随着生成式大模型规模化落地，数据泄露、违规内容生成、AI投毒等安全风险持续增多。在提示注入、多轮复合攻击等新型威胁面前，传统内容审核工具难以实现全流程防护，安全围栏逐步成为政务、企业办公、医疗等场景大模型落地的配套安全能力。本文梳理大模型应用风险变化，阐释 AI安全围栏的定位与价值，拆解输入拦截、输出净化、会话追踪、行业规则适配四项核心防护能力，结合政务公文、企业知识库RAG、医疗辅助诊断典型场景说明落地方式，并展望技术演进方向，为打通大模型应用安全防护的 “最后一公里” 提供参考。

大模型应用风险变化与AI安全围栏的作用

随着大模型在政务、医疗、企业办公等场景的不断深入，提示数据泄露、投毒攻击、敏感内容生成、权限越权调用等风险持续暴露。传统的事后内容审核模式存在明显短板，即攻击者可通过多轮对话诱导模型绕过安全限制，外泄内部资料、生成违规内容、调用未授权工具，跨轮次、分步骤的隐蔽攻击，会让内容管控、日志审计和风险溯源难度显著上升，对大模型落地形成持续的安全阻碍。

在行业落地中，业务侧和监管侧的安全诉求，要求区分业务场景，做好分级防护。这意味着既要保障业务效率、不阻碍正常提问，也要防范投毒攻击、接口越权调用等风险的出现。这就需要具备识别诱导提问、阻断多轮攻击、管控输出内容、留存完整会话证据的防护能力，在兼顾业务可用、用户体验的前提下，把安全规则嵌入模型交互流程，提前识别风险意图，在交互环节就阻断可疑请求，实现可审计、可追溯的全流程管控。

在此背景下，AI安全围栏成为适配各类大模型应用的防护体系。简单来说，它是覆盖模型输入、输出两端的双向防护体系，结合内容匹配、意图识别、会话上下文追踪，在输入阶段拦截诱导提问与敏感素材，在输出阶段过滤违规内容与高危指令，同时配合会话审计、权限管控、脱敏拦截、告警、人工复核等手段，实现 “输入侧防护+输出侧围栏” 双重把关，兼顾可用性、精准度，实现全生命周期风险管控。

不同于传统静态内容审核工具，安全围栏主打实时意图识别、多轮会话追踪、支持行业自定义规则、动态拦截告警等能力。在用户输入提示阶段识别诱导类风险，在模型生成内容时实时校验、过滤违规内容，还能够留存完整交互日志，符合《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法规的安全审计要求，兼顾合规、数据流转的刚性安全边界，平衡技术落地效率、用户使用体验与国家数据安全、内容治理相关法律法规要求。

AI安全围栏核心防护能力

AI安全围栏将合规要求、风险识别和多轮会话管控能力整合，综合运用规则匹配、意图识别、上下文语义分析、多模态指令校验、敏感数据脱敏等手段，通过设置拦截规则和分级处置策略，将防护要求嵌入用户接入、模型交互、文件上传等环节，实现风险前置识别与闭环管控。

（一）输入端：拦截前置，阻断攻击源头

用户提问、外部导入文档、第三方工具调用等内容，在送入大模型上下文前完成校验，提前拦截诱导提问、隐私泄露类的攻击载荷，防范风险从入口流入。

一是设置提示词防御规则，识别越狱提示、各类诱导绕过安全限制的提问，能够识别载荷注入、角色劫持、角色扮演等各类越狱诱导话术，及时拦截意图绕过模型安全机制的恶意提问。

二是自动识别敏感信息、合规红线，拦截个人数据、涉密内容等高风险输入。在输入阶段完成敏感内容识别，检索提问与上传文档中包含的涉密内容、商业机密以及自然人个人信息，对高危输入进行拦截告警，避免风险流入后续模型环节。

三是区分业务与攻击意图、做好分级放行，平衡安全与业务可用性，保障安全管控与业务可用。通过区分正常业务查询和恶意攻击意图，减少正常提问被拦截造成的误报，在守住合规底线的同时保障业务流畅运转。

（二）输出端：动态净化，杜绝风险流出

模型返回的内容经过校验、过滤，拦截违规内容、高危指令，从出口阻断各类风险向外扩散。

一是拦截违法违规有害内容，过滤暴力、色情、违法诱导文本、多模态内容等，及时拦截模型生成的文本及多媒体内容，防止不合规内容对外输出。

二是拦截高危敏感信息输出，包括涉密语句、手机号、病历数据、医疗单据等信息，执行自动脱敏处理，避免个人与涉密数据随回答泄露。

三是识别高危操作类内容，识别并拦截具备风险的教程、代码等内容，拦截可能用于黑客攻击、诈骗、侵权的方案内容。

（三）会话全链路：追踪上下文，防范多轮复合攻击

很多诱导攻击不会在单轮提问里暴露目标，单轮检测很容易被绕过。AI安全围栏可以完整留存会话记录，追踪对话上下文，识别多轮递进式、分步式的诱导攻击，留存完整会话证据用于风险溯源、审计复盘，满足监管审计要求。

一是全链路会话存储与追踪，完整记录输入提问、模型输出、交互时间、操作主体等全部会话信息，形成完整可审计的会话链路；一旦出现风险，支持回溯、取证，既满足监管审计要求，也方便后续风险研判、攻击溯源。

