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MRO（维修管理系统）

　　伴随人工智能大模型快速发展，众多企业级用户开始陆续尝试部署本地化大模型应用，相关安全风险问题成为大模型普及应用的重要阻碍。

　　3月，国家网络安全信息通报中心官方发布，根据清华大学网络空间测绘联合研究中心分析，开源跨平台大模型工具Ollama默认配置存在未授权访问与模型窃取等安全隐患。鉴于目前DeepSeek等大模型的研究部署和应用非常广泛，多数用户使用Ollama私有化部署且未修改默认配置，存在数据泄露□□□、算力盗取□□、服务中断等安全风险。

　　2月，某AI大模型公司数据库暴露，超百万条敏感记录被泄露，包括用户聊天历史□□、API密钥□□、后端系统细节和操作元数据，引发隐私安全问题。

　　2月，Grok ✅3模型发✅布上线后，迅速遭受“大模型越狱”攻击。攻击者绕过Grok 3模型的内容限制，获取有害信息，包括“如何诱骗儿童”或“制造炸弹”等敏感内㊣容。

　　基于开普云新一代AI安全产品“鸠摩智”的实证数据，开普云未来科技研究院研究发现，在大模型应用方面，主要的安全威胁包括：

　　内容安全漏洞：部分多模态大模型在训练和推理过程中，其内部的安全机制存在一定的缺陷，导致模型可能输出异常内容。

　　数据投毒攻击：攻击者向模型的训练数据中注入有毒数据，导致模型在学习过程中吸收错误信息，从而在特定输入下产生恶意输出。

　　针㊣对上述难题，开普云推出企业级大模型AI安全应用方案，保障大模型应用全流程安全可控，重点面向央㊣国企□□□□、政府部门和大型企业集团。

　　该方案支持用户在大模型㊣应用中的安全□□□、可控□□□□、可信，消除大模型幻觉影响，满足企业级应用场景的安全性□□、准确性和严肃性标准。

　　对大模型挂载的知识图谱□□□、向量数据库□□□、RAG等组件的原始数据进行严密安全审核，有效防范外源性数据或知识所产生的大模型应用风险；

　　对用户输入内容和大模型输出内容㊣进行实时安全风控，防范恶意用户进行恶意引导和风险注入，并在大模型应用输出内容或服务的环节进行安全风控MRO（维修管理系统），确保大模型应用最终环节的安全可控。

　　同时，该方案融合了开普云AI安全智能审查引擎模块，嵌入大模型应用流程核心环节，对于企业原有系统和对外输出，全面进行内容安全检查和信息保密审查，确保大模型和智能体内容生成安全可㊣信，企业商业数据不泄密。

　　开普云企业级大模型AI安全应用解决方案全面支持企业级用户在安全环境下部署私有化大模型智能体应用，提供安全✅可控AI应㊣用构建环境，为企业AI智能化升级提供安全保障。