AI 治理与安全

AI 治理与安全

让 AI 具备可观测性、可控性与可审计性,达到足以支撑企业级应用的安全标准。

身份与访问可审计性评估机制事件响应

企业级应用真正需要什么

治理机制从一开始就内置其中,而非在事故发生后才被动补充。

  • 智能体的工具权限严格限定于任务实际所需的范围,绝不超出。
  • 提示词注入与敏感数据处理被视为安全问题来对待,而非边缘个案。
  • 每一次模型与智能体的操作都有充分记录,足以在事后回答“发生了什么、为什么发生”。
  • 人工监督内置于审批节点之中,而非事故发生后才临时加装。
  • 随着模型与智能体的持续演进,策略执行与生命周期管理始终保持一致。

AI 治理与安全涵盖的内容

让 AI 达到生产级安全标准所需的管控机制。

身份与最小权限

访问权限按角色界定,绝不超出任务实际所需的范围。

模型访问策略

明确规定特定工作流可使用哪些模型与数据源。

智能体工具权限

智能体的行动范围仅限于明确界定、可审计的工具与操作集合。

数据访问边界

在智能体或模型能够触及敏感数据之前,预先明确其处理规则。

可审计性

跨模型、智能体与数据连接器的完整请求级日志。

评估与审批管控

在生产环境执行操作前,进行结构化评估并设置人工审批关卡。

提示词注入与风险处置

针对对抗性输入与敏感数据泄露,制定明确的处置机制。

事件响应与生命周期管理

针对 AI 相关事件的响应与复盘,制定明确的处理流程。

常见问题

客户关于 AI 治理常问的问题

你们能否保证符合监管合规要求?

任何架构本身都无法单独保证法律合规。我们设计系统的目的是支持贵组织的治理与合规需求 —— 最终认定仍需结合具体法律与业务背景来判断。

你们如何管理智能体的权限?

智能体的运行范围严格限定在一套明确、可审计的工具与操作集合之内 —— 绝不赋予不受限制的自主权。

一旦出现问题会怎样?

每一次操作都以请求为粒度进行记录,因此事件可以被追溯并及时处理,而不仅仅是事后才被发现。

评审您的控制模型

告诉我们您当前在访问权限、审计与审批方面的要求。

我们将对照贵组织实际的治理需求,评审您的 AI 控制模型。

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