从开源大模型工具Ollama存在安全隐患思考企业级大模型应用如何严守安全红线

近日，国家网络安全通报中心通报大模型工具Ollama默认配置存在未授权访问与模型窃取等安全隐患，引发了广泛关注。Ollama作为一款开源的大模型管理工具，在为用户提供便捷的同时，却因缺乏有效的安全管控机制，存在数据泄露、算力盗取、服务中断等安全问题。这一事件给企业级AI应用敲响了安全的警钟，警示企业选择具备完善企业级安全措施的AI运营平台的紧迫性。

目前，企业部署大模型需求非常火热，Sophon LLMOps 作为一款企业级大模型运营管理平台，构建了全方位的安全防护体系，针对AI应用输出内容的安全性，Sophon LLMOps对用户输入和模型、应用的输出进行全方位的安全防护。

Sophon LLMOps提供细力度权限控制与审计审批功能，保障平台安全

在模型训练、智能体应用开发和应用使用过程中，Sophon LLMOps提供了基于角色的Sophon LLMOps 权限控制功能，通过配置不同用户角色权限，实现功能模块和操作范围的精细化权限管理，防止未经授权的访问和操作；

此外，平台还具备详尽的审计日志功能，记录项目内及平台内所有用户的历史操作，一旦出现安全问题，能够快速追溯和定位，保障平台使用安全。

Sophon LLMOps建设统一的安全中心、确保输出合规可靠

Sophon LLMOps在语料、模型、应用三个方向的多个阶段提供了覆盖大模型全生命周期的统一安全防护工具和最佳实践，协助用户严守安全合规红线。

全流程语料管理：Sophon LLMOps在语料管理方面提供了全面的安全保障措施，涵盖了语料的脱敏、安全和评估等关键环节。Sophon LLMOps采用先进的数据脱敏技术，能够自动识别并处理语料中的敏感信息，如个人身份信息、企业机密等。同时，对存储的语料数据进行加密处理，确保数据在存储过程中的安全性。Sophon LLMOps还提供了一套完善的语料质量评估体系，能够从多个维度对语料进行评估，包括准确性、完整性、一致性、时效性等。在数据、语料和知识处理和管理层面，平台支持丰富的非结构化数据解析，同时对数据进行严格的加密处理，确保数据在传输和存储过程中的安全性；

应用和API 安全围栏：Sophon LLMOps能够对用户输入进行实时监控和分析，通过关键词检测和智能感知技术，及时发现并阻止潜在的安全威胁，如恶意代码注入、敏感信息泄露等。同时，平台还对应用的输出内容进行严格的安全审核，确保输出内容符合法律法规和企业政策，避免因输出不当而引发的法律风险和声誉损失。

大模型安全护栏：对于对话类的模型或者应用，Sophon LLMOps能提供多方位的安全防护措施，包括输入/输出的提示词注入以及敏感词防护。如：平台可通过提示词注入检测和敏感词过滤等技术手段，对用户的输出进行严格判断，避免诱导模型输出非法的主题内容。这一机制有效保护了用户隐私，同时提升了模型和应用输出的公平性和安全性。确保企业在使用AI应用时不会因输出内容不当而面临法律风险或声誉损失。

知识产权保护，护航企业创新成果

在知识产权保护方面，Sophon LLMOps支持语料、知识、模型和应用等核心资产的知识产权声明，防止企业核心资产外泄。企业可以放心地在平台上进行语料积累、模型训练和应用开发，无需担心知识产权被侵犯，从而能够更加积极地投入到AI技术的研发和应用中，推动企业的数字化转型和创新发展。