火山引擎AI安全保障实践-曲乐炜
火山引擎详细介绍了其AI业务架构及安全保障方案,涵盖从基础设施到智能体应用的全方位服务,并提出针对大模型及智能体场景的安全防护策略,包括准入控制、原生设计及运行时防护等措施。 2025-8-15 02:45:44 Author: vipread.com(查看原文) 阅读量:11 收藏

这份文档详细介绍了火山引擎在AI领域的安全保障实践。首先,文档概述了火山引擎的AI业务架构,该架构涵盖了从底层AI基础设施(AI Infra)、大模型服务平台(MaaS)到智能体开发运维(Agent DevOps)和最终的AI智能体(AI Agent)应用的全方位服务。

文档的核心部分阐述了火山引擎的AI安全保障方案,强调“安全是一切Agent的基础”。该方案构建了一个多层次的纵深防御体系,包括针对大语言模型(LLM)本身的提示词攻击防护、模型平台安全;针对Agent和工具的协议安全、沙箱防护;以及覆盖底层基础设施和平台治理的全面安全措施。

文档重点分析了AI智能体场景中MCP(Model-as-a-Service Connector Protocol)面临的七大核心安全风险,例如传统的Web服务漏洞、工具描述投毒、间接提示词注入、恶意“地毯式骗局”(Rug Pull)以及企业数据安全风险等。

为应对这些挑战,火山引擎设计了MCP安全架构。该架构包含三大核心策略:

  • 第一,严格的安全准入控制,确保所有接入MCP市场的服务都经过安全扫描和漏洞修复;
  • 第二,原生安全设计,针对多租户体验场景和单租户私有化部署场景,分别采用临时凭证隔离和VPC内部署等不同安全机制;
  • 第三,运行时安全防护,通过“大模型防火墙”和“AgentArmor”等工具,实时检测并拦截恶意输入和非预期行为,保障模型和智能体在运行过程中的安全。

文章来源: https://vipread.com/library/topic/4010
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