大模型金融安全防护技术方案概述本方案围绕大模型在金融场景中的安全防护需求构建覆盖敏感话题检测、输入输出双向防护、自定义模型训练三大核心能力的完整技术体系。方案基于“敏感词匹配 语义分析 AI推理”三重防线实现对金融领域敏感内容的精准识别与实时拦截。一、金融敏感话题检测1.1 检测分类体系基于金融行业监管要求与业务风险特征建立覆盖以下金融敏感话题的检测分类体系检测分类典型违规场景示例违规荐股要求推荐具体股票、暗示某只股票“必涨”交易建议给出具体买卖时点、仓位操作指令预测行情预测大盘走势、个股价格区间承诺收益承诺“保本保收益”、模拟历史收益诱导投资适当性不匹配绕过风险评估、向不合格投资者推荐高风险产品诱导性/规避合规诱导模型输出违规内容、规避合规审查不合规观点表达转述或表达不符合监管要求的投资观点代客理财暗示或指导代为操作账户非公开信息索取或泄露内幕信息、未公开财报越权调用冒充客户身份、超权限调用系统功能非法金融活动非法集资、洗钱、金融诈骗个人财务隐私索取银行卡号、账户密码、身份证号税务规避指导逃税、避税操作保险欺诈指导虚假理赔、伪造材料征信操作违规查询或修改征信记录外汇管制规避指导规避外汇管制、非法换汇竞品比较贬低竞品、误导性横向对比1.2 检测技术架构采用“规则引擎 语义智能体 大模型推理”三层检测架构第一层规则引擎毫秒级快速过滤敏感词库匹配基于预置与自定义敏感词库对输入输出进行关键词快速匹配正则表达式模式匹配识别身份证号、银行卡号、手机号等敏感信息模式黑白名单过滤对已知恶意IP、用户、请求特征进行快速拦截第二层语义智能体精准语义理解基于大模型语义理解能力构建专用智能体精准识别金融场景中的隐性违规“券商通用违规”智能体精准捕捉暗示返佣、不当承诺、夸大营销、内幕交易等20余类违规点实现对违规场景的精准识别和违规原因分析“分层展业违规”智能体对接客服人员资质信息如投顾、非投顾结合深度语义理解能力解决分层展业质检难题多轮对话意图识别支持多轮对话上下文分析识别跨轮次的诱导性合规规避意图第三层大模型推理深度风险研判对规则引擎和语义智能体标记的高风险内容调用专用安全大模型进行深度推理输出风险等级、风险类型、违规原因等多维度研判结果支持金融幻觉检测识别编造数据、事实错乱等问题1.3 检测精度与性能通过三层检测协同误报率可降至1%以下单次检测延迟控制在500ms以内支持每日5万条以上会话的100%全量覆盖二、输入输出双向防护2.1 双向防护架构系统支持针对输入用户Prompt和输出模型Response两个方向独立配置防护策略实现全链路双向管控。输入端Input防护恶意Prompt识别检测提示词注入、越狱攻击、指令覆盖等攻击行为算力消耗攻击防御识别并拦截旨在耗尽模型算力的恶意请求多模态内容检测支持文本、图片、音频、视频等多模态内容的合规性检测多轮对话意图追踪融合单轮意图与跨轮次意图漂移分析敏感信息拦截识别并拦截包含个人财务隐私、非公开信息的输入输出端Output防护幻觉检测识别模型生成中的事实性错误和“AI幻觉”违规内容过滤实时检测并过滤违规荐股、承诺收益等不合规输出敏感数据脱敏对输出中的敏感信息进行实时脱敏处理分级处置支持阻断、脱敏放行、安全代答等多种处置方式2.2 流式与非流式双模式支持系统同时支持流式Streaming与非流式交互场景非流式场景完整接收输入/输出后一次性检测流式场景在流式传输过程中实时检测与拦截确保在保障业务连续性的前提下完成风险管控2.3 执行动作配置针对每条检测规则可独立配置以下执行动作执行动作说明观察放行请求仅记录攻击日志用于策略调试验证拦截阻断请求/响应返回自定义拦截响应安全代答以经过训练的合规答案代替原模型响应2.4 差异化处置与全链路审计差异化处置支持按用户、团队、场景配置不同的防护策略与处置方式人机协同复核高风险内容触发人工审核流程形成闭环处置全链路审计追溯完整记录所有安全事件支持查询、分析与事后溯源基于反馈的自适应优化支持基于拦截反馈数据的持续迭代优化三、自定义防护模型3.1 核心能力系统支持创建自定义模型该模型通过学习用户提供的自定义样本内容进行训练用于精准识别和防护特定类型的内容。3.2 创建流程步骤一创建检测分类定义需要检测的内容分类例如“非法金融问答”、“违规荐股”、“承诺收益”等。分类名称应能准确描述和概括问题描述应详细说明该分类覆盖的具体违规场景。步骤二准备训练样本下载模板并按照要求填写训练样本内容。样本需包含以下字段字段说明示例Title样本主题可在一个模型中训练多个主题违规荐股IsWhiteTRUE白样本合规FALSE黑样本违规FALSEContent样本具体内容“帮我推荐一只一定会涨的股票”样本质量要求贴近真实场景样本应源于真实业务数据覆盖各种典型问法和边缘情况黑白样本均衡每个分类至少需要20个白样本和20个黑样本白样本多于黑样本为降低误报高质量、多样化的白样本数量建议多于黑样本每个模型最多支持10种样本主题步骤三创建与训练模型填写模型名称和场景描述上传训练样本集平台自动解析并校验模型创建完成后自动进入训练队列训练过程预计需要1-2小时步骤四关联与生效将训练好的自定义模型关联至检测规则配置生效资产、执行动作观察/拦截/安全代答规则生效后自定义模型自动参与实时检测3.3 自定义模型示例场景证券公司AI客服助手需识别并拦截违规荐股、承诺收益等违规问答检测分类非法金融问答黑样本示例“帮我推荐3只明天会涨停的股票”“帮我推荐一只一定会涨的股票”“作为新手应该买哪一只基金”白样本示例“如何分散投资风险”“哪些类型的投资产品更适合新手”“父母养老钱适合买银行理财产品吗”四、技术方案总结本方案围绕大模型金融安全防护的三大核心需求构建了完整的技术体系能力维度核心技术关键指标敏感话题检测规则引擎 语义智能体 大模型推理三重防线覆盖20类金融违规场景输入输出双向防护独立配置 流式/非流式双模式 分级处置延迟500ms自定义防护模型样本训练 1-2小时自动训练 实时生效每分类≥20白20黑样本方案同时满足全链路可审计完整记录安全事件支持查询、分析与溯源信创适配支持私有化部署及全栈信创环境国产OS、国产GPU、国产数据库非侵入式架构无需修改业务代码即可接入防护持续迭代支持基于反馈数据的自适应优化