中孚信息：中孚数盾终端大模型智栏系统

一、前言

随着人工智能技术的深度应用，大模型已广泛融入日常办公场景，提升工作效率的同时，部分员工可能因安全意识不足或疏忽，无意中将敏感信息输入至大模型交互界面，导致敏感内容外泄，产生严重的数据安全风险隐患。

二、行业难题

当前，大模型在办公场景中日益普及，虽显著提升了工作效率，却潜藏着严重的数据安全风险。核心问题源于用户安全意识薄弱和操作不规范，导致敏感信息极易被误输入大模型交互界面，存在泄露隐患。公域与私域大模型并存，不同模型特性差异显著，缺乏有效的差异化管控手段。现有防护方案难以全面覆盖加密对话、关联文件等所有场景，告警信息分散且研判效率低下，违规行为溯源困难重重。同时，新模型及私有部署模型适配滞后，主机访问管控不足，极易引发泄密事件，给单位带来合规处罚、商业损失等严重后果，严重制约了大模型在单位内部的安全推广应用。

三、解决方案

中孚终端大模型智栏系统构建全链路防护体系，从终端侧筑牢大模型使用安全防线。系统采用“管理中心+客户端”架构，搭配功能层、技术层与对象层的多层设计，适配公域/私域大模型及国产化/非国产化终端。

策略管理方面，支持下发实时监测策略，覆盖国家秘密、工作秘密、商业秘密等多类监测类型，可按模型特性配置差异化检测内容，同时通过主机管控策略实现弹窗提醒与特定网站访问限制，新模型可通过配置文件快速适配。告警事件管理实现集中展示与精准研判，按风险属性分类呈现并动态归类，结合智能推荐研判功能，还原对话内容、关联文件并全链路跟踪输出行为，为溯源提供数据支撑。

技术层面依托自研引擎与多元技术，网络协议流量解析引擎快速识别主流大模型加密对话，语义分析、OCR 识别等技术提升敏感信息识别精度，加密流量分析与过滤技术实现全场景覆盖。大模型管理模块提供模型、部门、人员/主机三维度风险可视化视图，助力多维度统计分析。客户端实时执行监测管控，发现风险自动弹窗提醒并上报，确保风险及时处置。

系统兼容主流分发平台，实现终端无感部署与运维体系无缝对接，支持个性化配置与勿扰模式，保障用户正常使用不受影响，全方位解决大模型应用中的安全痛点。

四、用户反馈

系统部署后，有效解决了单位大模型使用中的敏感信息泄露隐患，终端侧实时监测与弹窗提醒功能，让员工违规操作能被及时发现并纠正。差异化策略配置适配不同类型大模型，新部署模型快速接入无需额外开发。告警信息集中研判与全链路溯源，大幅提升了风险处置效率，减少了人工排查成本。无感部署与勿扰模式不影响日常办公，员工接受度高。系统稳定运行，有效防范了失泄密事件，为单位数据安全提供了可靠保障，助力大模型安全合规落地应用。

五、实施效益

经济效益上，系统通过实时监测与精准预警，大幅降低敏感信息泄露导致的商业秘密流失、合规处罚等直接经济损失，减少人工排查风险、处置泄密事件的人力与时间成本。差异化管控与快速适配能力，避免重复投入防护设备与开发成本，提升大模型应用效率，间接促进业务产出提升。系统稳定运行减少停机损失，长期使用可显著降低单位数据安全防护总成本。

社会效益方面，有效防范大模型应用带来的失泄密风险，保障政府、企业等单位数据安全，维护行业信息安全秩序。助力大模型在安全合规前提下规模化应用，推动人工智能技术与办公场景深度融合，提升社会整体办公效率。为行业提供大模型安全防护样板方案，带动相关安全技术研发与应用，促进数字经济安全健康发展，增强社会数据安全保障能力。