大模型安全防护
大模型安全评测系统
根据《生成式人工智能服务安全基本要求》，对大语言模型的安全性、鲁棒性、隐私性与真实性开展系统化评测，支持多层次模型护栏与安全防护策略。
根据《生成式人工智能服务安全基本要求》，对大语言模型的安全性、鲁棒性、隐私性与真实性开展系统化评测，支持多层次模型护栏与安全防护策略。
全方位的大模型安全评测能力，构建可信AI应用
涵盖内容安全、价值观对齐、偏见歧视、隐私泄露等多个维度，全面评估大模型的安全风险。
检测大模型的事实性错误与虚构信息，评估输出内容的真实性与可靠性，降低误导风险。
模拟注入攻击、越狱攻击、提示词攻击等多种对抗手段，评估模型的鲁棒性与防御能力。
提供输入过滤、输出审核、敏感词拦截等多层防护策略，构建全链路的安全护栏体系。
检测模型是否泄露训练数据中的个人隐私信息，评估隐私保护机制的有效性。
生成详细的安全评测报告，包含风险等级、问题定位、加固建议等内容，辅助模型优化。
专业权威，全面可靠，守护大模型安全
覆盖安全性、鲁棒性、隐私性、真实性等多个维度，构建完整的大模型安全评测框架。
构建覆盖多个领域与场景的专业测试数据集，确保评测的全面性与代表性。
提供自动化的评测工具与标准化流程，大幅提升评测效率，降低人工成本。
评测方案符合《生成式人工智能服务安全基本要求》等国家标准，具备权威性与公信力。
紧跟大模型技术发展与安全攻击手段演进，定期更新评测方法与测试用例。
提供专业的安全加固建议与技术咨询服务，助力企业构建安全可信的大模型应用。