AI大模型应用成数据安全新挑战，看“守门人” MASB 如何交出满分答卷？

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在AI技术颠覆传统产业的浪潮中，大模型已成为政企数字化转型的核心引擎。然而，随着DeepSeek等技术的突破性发展，AI应用场景的爆发式增长也带来了前所未有的安全挑战。数据泄露风险激增、提示词合规性失控、跨部门权限管理混乱等问题，正成为制约AI落地的“达摩克利斯之剑”。在此背景下，网御星云推出的MASB大模型访问安全代理（Model Access Security Broker），凭借“AI-Native”安全架构和五大核心能力，为政企提供全链路、零信任的防护方案。

AI爆发下的数据泄露危机

MASB构筑敏感数据“可信动态围栏”

随着AI工作流深度嵌入业务流程，企业级AI系统正成为核心生产力载体。然而，高频交互场景下的数据泄露风险也呈指数级增长。

员工操作风险：员工在调试AI模型时可能误传敏感文件（如带有地理标记的工厂图纸），或客服人员在数据分析时意外导入客户通话录音，导致企业商业秘密泄露。

多模态渗透：图像、语音等非文本数据成为新型泄露渠道。例如，开发人员上传的代码片段可能通过提示词泄露至第三方训练池。

提示词风险：敏感信息（如客户数据、内部术语）可能通过AI指令交互无意识流出，触碰金融、医疗等行业的监管红线。

网御星云MASB具备AI-Sensitive DLP（动态数据防泄露）能力，通过AI语义关联分析引擎和行业特征库匹配，实时检测文件中的敏感字段，并结合API级联阻断技术实现毫秒级响应，极大降低数据泄露风险。

提示词合规性失控

MASB实现“端到端”全链路审计

大模型提示词的合法合规性，直接关系到企业声誉与监管合规。然而在实际应用中，如何有效识别并过滤违禁术语、确保输出符合核心价值观，成为亟待解决的关键问题。

输入层风险：员工可能输入违反行业规范的指令（例如在金融场景下涉及市场敏感信息的查询），这需要企业建立有效的审核机制。

输出层隐患：模型生成的回答若偏离合规基线（如医疗建议中隐含错误用药指导），可能引发严重后果。