉与违规价值观实时审查与阻断
- 详尽审计日志，全面满足企业数据合规与审计需求
REASONING PIPELINE
系统运作与推导机制
01
输入语义安全筛查
针对用户输入及 RAG 检索返回的内容，进行间接注入、越狱指令与恶意语料过滤。
02
Agent 工具调用边界拦截
在智能体执行 API 或运行代码前介入，核验参数安全级别与租户数据边界。
03
输出流实时审查与脱敏
在模型流式输出过程中同步完成凭证与隐私数据脱敏，杜绝信息意外泄露。
04
持续自动化对抗式红蓝评测
内置自动红队 Agent，持续对部署模型与 Agent 进行多轮攻击模拟测试，发现隐秘薄弱点。
TECHNICAL SPECIFICATIONS
技术指标与规格
性能与接入规格
延迟影响中位数判定延迟 < 15ms
支持框架LangChain、LlamaIndex、CrewAI、AutoGen、Dify、OpenAI SDK
接入方式反向代理网关、SDK 拦截器、Kubernetes Sidecar
威胁防护覆盖
合规标准OWASP LLM Top 10（全面覆盖 LLM01-LLM10）、生成式人工智能安全规范
告警与审计威胁等级量化、攻击来源会话追踪、违规上下文还原
KNOWLEDGE BASE
常见技术问题 (FAQ)
Q: 系统如何防止来自 RAG 检索文档中的间接提示词注入？
当智能体读取外部文档或网页内容时，超弦维度安全网关会严格对数据流与指令流进行语义解耦隔离，为所有检索数据附加只读元数据标签，防止大模型将文档文本误识别为系统优先指令。
Q: 接入这套安全防护会导致大模型对话变慢吗？
不会。核心判别模型针对流式推理经过高度量化加速，首字判定延迟低于 15 毫秒，并在后续 Token 输出时采用异步并行扫描，用户端几乎感知不到任何停顿。
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