二是上下文关联语义研判，识别隐蔽复合攻击，即攻击者拆分指令、分步诱导、逐步引导模型突破安全基线，单轮检测很难识别，围栏会串联前后多轮对话内容，综合判断整体意图，识别分步诱导、伪装业务咨询的新型混合风险，弥补单轮检测无法识别碎片化、隐蔽化攻击行为的短板。

三是动态风险等级评估，随着对话逐步升级风险判定等级：针对多轮诱导、逐步加码的攻击，安全围栏持续跟踪会话风险等级，可根据多轮对话的累积风险，动态调整处置策略，从提醒告警、限制提问、中断会话到封禁会话，分层拦截、告警、阻断，同时及时终止高风险会话链路，防止风险持续扩散、升级，全方位保障会话安全。

（四）可配置行业规则，适配差异化场景

安全围栏支持配置行业知识库、业务专属规则、业务限制和处置条件，把行业监管要求转化为可校验的管控规则。行业规则可以和应用权限、业务流程联动，经过测试迭代持续调优，实现场景化精准管控，弥补通用安全能力适配行业的不足。

一是支持行业规则自定义，适配细分场景管控要求。不同行业具备差异化的合规限制，可针对不同行业搭建规则库，政务、医疗、金融等场景可单独配置管控体系，支持人工新增和调整管控策略，适配保密要求、诊疗规范、业务禁令，可根据业务迭代持续更新规则，兼顾使用灵活度与管控力度。

二是支持多粒度管控，区分不同业务场景，实现 “一行一策、一场景一规则” 的精细化防护。按部门、数据分级、业务场景配置差异化管控策略，兼顾核心业务流程的灵活性，在合规边界内保障业务效率；例如医疗场景限制病历外泄、禁止出具诊疗处方；政务场景管控涉密文件、内部信息、文稿口径，避免敏感信息随问答泄露；金融行业管控客户隐私、营销话术合规，在守住行业安全规范的前提下，最大化保障行业 AI 业务正常开展。

三是规则版本和权限管控，配合企业分级责任、业务审批、合规要求，做到策略可追溯、可审批，方便管理员持续迭代规则、适配监管新规，同时做好权限隔离，区分策略配置、人员使用、日志查看权限，在严格落实行业安全管控的前提下，最大化保障行业业务的正常开展。

AI安全围栏未来可落地多行业应用场景

AI安全围栏作为生成式AI的关键防护能力，可以在政务、企业办公、医疗等多行业场景落地。围绕不同业务的数据权限、使用范围和安全要求，将输入检测、输出校验、敏感数据处理与审计能力嵌入业务流程，抵御提示注入、数据泄露和违规内容生成，在控制安全风险的同时保障业务流畅运行。

典型场景1：政务大模型公文系统

政务场景经常处理涉密公文、政策文稿，一旦管控失效会产生严重安全风险。安全围栏可在输入阶段校验上传文件与提问，拦截涉密内容、越权查询；在模型输出环节校验文稿口径、敏感词汇；留存完整会话记录用于安全审计、痕迹取证，满足政务数据保密要求，为政务大模型落地提供配套安全底座。

典型场景2：企业办公RAG知识库

企业内部大模型对接合同、财务、员工信息等私有知识库，极易出现内部数据泄露风险。AI安全围栏可在输入环节拦截越权查询、提示注入，限制RAG检索不泄露涉密资料；输出阶段校验回答内容，管控未公开经营、人事敏感信息；会话全程留痕，支撑合规审查与溯源。

典型场景3：医疗AI辅助诊断

医疗场景涉及病历、基因、诊疗记录等高敏感数据，AI安全围栏可在输入阶段拦截病历泄露、诱导生成违规处方；同时限制模型直接出具确诊诊断方案，规避不合规医疗输出；会话全程留存问诊对话，规范分步问诊和模型回答行为，规避医疗合规与隐私风险。

未来：AI安全围栏的演进探索方向

当前AI安全围栏仍处于快速迭代阶段，行业正在持续深化应用。

一是拓展多模态全链路防护。从纯文本防护延伸至图片、音频、视频检测，适配多模态大模型，实现图文音视频联合研判，识别多模态形式的诱导攻击，解决单一文本检测的局限，实现多模态协同识别拦截，打造多模态AI安全防护体系。

二是深度适配AI Agent。Agent工具调用型大模型会把用户提问转化为接口调用、文件读写、数据库查询等动作，内容风险不再只停留在文本，安全策略要适配工具执行链路，兼顾工具调用权限、接口访问范围、数据读写权限，做好调用风险识别、权限校验、操作审计，防范Agent越权操作带来的新型风险。

三是风险预判与前置防御。从 “事后拦截” 向 “事前预警” 演进，通过大模型语义分析预判潜在攻击行为，提前识别新型越狱、投毒提示。

生成式AI规模化应用需要持续检验、迭代防护能力，AI安全围栏需要在安全管控、效率、业务可用性等维度持续优化，稳步提升大模型应用的安全防护水平。

作者：

郝留瑶、李曦明、余智

就职于中国移动研究院安全技术研究所（中国移动人工智能安全治理研究中心），主要从事AI安全领域研究工作。

审核：

都晨辉 | 安全技术研究所（中国移动人工智能安全治理研究中心）

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