AI 大模型安全检测平台
让 AI 真正可控、可信、可用
通过场景编排与自动化证据采集，全面检测幻觉、毒性、越狱、提示词注入、训练数据投毒和敏感信息泄露等重大风险。
在模型上线前，发现真正重要的风险
以场景化评估同时暴露不安全输出与触发它的攻击路径，让问题可以复现、可以定位、可以整改。
幻觉
识别事实失真、无依据推断与不稳定输出。
毒性内容
检测歧视、仇恨、暴力及其他有害表达。
越狱攻击
验证绕过系统规则和安全边界的对抗输入。
提示词注入
发现指令劫持、上下文污染与隐式操控。
训练数据投毒
评估异常或恶意语料引发的模型偏转与后门风险。
敏感信息泄露
检测模型记忆、上下文与业务敏感数据的非预期暴露。
从攻击模拟到合规落地
以四层服务架构连接对抗测试、模型加固、内容治理与合规运营，形成贯穿大模型全生命周期的安全闭环。
大模型安全基座
汇聚安全情报、专家测试、自动化平台与大模型漏洞挖掘能力，建立持续演进的检测底座。
情报订阅 / 专家测试 / 自动化平台 / 漏洞挖掘
红队攻击服务
围绕越狱、提示词注入、训练数据投毒与边界绕过，还原真实可复现的攻击路径。
越狱攻击 / 提示词注入 / 数据投毒 / 对抗样本
防御加固服务
把已经验证的风险转化为防越狱、RAG 防护、对齐微调与模型加固方案。
防越狱套件 / RAG 防护 / 对齐微调 / LLM 加固
内容安全治理
将内容审核、违法有害内容识别与策略运营嵌入模型生产流程。
审核中台 / 有害内容识别 / 低俗内容拦截 / 合规运营
一次编排，稳定检测，自动出报告
把检测目标、攻击样本、执行规则与结果判断连接成可复用场景，由平台稳定执行并自动沉淀可追溯报告。
接入配置
明确目标模型、接入方式和本次检测边界。
场景编排
组合风险领域、攻击样本与评估规则，形成可复用任务。
自动化检测
规模化执行测试，保留触发输入、模型响应与判定结果。
报告输出
汇总发现与证据，形成结构化安全评估交付物。
让检测结果直接进入整改闭环
报告汇总检测结果与风险证据，为问题整改、复测、算法备案和监管检查材料准备提供依据。
把不可知的模型行为，变成可行动的安全证据
从模型形态、接入方式与上线要求出发，我们将协助明确检测边界、场景组合与交付计划。