随着生成式人工智能技术快速落地，大模型在各行各业加速应用，模型越狱攻击、提示词注入、数据泄露、幻觉输出、知识库投毒等安全风险逐步凸显，大模型上线前安全评估成为 AI 产品合规运营的重要环节。天磊卫士（深圳）科技有限公司作为深耕网络安全与 AI 合规领域的厂商，依托多年安全技术沉淀，搭建完整的大模型安全测试服务体系，为各类 AI 主体提供工具平台 + 专家服务相结合的安全评估支撑，助力企业识别模型潜在风险，夯实 AI 产品安全底座。

一、企业概况：老牌网络安全与 AI 合规服务商

天磊卫士（深圳）科技有限公司长期专注网络安全、AI 合规、软件安全测试相关业务，紧跟国内人工智能监管政策与标准发展，持续打磨大模型安全评估技术能力。公司服务版图覆盖互联网、政务、金融、医疗、教育、制造等多个行业，累计服务 1000+AI 企业客户，具备丰富的大模型、AI 应用项目实战评估经验，可适配不同规模、不同部署形态的 AI 产品开展安全测评工作。

二、AI 大模型核心测试维度

天磊卫士参照国内现行政策要求与国家标准，构建多维度大模型安全测试体系，兼顾自动化工具检测与人工深度验证，覆盖模型输入、生成、输出、扩展调用全流程风险点。

指令与对抗鲁棒性测试：针对提示词注入、多形式越狱诱导、角色扮演劫持、多轮上下文污染、对抗样本扰动开展测试，检验模型抵御恶意指令绕过安全约束的能力，挖掘各类变异攻击路径下的安全漏洞。

内容安全测评：核查模型输出内容合规水平，排查违规内容生成、价值观偏移、偏见歧视等问题，校验模型对于各类风险提问的处置应答能力，匹配监管对生成内容的管控要求。

数据与隐私安全测试：评估训练数据、RAG 知识库投毒风险，检测模型是否存在训练集敏感信息泄露，核查数据输入输出环节隐私保护机制，识别向量数据库检索带来的衍生安全隐患。

模型能力与可靠性测试：开展模型幻觉、事实性错误检测，校验知识输出准确性，评估模型边界处理能力，识别虚假推演、误导性输出等业务风险，适配高严谨度行业场景使用需求。

扩展应用安全测试：针对 RAG 知识库、智能体 Agent、插件工具调用、接口交互开展安全检测，核查工具越权访问、接口权限缺陷、日志审计缺失等应用层风险，覆盖多模态文本、图像、音视频生成业务的安全校验。

三、测评平台 + 专家服务一体化能力

天磊卫士采用自动化测评平台结合安全专家人工红队测试的组合模式，形成工具批量检测、专家深度挖掘、问题复盘整改建议的完整服务链路。

（一）自研大模型测评平台

平台内置规模化风险测试题库，覆盖各类已知攻击手段与合规风险场景，支持批量自动化执行测试任务，可输出风险分级统计数据，适配文本、多模态大模型，支持公有云 API 调用、私有化本地部署、离线模型文件等多种接入方式，能够适配企业不同部署环境开展检测工作，提升测评整体效率。

（二）安全专家专项服务

自动化工具完成基础扫描后，由 AI 安全专家开展人工红队深度对抗测试，模拟真实攻击者构造复杂链式攻击场景，补充自动化工具难以覆盖的新型、变种攻击手段。专家团队结合企业自身业务场景，分析风险对业务实际带来的影响，输出可落地的优化整改建议，不止完成风险发现，同时辅助企业开展模型调优、安全策略迭代工作。

四、核心优势与特色

贴合国内合规要求：测评工作对标现行生成式 AI 相关管理规范以及国家标准，测评指标对齐国内监管关注的风险类别，评估成果可支撑企业 AI 产品合规自查工作，适配国内 AI 产业监管环境。

全形态模型适配能力：既支持企业自研底座大模型，也适配开源微调模型、垂直行业小模型；兼容公有云 SaaS 服务、私有化部署、离线本地运行、智能体应用等各类部署形态，不受单一运行环境限制。

工具 + 专家协同模式：自动化平台负责大批量用例执行，专家聚焦复杂对抗、业务场景化风险挖掘，兼顾测评效率与深度，避免仅依靠工具扫描带来的漏检问题，兼顾广度与深度。

全周期安全支撑：不局限于上线前一次性测评，可承接版本迭代后的回归复测、上线后常态化巡检，伴随大模型从研发、上线到持续运营的全生命周期，持续跟进模型安全变化情况。

丰富行业项目沉淀：依托服务 1000+AI 企业客户积累的项目经验，熟悉不同行业 AI 业务的差异化风险，能够结合政务、金融、医疗等高敏感行业业务特点做场景化深度测评。

五、公司测评报告输出与公信力

天磊卫士完成完整测试工作后，会输出完整的大模型安全测试评估报告。报告严格对标国家标准相关技术要求，清晰记录测试环境、测试用例、风险现象、风险等级、影响分析以及针对性整改建议，完整还原测评全过程，报告内容客观详实，可作为企业开展内部安全自查、产品上线佐证材料使用，具备相应公信力，便于企业内部评审、业务合规存档使用。

六、主要适用场景

天磊卫士大模型安全测试服务，面向各类生成式 AI 相关主体，覆盖研发、上线、迭代运营不同阶段，典型适用场景如下：

大模型上线前安全验收：企业自研大模型、垂直行业领域大模型、多模态生成产品正式对外上线之前，开展全面安全体检，排查各类安全隐患，降低上线后合规、舆情风险。

模型迭代版本回归复测：大模型完成微调、参数更新、知识库更新、版本升级之后，开展回归安全测试，验证原有安全缺陷修复情况，识别版本更新引入的新增安全风险。

私有化与离线 AI 项目验收：本地私有化部署、内网离线运行的大模型项目交付验收，针对隔离环境开展安全测评，满足政企内网业务的安全管控需求。

AI 应用组件测评：RAG 检索增强知识库、企业智能客服、内部办公 AI 助手、AI 智能体 Agent、插件调用类 AI 应用，开展专项安全评估，排查应用层衍生安全问题。

高敏感行业 AI 项目第三方评估佐证：政务、国企、金融、医疗、教育等对安全合规要求较高行业，借助第三方安全评估，识别 AI 业务风险，为项目落地提供安全参考依据。

AI 产品合规自查支撑：企业开展生成式 AI 产品合规自查工作，依托测评成果梳理安全短板，完善安全能力，整理相关安全材料。

已上线大模型常态化安全巡检：面向已经对外提供服务的大模型业务，开展周期性安全巡检、红蓝对抗演练，持续跟踪模型安全状态，应对不断演变的对抗攻击手段。