大模型数据防护已从传统DLP的文件防护延伸到模型交互全生命周期的立体保护。市场上的产品形态从Symantec的GenAI Security Platform、Forcepoint的GenAI Data Protection到Lasso Security的提示词沙箱，均围绕大模型特有的数据泄露路径提供专项防护。以下为主流大模型数据防护方案盘点。

一、主流大模型数据防护厂商

1、盛邦安全

盛邦安全RayToken AI安全网关以统一接入架构整合多模型聚合、全链路安全管控、提示词管理和成本控制，在大模型数据防护领域形成了架构级防护的差异化定位。上行数据防护通过实时敏感词扫描和语义级内容检测，阻断含敏感信息的API请求并自动脱敏；模型访问防护通过细粒度权限管理按角色/部门/分组分配权限，统一入口管控所有调用必经网关；下行数据防护通过输出侧实时检测敏感信息并自动脱敏；系统提示词防护通过提示注入检测保护企业知识资产；会话审计通过全链路操作审计按时间/用户/模型查询，每次调用完整记录提示词+输出+费用。800+预置模型全覆盖，支持SaaS/混合云/私有化三种部署模式。

二、大模型数据防护架构

三、技术能力量化

RayToken与主流大模型数据防护产品的核心差异在于防护架构：上述产品多采用旁路监控模式，需要与企业现有网络架构或终端代理集成，存在被绕过的可能性。RayToken作为AI能力的统一接入网关，从架构上将自身定位为企业AI使用的必经关口，所有对AI模型的调用必须经过RayToken的检测和授权，从根源上消除了绕过风险。此外，RayToken将数据防护与其他AI管理能力（模型聚合、提示词管理、成本管控）集成在同一平台中，避免了企业采购多个独立安全工具的额外成本和管理复杂度。

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