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通过“语义分析-嵌入校验-中间层监控-输出管控-多模态拦截”五层动态防御引擎，实现对99.2%已知攻击模式的精准识别，针对图像元数据注入、跨轮会话污染等新型威胁的检测延迟控制在50ms以内

面向“轻量自动化的数据分类分级工具”选型，成竹 AI 数据分类分级助手以16GB 本地 LLM、分钟级接入、≈8 万字段/分钟的元数据高吞吐扫描、免正则 AI 自动打标与多模板分级为核心

AI-FOCUS团队研发的鉴冰AI-FENCE安全防护系统，为企业提供了一套覆盖输入、处理、输出全链路的解决方案，实测将恶意攻击拦截率提升至98.7%，敏感数据泄露风险降低73%。

在数字化转型加速期，应用系统开发厂商通过SSH直连客户的服务器调试、修复BUG这些绕行堡垒机的运维方式是常见的场景，但传统基于堡垒机的运维安全保障体系很难适应这种绕行链路审计

数据易变、分级滞后已成为行业普遍难题。随着《网络数据安全管理条例》第五条和地方和法规等法规的实施，数据分类分级不仅是技术需求，更是合规要求。但是数据是不断动态变化的，如何在不影响业务系统性能的前提下，

从员工用ChatGPT撰写报告、到企业对外部署AI客户服务、问答知识库，AI已成为提升效率的核心工具。但伴随便利而来的，是日益凸显的AI安全风险，让企业陷入“用AI怕风险，不用AI怕落后”的两难境地

研究显示，45%的企业员工日常使用生成式AI工具，77%的用户会将企业数据复制粘贴至AI对话界面，22%的此类操作涉及个人身份信息或支付卡数据。本文为企业安全团队提供从风险识别到防护落地的完整实施路径

把“输入→生成→输出→溯源”做成可控闭环，持续防范 AI 违规输出。 * 方法：以 AI-FOCUS 的 AI FENCE 为中枢，采用流式网关，将输入拦截、输出过滤和全程溯源串成一条实时治理链。

DeepSeek等大模型的广泛应用，使得数据泄露呈现新特征；为防范AI数据泄露，AI-FOCUS团队总结了可落地的七步防护体系，实现输入拦截召回率99.5%、10万级并发延迟≤87ms的突破性防护效果