需求分析
隨著生成式大模型（LLM）技術的發展與行業應用，以及國產大模型現象級產品DeepSeek的快速普及、推廣，各行業業務場景中已廣泛滲透大模型應用，涵蓋智能客服、數據分析、代碼生成、決策輔助等核心環節。
大模型憑借其豐富的預訓練數據和強大的通用性，為眾多用戶提供便捷高效的服務，如智能客服、內容創作輔助等。隨著大模型應用的深度和廣度不斷拓展，數據作為其核心資產，流動于用戶、公域平臺、私域系統之間，數據安全的重要性愈發凸顯。一旦數據出現安全問題，不僅會損害用戶權益，還可能導致企業面臨法律風險、聲譽受損以及業務中斷等嚴重后果。對訪問側和應用接入側具備數據安全管控能力的大模型訪問脫敏罩產品應運而生。
產品簡介
產品簡介
大模型訪問脫敏罩 MADA Mask（Model Application Desensitization Access Mask），為訪問側、用戶應用側提供了更專業的數據脫敏防護，有效解決機構對外訪問大模型的時候避免自身敏感數據泄露的安全問題。 MADA Mask通過在用戶與大模型應用之間的數據交互過程中，對用戶輸入數據及上傳文件內容進行識別、脫敏和行為阻斷管理，有效防范數據泄露風險；確保在敏感信息進入大模型前進行脫敏處理，并在輸出時進行二次檢查，防止任何潛在的敏感數據暴露；用戶在使用大模型問答時，通過對大模型問答全程審計分析，稽核套取信息的行為，降低合規風險，提升整體安全水平。
功能特點
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數據識別：
MADA Mask數據智能識別引擎，通過敏感數據主動探測技術，基于豐富的敏感數據模型、多種識別規則和AI技術，能夠準確識別和定位用戶輸入數據和上傳文件中的敏感信息。
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數據脫敏：
MADA Mask系統采用數據替換、數據加密、數據泛化、數據擾動、數據刪除等技術手段，能夠根據數據類型和業務需求，靈活制定數據脫敏規則，同時通過數據增強技術在確保用戶輸入和上傳文檔中的敏感數據安全脫敏的同時，不影響大模型分析使用。
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內容智能阻斷：
系統運用先進NLP技術與算法，對每一次輸入至大模型的內容展開實時且深度的掃描，一旦精準檢測到高風險敏感信息，便毫秒級觸發內容輸入阻斷功能。
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身份管理：
通過對不同身份的細致管理，采取身份驗證、權限設定等措施，確保系統的安全可靠，有力地保護了數據隱私。
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行為審計：
從文件上傳的初始瞬間，到輸入內容提交的關鍵節點，再到脫敏處理的核心環節，全流程中的每一個操作，無論是操作發生的精準時間，執行操作的具體人員，操作所涉及的詳細內容，還是操作最終產生的結果都被記錄。一旦出現安全問題，可通過審計日志快速追溯，查明原因，為安全改進提供依據。
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