绿盟大模型红队评估服务 - AI安全产品 - 绿盟科技-巨人背后的专家

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产品概述

随着大模型逐步接入核心业务场景，单纯的自动化扫描已难以应对复杂的逻辑漏洞与高级对抗威胁。大模型红队演练服务是一款以“攻击者视角”为核心的高阶安全服务。

依托资深攻防专家团队与前沿的对抗攻击框架（如MITRE ATLAS），我们不仅关注已知漏洞，更致力于挖掘模型在特定业务逻辑下的深层缺陷。通过模拟真实黑客、恶意内部人员及高级持续性威胁（APT）的攻击手段，对大模型进行高强度的实战化攻击测试。旨在帮助企业在模型上线前打破“安全幻觉”，先于攻击者发现并修复提示词注入、逻辑越狱、隐私窃取及Agent被操控等高危风险，为企业的AI智能化转型构筑最后一道实战防线。

功能特性

01

全维度的资产测绘与攻击面分析

服务启动前，我们首要进行深度的前置信息搜集。通过识别应用类型（纯对话 Agent Workflow）、部署架构（本地云端混合）及生命周期阶段（训练微调推理），构建精准的业务资产画像。边界确定：明确纯模型、云原生应用与API调用的安全边界。暴露面梳理：针对AI开发平台（如Dify、n8n）及自定义功能，梳理潜在的非法接入点与影子API。
02

应用层与Agent逻辑深度攻防

针对大模型应用的业务逻辑进行红队测试，重点关注权限控制与交互安全： Prompt安全：检测提示词注入、越狱、泄露及上下文污染风险，防止系统提示词被恶意套取。 Agent越权测试：针对具备“工具调用能力”的Agent，测试其是否能被诱导执行非授权的高危操作（如数据库删改、内网扫描），验证权限最小化与隔离机制的有效性。依赖组件检查：扫描LangChain等开发框架及第三方依赖库，排查是否存在已知漏洞（CVE）。
03

模型供应链与数据完整性评估

深入模型生产的最上游，检测训练与微调阶段的隐蔽风险：数据投毒检测：评估训练微调数据来源的可信度，检测是否存在针对性的后门植入或毒化数据。敏感数据泄露：检测训练数据中是否残留未脱敏的PII（个人身份信息）或商业机密。模型文件安全：校验模型权重文件的完整性，防止被恶意篡改或植入恶意代码；评估模型文件是否存在直接下载导致的核心资产流失风险。
04

生产基础设施与云原生评估

跳出模型本身，对承载AI业务的底层环境进行渗透测试：云原生环境评估：检测容器、Kubernetes集群配置的合理性，排查云原生组件逃逸风险。算力底座排查：检测推理算力集群、中间件及数据库是否存在弱口令、未授权访问或高危漏洞。 API鉴权测试：针对第三方大模型API接口，排查硬编码密钥及鉴权绕过缺陷。

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产品概述

功能特性

全维度的资产测绘与攻击面分析

应用层与Agent逻辑深度攻防

模型供应链与数据完整性评估

生产基础设施与云原生评估

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