腾讯云云安全中心-大模型安全态势管理

大模型蓬勃发展带来新的安全风险。国家网络安全通报中心多次通报大模型组件安全漏洞，大模型使用泛滥，热度持续上升，能力不断提升，应用场景愈加广泛，部署使用门槛不断降低，API服务发展迅速，开源体系蓬勃发展，但安全团队可能未及时针对大模型应用体系制定管理方案，引入新的风险，如组件漏洞、配置不当、数据泄露等。

腾讯云云安全中心提供大模型安全态势管理解决方案，围绕“大模型”提供资产识别、风险检测、攻击监控等能力。3月14日发布的独立页面包含以下功能：

1. 组件资产识别：通过网络探测和主机安全识别大模型组件，展示组件及关联资产，展示风险和网络攻击数量，提供资产对公网暴露的路径及原生风险。支持识别的组件包括Ollama、ComfyUI、毕昇大模型、DocsGPT等80余种，涵盖漏洞200余个。

2. 大模型组件风险检测：依托网络扫描及主机安全风险检测能力，提取大模型风险，包括漏洞检测（200+）、基线检查（6）等。

3. 大模型组件漏洞攻击利用示警：支持识别的组件与漏洞清单丰富，如mlflow（46个漏洞）、gradio（39个漏洞）、langchain（32个漏洞）等，提供漏洞攻击利用行为示警。

4. 资产识别：通过网络扫描器从公网探测组件指纹，主机安全agent从内部检查组件特征，关联资产信息、网络攻击数量、风险数量进行展示，可查看资产面向公网暴露的路径，关联查看资产遭受的网络攻击、大模型相关风险。

5. 风险检测：主机端检测漏洞、基线检查、网络扫描漏洞检测，全面覆盖大模型组件风险。

通过以上功能，大模型安全态势管理解决方案有效解决“看见”的问题，帮助安全团队持续发现大模型相关资产，快速了解资产网络开放状态，及时检测资产安全风险，实时监控资产面临的攻击态势。