算力攻击抵御
大模型防火墙在应对算力DDoS攻击方面表现出色防御效能。数据显示，它能有效抵挡此类攻击，并降低约30%的恶意tokens消耗风险。在数据与算力成为时代核心，算力攻击日益增多的当下，企业承受着巨大的损失风险。大模型防火墙的问世，为企业算力安全提供了坚实的保障。
在企业的日常运营中，算力需求各有差异，然而普遍面临遭受攻击的威胁。部署大型模型防火墙，相当于在企业算力资源周围构筑了一道坚固的屏障。该系统全天候运行，有力抵御恶意干扰，从而保障了企业运营的稳定。
提示词注入攻击防御
提示词拼接攻击作为一种常见攻击方式，攻击者利用LLM的提示技术。他们通过结合“越狱提示”与“恶意诱导提示”，有效规避了平台与模型的安全措施。进而诱导模型产出有害内容。对此，大型模型应用已实施防火墙，并实施了意图识别、防御提示词注入、动态对抗以及价值观校准等多项防护措施。
AI技术的应用在防火墙上显著增强了大型模型的安全防御水平。研究表明，该策略能高效识别并防御由AI发起的复杂攻击，为企业在遭遇提示词注入攻击时，增添了额外的安全保障。
隐式攻击识别
实验表明，运用深度上下文引擎增强的防火墙在隐式攻击检测方面表现出卓越效果，准确识别率高达97%。系统通过千万级别对抗样本的强化训练，检测范围十分广泛，覆盖了20多种提示词攻击情形，检出率亦达到99%。
网络攻击环境多变且隐蔽，隐秘攻击常难以被发现。大模型防火墙依托其领先技术和丰富数据训练，能在信息泛滥中精确识别隐蔽攻击，有效遏制其隐蔽性，确保了模型的稳定运作。
数据窃取防范
企业借助人工智能技术对业务数据进行处理，这相当于建立了一个数据处理的中心节点。攻击者可能通过巧妙构造的提示词，诱使大型模型规避安全防护，从而有可能窃取包括用户对话在内的敏感数据。面对数据窃取的攻击，大型防火墙模型展现出对注入攻击的防御能力。同时，该系统通过实施数据加密和替换措施，增强了计算环境的安全防护，并且通过访问识别策略的实施，有效减少了数据泄露的可能性。
该方案与私密云计算技术相结合，显著增强了RAG知识库和系统提示词等关键数据的防护能力。即便数据被非法获取，攻击者也无法破解。此外，该方案将注入攻击的拦截率提升至99%，确保了企业数据安全得到全面保障。
专业攻击抵御
黑客利用AI智能体的交互界面进行攻击，此类攻击包括但不限于SQL注入和远程代码执行提权。此类攻击可能引发业务数据被恶意篡改、远程命令被非法执行、模型供应链受到污染，以及企业底层系统通过反弹shell技术被操控。火山引擎最新推出的大模型应用防火墙，具备识别符合特定规则的攻击代码和恶意攻击意图的功能。
该系统具备应对攻击者诱导大模型生成攻击代码的能力，对恶意提示词对模型输入的攻击有良好防御。拦截效果显著，成功率高达95%以上。此外，系统在对话中能识别UserPrompt中的攻击行为，并阻止相应请求，从而根本消除潜在风险。
算力盗用防护
推理服务行业中，“薅羊毛”行为广泛存在，此行为可能使企业计算资源遭受非法侵占。针对此风险，大模型应用已采纳多种防御措施，如断开算力资源连接和构建检测模型等，以此构建了一个创新的智能计算资源防护系统。
该体系持续进行技术革新与策略调整，目标在于增强其防御效能。鉴于所需算力投入较高，构建此类防护机制对企业而言，在成本控制和算力资源的高效利用方面具有显著价值。
阅读完这篇探讨大型模型防火墙应用的文献后，您对本行业此类防火墙的应用潜力有何见解？恳请您在评论区发表您的看法。同时，请不要忘记为该文章点赞及转发。
