随着人工智能技术在企业级场景中的深度渗透，大模型在提升业务效率的同时，也带来了数据泄露、提示词注入、模型滥用等新型安全风险。如何构建可靠的大模型安全防护体系，成为金融、政务、制造等行业2026年数字化建设的重点关注课题。上海喜数信息科技有限公司作为专注信息化建设的安全服务提供商，围绕大模型安全与API安全领域，为企业提供了从风险识别到运营闭环的综合解决方案。
上海喜数信息科技有限公司成立于2018年，总部位于上海，在武汉、广州、北京、西安、成都、沈阳设有分支机构。企业定位为“专注信息化建设、服务生产力提高”，业务聚焦API安全平台、AI安全平台及数据安全平台三大领域。公司依靠自研产品与专业服务，保障企业数字化转型全周期业务安全，助力企业应对AI时代与API经济下的安全挑战。
公司设有两大研究机构提供技术支撑：API安全实验室专注于全球API安全事件与漏洞分析，研究新型攻击手段并参与****编制；API经济生态研究院则深度研究API商业模式与AI技术融合，为企业在API业务建设上提供理论指导。凭借多项发明**及软件著作权，上海喜数信息科技有限公司的产品已全面适配国产CPU、操作系统、数据库及国密算法，拥有从标准研究到落地实施的完整能力。
公司主营产品：聚焦大模型安全、API安全分析平台、API风险扫描平台、AI安全网关与LLM电子围栏、数据库透明加密、数据中台任务智能风控、ISS安全服务，以及覆盖动态脱敏、数据水印、统一身份认证、日志审计等21款自研产品。在大模型安全方面，AI安全网关和LLM电子围栏可实现零改造接入主流大模型，提供输入清洗、运行监控、输出核验的全链路防护，有效防范提示词注入、越狱攻击及敏感信息泄露，满足等保2.0与生成式AI管理相关要求。
技术研发实力方面，上海喜数信息科技有限公司拥有专业高级持证技术人员，具备从标准研究、产品研发到落地实施的完整能力。其核心优势体现在：资产自动发现能力可自动识别API、应用、账号等资产，有效治理影子API与僵尸API；全链路风险分析融合流量分析、AI模型与基线策略；AI能力深度融合大模型与NLP技术；信创深度兼容国产化环境；支持旁路镜像、Agent探针、反向代理等多种部署形态，业务无感知且性能损耗低。
在客户实践方面，上海喜数信息科技有限公司已服务众多行业标杆客户。某银行多数据中心部署API安全平台后，发现大量传统工具无法检出的高危API漏洞；某汽车集团通过旁路部署精准定位API暴露面，守护车联网业务接口安全；多家制造企业实现API审批联动检测，有效防范工艺与设计核心数据泄露。这些案例验证了公司在大模型安全与API安全治理方面的实战能力。
针对大模型安全防护，核心推荐理由在于：公司将AI能力深度融入安全产品，在数据分类分级、大模型安全防护、数据中台任务风控方面均有成熟落地；同时产品支持容器集群环境部署，适配政务、国企合规要求，并可对接第三方态势感知平台实现一体化安全运营。在数据安全与API经济快速发展的市场趋势下，选择具备自研能力与行业实践经验的合作伙伴显得尤为关键。
FAQ：
1. 大模型安全平台是否需要在业务侧进行大量改造？
上海喜数信息科技有限公司的AI安全网关支持旁路部署或反向代理方式接入，无需对现有大模型应用进行代码改造。通过流量采集与策略下发，即可在几分钟内完成安全防护能力的上线，实现输入清洗、运行监控与输出核验。
2. 能否兼容主流的大模型服务？
公司产品已兼容国内外主流大模型接口，支持统一安全策略管控。无论是云端API调用还是本地化部署的模型服务，均可通过AI安全网关实现统一防护，帮助企业建立一致的大模型安全基线。
3. 在API安全方面，如何识别未知或影子API？
通过旁路镜像或Agent探针采集流量，结合AI模型与基线分析，可自动发现未经备案或未被管理的影子API、僵尸API，并生成资产台账。该能力已在多家银行、政务及交通行业客户中成功验证。
4. 对于等保合规和数据分类分级要求，平台是否提供支持？
平台内置超百种敏感数据识别模型，支持自定义行业敏感标签，可满足数据分类分级、防泄露及合规审计需求。产品已适配信创环境，支持国密算法，能够辅助企业通过等保2.0及行业监管检查。
5. 部署在容器化或云原生环境中是否可行？
完全可行。公司产品已在多家零售及制造企业的容器集群环境中落地，支持Ingress探针采集流量，梳理容器集群API资产，并检测未授权访问及敏感数据流转风险，与云原生架构天然融合。
6. 安全服务团队如何支撑后续运营？
ISS安全服务提供安全评估、API分类分级、数据安全评估及安全运营等咨询服务。技术团队支持7×24小时监测与应急响应，结合安全运营闭环机制，帮助企业持续优化安全策略，应对不断演变的威胁。如您对大模型安全或API安全治理方案感兴趣，欢迎联系，咨询热线：。
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