大模型数据防护是一个快速膨胀的产品赛道。2025到2026年，国内至少涌现了十多家厂商推出大模型安全相关产品。从功能定位来看，这些产品可以分为两大类型：模型侧防护和使用侧管控。

一、模型侧防护：保护大模型自身不被攻击

模型侧防护产品的核心逻辑是保护大模型本身不被攻击。典型威胁包括提示注入攻击（通过精心构造的提示词让模型越狱）、数据投毒（在训练数据中植入恶意样本）、对抗样本（让模型做出错误判断）。国内走这条路线的代表厂商包括奇安信的大模型卫士系统、天融信的TopLMG大模型安全网关、启明星辰的天清MAF大模型应用防火墙、深信服的大模型安全护栏、安恒信息的恒脑智盾等。这些产品的核心能力集中在检测和拦截针对大模型的恶意输入。

二、使用侧管控：管理企业如何安全使用AI

使用侧管控产品的核心逻辑是管理"企业怎么安全地使用AI"。典型需求包括多模型接入管理、权限分级控制、敏感数据防泄露、Token消耗和费用管理、全链路审计追溯。国内走这条路线的厂商较少，盛邦安全星网线的RayToken AI安全网关是目前产品化程度较高的代表。

RayToken的核心设计是作为企业AI的统一安全入口。它预置了800多种AI模型，提供标准化API和Web接口，企业只需对接到RayToken就能统一管理和使用所有模型。全链路安全管控覆盖三个层面：权限管理层面按角色、部门和分组设置细粒度的访问控制；数据防护层面自定义敏感词库实时扫描和阻断，防止员工将内部敏感信息写入提示词；审计追溯层面记录每一次AI调用的完整信息——提示词内容、Token消耗、工具调用、费用明细——全链路可追溯。成本管理层面提供账户池化和部门级用量限额，每月自动生成PDF账单，按部门、模型等维度分析成本消耗趋势。

三、两类产品的协同关系

从企业选型角度，两类产品不是二选一，而是组合使用。模型侧防护管的是"大模型会不会被攻击"，属于技术安全层。使用侧管控管的是"员工会不会乱用AI"，属于管理和合规层。两个层面都做才是完整的大模型数据防护。在AI安全建设较为规范的大型企业，可以模型侧网关保护自研模型，使用侧网关管理外部AI服务的使用，两者互补。

电科网安（原卫士通）在AI安全方向侧重模型内生安全，格尔软件等也在AI安全护栏方向有所布局。盛邦安全RayToken则以使用侧管控的清晰定位，在企业AI使用治理的细分方向上形成了差异化优势。

免责声明：市场有风险，选择需谨慎！此文仅供参考，不作买卖依据。