政府与公共行业 AI 安全方案
合规优先、不出域、可追溯，以"评测—防护—运营"三段闭环覆盖政务问答上线到深伪鉴别的全链路 AI 安全方案。
面临的挑战
基于行业公开报告与客户反馈，2025-2026 期间最突出的三类风险。
政治与合规底线高
政务问答、智能办事、舆情研判等场景，"AI 不能说错话"是底线要求，缺少系统化的语义层合规评测难闭环。
不出域与气隙约束多
数据不出域、算法可解释、备案可追溯多重约束并存，公有云方案直接套用不可行，需要适配信创与等保。
深伪威胁波及司法社保
深伪欺诈对司法、社保、政务窗口构成实在风险，视频办理与身份核验环节缺乏鉴别手段。
我们的做法
围绕业务流程，把"痛点 → 做法 → 收益"讲清楚。
注：本页只描述价值，不展示实施流程图。
政务问答系统直接面向公众，"AI 说错话"会引发舆情和监管约谈，上线前体检覆盖不全。
在政务问答上线前接入 LLM 合规评测与内容安全评测
政务客户在政务问答系统上线前完成系统化的语义与合规体检，降低上线后被监管约谈的尾部风险。
政务大模型运行时缺少内容护栏，违规输出与敏感信息泄露很难事中拦截。
在政务大模型应用入口部署 LLM 防火墙
提示注入与违规输出在入口侧实时拦截，规则秒级热更新，舆情类敏感词可一键灰度。
公共服务窗口（社保、税务、政务）有视频办理需求，深伪攻击直接威胁身份核验。
在视频办理与远程身份核验前置接入深伪检测
公共服务窗口在视频办理场景中接入深伪鉴别，守住身份核验关键环节，遗留可参考的辅助证据。
集团或上级监管对 AI 系统提出统一可视、可追溯要求，但 AI 应用分散难以统一收口。
基于 AI 态势感知 + DSAP + AI 安全知识库构建监管驾驶舱
监管对接岗基于统一态势感知大盘，把 AI 安全运营纳入既有的监督检查体系，跨域共享场景有据可循。
业务收益
从安全合规到业务效率，方案落地后客户能感受到的变化。
上线合规体检前置
政务客户在政务问答系统上线前完成系统化的语义与合规体检，降低上线后被监管约谈的尾部风险。
身份核验关口前移
公共服务窗口在视频办理场景中接入深伪鉴别，守住身份核验关键环节，遗留可被采信的辅助证据。
监管驾驶舱可视
监管对接岗基于统一态势感知大盘，把 AI 安全运营纳入既有的监督检查体系，跨域共享场景有据可循。
覆盖的政务场景
已落地于多个政务、司法与公共服务的核心 AI 场景（客户名称已脱敏）。