君同场景化治理方案✖️3

在以生成式大模型为代表的人工智能技术深度渗透产业转型变革的进程中，人们已经熟悉通过Chat的方式与模型交互完成指令的下达，并获取信息的反馈；与此同时，RAG和Agent相关应用的广泛推进也极大推动大模型技术落地。君同基于“用户、数据源、软件工具”三个对象与生成式大模型的交互方式，构建了以Chat，RAG，Agent为主题的场景化治理解决方案。

如下图所示，用户以Chat的方式通过浏览器、APP或者各种插件接口将指令下达至模型，如不借助外部资源，模型根据自身训练后所掌握的能力直接向用户反馈答案，完成交互；当模型自身训练后的结果不足以支撑对用户需求的有效、充分反馈时，通过RAG类技术可以将在线的数据信息以检索的形式获取回本地，或者直接调用本地数据源信息支持对用户请求的反馈；更进一步，模型也可通过调用软件的方式执行命令或内嵌对信息的搜集整理再反馈给用户，以Agent的方式完成大模型应用的落地。在每个具体的交互过程中，可以进一步嵌套更多的用户与模型，模型与数据，模型与工具多重交互，完成更加复杂的模型场景应用。

图注：君同创新性提出 Chat-RAG-Agent 场景交互框架图

君同针对包括Chat与用户的交互、RAG与数据源的交互、Agent与软件工具的交互在内的上述三类交互方式的应用，提供场景化可信治理方案，通过统一的可信评估框架、动态风险监测机制及场景化合规适配方案，为人工智能技术在关键领域的规模化应用提供全生命周期可信保障。

Chat基底模型治理：针对智能客服、多轮交互、反馈应答等场景，构建基于大语言模型的对话系统可信框架，通过数据筛选、模型优化、风险防控等维度，全面检测不良信息、防护模型风险，保障金融、政务等领域对话服务的安全可控。

RAG治理：针对企业级知识管理需求，开发行业垂直领域 RAG 系统可信治理方案，通过设置RAG全方位可靠性评测基准，利用内容安全防护和恶意攻击防护技术，解决数据污染、恶意攻击等关键风险问题，打造助力金融风控、智能制造等领域实现从数据资产到智能决策的可信路径。

Agent治理：面向自动化运维、边缘智能等场景，全新推出智能体可信治理方案，实现从环境感知、策略生成到行动执行的全链路风险检测和管控，重点解决重复任务、状态漂移、越权访问、隐私泄露、幻觉等可靠性相关难题，打造助力边缘智能、自动化运维、工业制造等高价值领域的智能Agent信任基座。

本文聚焦「君同Chat基底模型治理方案」首发亮相

助力模型与用户之间的智能交互更稳定、可信、高效

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一、Chat基底模型治理背景

Chat作为基底大模型最具代表性的交互范式，近乎成为用户使用大模型的最广泛认识的路径，广泛应用于智能对话、指令交互以及反馈应答等场景。然而，作为连接用户与模型的Chat，作为一种基础的交互形式，如果没有被充分验证其合规性和安全性，其输入和输出过程就可能面临有害内容生成、隐私泄露、价值观偏离、模型幻觉等风险，严重影响模型价值的发挥甚至导致严重违法违规后果。

君同Chat基底模型治理方案，依托先进算法与完善治理框架，服务模型构建者、模型应用者，从数据筛选、模型优化、风险防控等维度出发，全面检测不良信息、防护模型风险，有效抵御潜在漏洞与恶意攻击，让Chat在交互中始终保持稳定、可信、高效，为用户带来值得信赖的智能对话体验。

二、Chat运行风险视图

Chat作为最具代表性的大模型交互范式，几乎已成为用户接触和使用大模型最常见的入口形式，广泛应用于智能对话、指令交互和反馈应答等场景。Chat作为连接用户与模型的基础交互方式，若在投入使用前未经过系统性合规与安全评估，其输入输出链路可能面临有害内容生成、个人隐私泄露、价值观偏离及模型幻觉等多重风险，既影响模型能力的可信发挥，也可能引发严重的法律责任与合规风险，带来不可控的社会影响。

图注：君同针对Chat场景的风险一览图

三、方案能力特性

君同Chat基底模型治理方案，覆盖模型构建到应用全链路，确保Chat基底模型在部署前及部署后的语料、模型、组件、系统四大核心均安全稳定运行，通过全生命周期的动态化管控实现安全性与可靠性的协同优化，防范各类风险，为用户提供值得信赖的智能对话体验。

图注：君同Chat基底模型场景化治理解决方案能力框架图

1、语料治理能力

• 隐私信息识别处理：扫描语料，定位并处理隐私信息（如姓名、身份证号等），确保合规。

• 有害信息识别处理：结合智能模型和人工审核清理暴力、色情、谣言等有害内容，保障语料健康。

• 语料漂移识别纠偏：对比训练语料与实际场景分布差异，纠正漂移现象，确保模型输出稳定。

• 基于事实信息****诊断：定期检查知识库内容的准确性、时效性、相关性，更新过时信息，优化结构。

• 语料优化及有害识别：收集用户语料，分析需求并优化语料库，实时监测用户输入，防止有害信息传播。

2、模型治理能力

• 评估及增强（安全性、隐私性、鲁棒性）：评估模型安全性、隐私性、鲁棒性，采用对抗训练、差分隐私等技术提升安全性和隐私性，通过数据增强和正则化增强鲁棒性，确保复杂输入下模型稳定运行。

