文章总结： 天融信联合广东电信凭借《面向AI大模型的数据安全立体防护方案》获数信杯银奖。该方案以天融信大模型数据安全监测系统为底座，通过协议解构实现语义级审计，以资产测绘厘清API风险，并提供AI供应链安全扫描，构建了覆盖事前、事中、事后的全生命周期防护闭环，有效应对大模型应用中的数据泄露与模型安全风险。
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文章分类： 数据安全,AI安全,解决方案,安全建设,云安全
天融信联合广东电信获“数信杯”数据安全大赛银奖#大模型数据安全
赛查查
2026年3月25日 10:24
北京
近日，由中国电子信息产业发展研究院、中国信息通信研究院、国家工业信息安全发展研究中心、中国软件评测中心联合主办的第三届“数信杯”数据安全大赛圆满落幕。天融信联合广东电信申报的《面向AI大模型的数据安全立体防护方案》从数百个参赛案例中脱颖而出，获评优秀案例征集赛银奖。
双方携手在中国电信三维联动数据防泄漏体系基础上，深入开展大模型数据安全防护研究与实践。案例以天融信大模型数据安全监测系统为底座，针对大模型应用场景复杂、接口调用的随机性和不确定性、大模型专有的通信协议等难点问题，构建覆盖全生周期的数据安全防护方案。
当前，随着AI大模型应用加速落地，安全风险暗流涌动。各类开源AI智能体框架被恶意利用，通过语义诱导、API漏洞利用等手段，轻易绕过传统防御，造成数据泄露、模型越权等严重后果。面对这一挑战，天融信大模型数据安全监测系统构建“看得见、管得住、可追溯”的安全防线，在保障安全的同时兼顾效率。
协议解构，透视“语义迷雾”
针对大模型特有的提示词注入风险，系统依托AI原生流量语义理解引擎，深度解析MCP（模型上下文协议）、A2A及Function Calling等大模型专属协议。它不干预模型推理，却能像“读心术”一样，实时还原用户意图与模型交互逻辑，将原本不可读的Token流转化为可审计的业务语义。
系统不仅能精准识别随机噪声、角色扮演、反向诱导等传统注入攻击，更能深入分析推理过程中的密钥泄露、恶意代码植入及不可见字符隐藏等深层威胁。通过将“语义迷雾”转化为清晰的审计日志，让每一次人机交互都透明可控。
资产测绘，构筑“数字账本”
针对大模型API接口繁杂、资产不清的痛点，系统采用“被动镜像+主动探针”双模机制，自动梳理全量API资产清单。无论是RAG检索接口、Agent协作接口，还是内部自研与第三方合作接口，皆被纳入基线管理。
系统内置30余种异常行为与弱点检测模型，可实时监测高频访问、成员推断、训练数据提取等大模型特有风险，并能主动发现接口未鉴权、参数可遍历等安全缺陷。一旦出现异常调用或敏感数据外传，系统即刻生成包含5W1H全要素的审计日志，让每一次数据流转都“有迹可循”，彻底消除“未知接口盲区”。
智能体与组件的“供应链体检”
随着AI Agent（智能体）的广泛应用，大模型技术栈日益复杂，开源组件与插件成为新的攻击面。天融信系统率先布局供应链安全，提供针对PyTorch、LangChain、Ollama等核心AI组件及MCP代码的专项漏洞扫描，实时发现版本迭代中的安全隐患。
在模型上线前，系统提供深度的模型安全扫描与对抗性评估，不仅检测模型文件中是否潜藏恶意代码或序列化攻击载荷，还可通过体系化的评估题库验证模型的安全性、公平性与可解释性，从源头剔除“带病模型”与“脆弱组件”，确保智能体协作环境的纯净与安全。
全链路闭环，实现“双重免疫”
系统打破了单点防护的局限，构建了“事前评估+事中监测+事后审计”的全生命周期闭环。事前对训练语料进行多维度合规筛查，阻断违规数据进入模型；事中通过流式计算架构，实现对输入输出内容的毫秒级识别，精准拦截敏感信息泄露与违规内容生成；事后基于全行为审计机制，构建用户、接口、应用等多维度画像，支持溯源分析与合规报表生成。这种全方位的保护机制，完美帮助企业满足法律法规合规要求。
从年初Seedance2.0引爆行业变革，到“养龙虾”热潮引发的安全与效率思考，再到“315大模型投毒”暴露的安全隐忧，人工智能正以前所未有的速度渗透进我们的生产生活。
保障数据安全，是促进人工智能健康发展的客观要求和必要条件。天融信将始终紧跟政策导向与市场需求，持续推动“人工智能+”在数据安全领域的应用，携手产业合作伙伴在拥抱AI的同时筑牢安全防线，为数字中国建设构筑坚实屏障。
来源：天融信
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