“您好，请问有什么可以帮您？”——这句标准化的开场白，每天被海量的AI客服重复数千万次。从电商到金融，从政务服务到企业售后，智能客服依托大模型强大的自然语言交互能力，已成为各行业客服数字化转型降本增效的核心抓手。
如果说传统客服系统的风险是可预见的、边界清晰的，那么当大模型被引入客服场景后，安全防线正从“有限边界”扩展为“无限攻击面”——攻击者的突破口不再局限于系统漏洞，而是直接对准了模型本身的“思维漏洞”。
提示词攻击风险：攻击者通过多轮对话逐步诱导，绕过模型安全策略，迫使智能客服执行恶意指令。
价值观偏离风险：恶意用户故意诱导智能客服输出违规价值观内容，一旦在社交平台扩散，对企业品牌声誉和合规管理将造成直接影响。
敏感信息泄露风险：智能客服在回答过程中，可能会泄露客户的身份证号、手机号、订单信息、账户余额等核心敏感数据。
审计追溯缺失风险：用户提问内容与模型回复记录若无完整留存，一旦发生安全事件，企业将陷入“无据可查、无法溯源”的被动局面。
全链路闭环防护
覆盖智能客服全生命周期
面对智慧客服场景多元化、隐蔽化的复杂安全态势，传统防御模式已难以有效抵御，需要构建“输入检测—输出过滤—数据防护—对话审计”的全链路闭环。天融信（002212）大模型安全网关产品可提供覆盖用户提问、模型运算、内容输出、事后追溯对话的全生命周期（883436）的防护，为智能客服场景搭建完整的AI安全防线。
多语种提示词注入防护
在前端输入侧，产品搭建实时恶意提示词检测引擎，支持中文、英语、法语、俄语等多语种检测，内置自研大模型检测及多轮对话语义分析能力，精准识别并实时拦截越狱攻击、隐藏指令、混淆式注入等恶意攻击行为，在请求进入大模型前实时拦截阻断，从源头规避提示词攻击。
敏感数据防泄漏
针对数据泄露的痛点，产品搭建双向敏感数据自动脱敏机制，实现输入、输出双重管控。用户提交的身份证、手机号、银行卡等隐私信息，在交互请求进入大模型前完成脱敏处理；模型生成回复时再次筛查拦截，杜绝明文敏感数据对外输出，真正做到敏感数据“不进入模型、不对外泄露”。
价值观对齐管控能力
价值观管控一直是防御的难点，产品内置价值观对齐管控能力，针对用户输入和模型输出内容执行双向语义过滤。通过精准语义理解、深度意图识别、上下文关联分析等技术，实时拦截违规、偏激、不良导向内容，确保AI客服回复内容正向、合规、得体，从根源规避品牌舆情风险，也满足行业合规监管要求。
对话管理审计功能
完善的日志留存与事后追溯也是企业安全风险防御体系建设的关键。产品的对话管理功能可留存全量交互日志，记录内容包含用户咨询、模型回复、访问时间等全流程关键信息，且日志不可修改。当安全事件发生后，运维人员可迅速调取对话链路快速复盘，精准定位攻击行为，并以此支撑各类合规审计工作，实现交互全程可查、可溯源。
伴随各行业AI客服员工正式上岗，各类针对大模型的新型攻击手段持续迭代升级，单纯依靠模型自身内置安全策略早已不足以抵御复杂风险。一年前，也许大模型安全防护只是少数头部企业的选配方案；但如今，随着监管要求升级、攻击风险常态化，全链路AI安全防护已经成为政企落地智能客服的硬性标配。
天融信（002212）大模型安全网关还集成涵盖文本、图片、音频、视频的全景多模态防护能力，支持多种灵活部署方式，覆盖企业私有大模型、公有大模型API调用等多样化场景，兼顾智能创新与安全合规，目前已在医疗、能源（850101）、运营商等多个行业落地。
