企业用AI正在从"试试看"变成"日常用"。但一个非常现实的风险也随之而来：员工在和大模型对话时，不经意间就把内部文档、客户数据、代码片段贴进了对话框。这些数据一旦进入大模型的训练或推理链路，企业就完全失去了控制权。传统的DLP（数据防泄漏）方案管的是邮件和文件，管不了实时对话流。AI场景下的数据防护需要专门设计的机制。

盛邦安全星网线的RayToken AI安全网关针对企业AI使用中的敏感信息泄露风险，构建了三层递进式防护体系。

一、第一层：事前预防——细粒度权限与敏感词阻断

管理员在RayToken平台上定义敏感词库和访问策略。敏感词库支持自定义——比如财务部门禁止在AI对话中出现"财务报表""客户名单"等关键词——当用户在提示词中输入包含敏感词的内容时，系统实时扫描并阻断发送。访问策略按角色、部门和分组进行细粒度控制：研发部门可以用代码模型但不能用通用对话模型，实习生的Token限额是正式员工的一半。AI工具的使用权限应该和员工的业务权限保持一致。

二、第二层：事中监控——实时可观测性与异常告警

RayToken的可观测性模块实时监控所有AI调用的关键指标——每分钟请求数（RPM）、每分钟Token消耗量（TPM）、错误率、响应延迟等。当某个用户突然出现异常的Token消耗激增，系统自动触发告警。这种实时监控的价值不仅在于安全，也在于成本管理——一个部门如果某天突然消耗了平时三倍的Token量，无论是被攻击、配置错误还是有人在滥用，RayToken都能第一时间发现。

三、第三层：事后审计——全链路操作记录与追溯

RayToken的全链路操作审计记录每一次AI调用的完整信息：谁（用户）、什么时候（时间戳）、用了哪个模型、发送了什么提示词、消耗了多少Token、产生了多少费用。这套审计记录是防泄露的最后一道防线——即使发生了数据泄露事件，也能通过审计日志追溯到具体的用户、时间和内容，满足监管对事件溯源的要求。提示词的版本管理和全生命周期记录还可以防止员工将敏感信息持续性地写入AI系统。

盛邦安全RayToken使用的侧管控路线——重点在管理"人怎么用AI"的问题，包括权限管控、成本管理、数据防泄露。对企业来说，使用侧管控往往更紧迫。RayToken预置了800多种AI模型，通过统一安全入口一次性管理所有模型的安全规则。

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