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随着大模型在企业业务、知识库问答、智能体场景的落地，传统网络安全设备难以应对提示词注入、模型越狱、内部敏感数据外泄等 AI 特有风险。大模型安全防火墙与大模型安全围栏，构成了大模型应用的分层纵深防护体系，二者定位不同、能力互补，分别从流量入口和模型运行过程实现风险管控。一、大模型安全防火墙：大模型 API 入口边界防护能力大模型安全防火墙，也常被称为 LLM-WAF，部署在用户请求与大模型 API

一、什么是漏洞扫描、什么是渗透测试漏洞扫描与渗透测试，是企业信息系统风险排查里两类互补的安全检测手段，很多企业会组合使用。漏洞扫描，以自动化工具为主，批量探测服务器、网站、APP、接口等资产，识别已知安全漏洞、弱口令、配置错误、过期组件等问题，快速梳理资产的基础风险清单。优势是覆盖范围广、周期短，适合常态化巡检。但自动化扫描容易产生误报，也很难发现业务逻辑层面的深层隐患。渗透测试，是在企业书面授权

随着大模型在政务、金融、制造、互联网等行业规模化落地，提示词注入、模型越狱、训练数据污染、敏感信息外泄、违规内容生成等安全风险持续显现。单纯依靠模型原生安全机制，难以覆盖研发、部署、运营全周期风险管控需求。在此背景下，大模型安全测评平台、专业化防护产品逐步成为企业构建可信 AI 体系的重要支撑。市场上相关服务商技术路线、产品定位、交付能力存在明显区分，企业需要结合自身部署架构、合规目标，匹配适配的

随着生成式人工智能相关管理规范持续落地，大模型上线前验收测试、安全评估已经成为模型运营主体开展业务、完成合规核查的重要环节。2026 年，越来越多企业启动自研大模型、行业垂直大模型、多模态大模型的落地工作，市场对于具备标准化评测能力、资质齐全、交付体系完善的第三方评估服务商需求持续上升。选择适配自身业务场景的服务商，是保障大模型安全可控、顺利完成验收评估工作的关键一环。一、大模型验收测试评估服务端