• 提示词注入攻击检测：实时分析用户输入，拦截攻击性提示词，防止敏感信息泄露或不当输出。

• 内容安全检测：严审生成内容，确保合规，阻断有害传播。

• 敏感内容智能代答：智能代答引导用户关注积极内容，维护平台形象。

3、组件治理能力

• AI框架漏洞扫描：对AI框架进行深度检测，修复安全漏洞，防止攻击者干扰模型训练和推理。

• 依赖库安全扫描：审查第三方依赖库，检查漏洞和恶意代码，及时更新或替换风险库，确保运行环境安全。

• 检索工具安全扫描：评估检索工具的数据获取、处理和返回过程，防止敏感信息泄露或恶意数据注入。

• 运行监控：实时监测模型运行状态（如资源利用率、响应时间、错误率等关键指标），快速定位并修复异常，保障稳定运行和用户体验。

• 应急响应：完善的应急预案，一旦发生重大安全事件或故障迅速启动响应机制，快速恢复平台运行，最大限度减少损失。

4、系统治理能力

• 风险漏洞扫描：扫描系统各环节（如服务器配置、网络通信、数据存储）漏洞，及时修补，强化防护能力。

• DDoS攻击检测：实时监测网络流量，识别流量型、应用型等攻击行为，保障系统网络稳定性。

• 侧信道攻击检测：提供数据加密、访问控制、差分隐私、噪声注入等手段，防范信息泄露和攻击威胁。

• 沙盒隔离防护：实施沙盒隔离技术，限制模型访问权限，防止恶意代码破坏系统，提升整体安全性。

四、方案应用场景

1、智能客服系统的有害内容拦截

金融、电商等智能客服场景：部署前通过语料清洗、内容审查确保合规性；部署后实时监测用户输入，利用敏感词库与语义分析拦截高风险问题（如“如何绕过身份验证”），触发标准化安全回复（如“该操作涉及违规，请咨询官方渠道”）；通过提示词注入攻击检测机制，抵御恶意指令，确保应答符合行业监管要求，避免法律风险。

2、医疗健康咨询的隐私与安全性保障

医疗健康咨询场景：部署前通过语料隐私脱敏、沙盒隔离技术，防止患者信息泄露；部署后实时检测隐私泄露风险，拦截未脱敏内容（如误生成的电话号码），并对模糊症状描述（如“腹痛伴随吐血”）提供标准化建议（如“请立即前往急诊科就诊”）；依赖库安全扫描与组件监控，保障系统高可用性，避免服务中断延误用户咨询服务。

3、教育领域内容合规与知识可靠性管理

教育问答场景：部署前通过语料漂移识别与语料有害内容诊断，确保训练数据与权威教材对齐；部署后利用动态规则更新实时过滤误导性内容（如“纳粹合理化言论”）；通过模型鲁棒性设计对争议性问题（如“某历史事件是否存在”）提供客观中立答案（如“当前主流学术观点认为……”）；系统层的DDoS攻击检测与流量清洗策略，保障服务稳定性，防止恶意攻击干扰在线教学。

风险附录

风险一：提示词注入攻击风险

攻击者通过精心构造的指令（如嵌入系统命令、越狱关键词或语义误导性内容），诱导模型绕过预设的安全限制。

风险二：模型供应链漏洞风险

模型的训练语料若包含污染数据（如偏见性内容、错误信息或恶意代码片段），可能直接导致输出结果的偏差或安全隐患。此外，模型架构设计缺陷（如缺乏输入验证层）或第三方插件集成不当，可能为外部攻击者提供注入漏洞的入口，影响模型的整体可信度。

风险三：模型幻觉风险

模型在整合检索结果与自身知识库时，可能因语义理解偏差或逻辑冲突，生成看似合理但完全虚构的内容。

风险四：对抗攻击风险

攻击者可构造特定的对抗样本（如语义扰动、同义替换、拼写变形等），诱导模型输出错误、偏激或不当内容。

风险五：数据泄露风险

在模型通过代理服务与第三方系统交互时（如调用外部API获取实时数据），若代理接口的传输链路未加密或权限管控不严，可能导致用户隐私数据（如地理位置、身份信息）在传输过程中被截获，甚至被恶意代理节点窃取并用于非法目的。

风险六：版权侵犯风险

模型可能在生成内容时复现训练语料中的受版权保护材料（如文档段落、编程代码、图像说明等），尤其在生成式回答中出现高相似度“抄袭”现象，可能引发知识产权纠纷或平台监管风险。

风险七：无限思考风险

在任务规划与执行中，模型可能陷入无尽的“思考循环”或“自我调用”（如反复优化提示词、不断自我询问），导致资源占用飙升、任务卡死或拒绝服务现象，影响系统稳定性和用户体验。

风险八：鲁棒性不足风险

面对复杂输入、边缘场景或噪声扰动时，模型可能出现崩溃、输出异常或响应失效等问题。