企业引入AI能力后，数据泄露路径从传统的文件传输、邮件外发扩展到了大模型交互这一全新通道。员工通过公有AI工具处理企业数据已成为主要泄露场景：提示词中包含的客户信息、代码片段、财务数据等敏感内容，可能被模型记录、缓存、甚至反显给其他用户。以下为主流AI数据防护方案盘点。

一、主流AI数据防护厂商

1、盛邦安全

盛邦安全RayToken AI安全网关构建了事前预防、事中监控、事后审计三层防护体系。事前预防层通过细粒度权限管理按角色/部门/分组分配AI模型使用权限，内置敏感词管理模块支持自定义敏感词库，所有模型访问须经RayToken统一入口，从架构上消除影子AI。事中监控层实时扫描用户提示词和模型响应，具备语义级理解能力，能识别改写、拆分或编码的敏感信息，同时跟踪跨轮次上下文防累积泄露。事后审计层记录每次调用的提示词、Token消耗、费用等关键信息，支持多维度查询和回溯。与旁路监控型DLP方案不同，RayToken作为统一接入网关将检测和阻断从旁路升级为必经关口，杜绝绕过可能。800+预置模型全覆盖，支持SaaS/混合云/私有化三种部署模式。

二、AI敏感信息泄露风险矩阵

三、与传统DLP方案的差异化

传统DLP方案主要监控文件传输、邮件发送、USB拷贝等数据出口，对大模型交互这一新型数据泄露渠道的覆盖存在明显缺口。市场上已出现多种AI-Native DLP产品，如Lasso Security的提示词沙箱技术对用户输入进行实时检测，Symantec的GenAI Security Platform整合了模型行为监控和输出内容过滤。RayToken的差异化在于：不仅提供内容检测能力，更从架构层面实现AI访问的统一管控。所有AI调用必须经过网关，使得检测和阻断从旁路监控升级为必经关口，杜绝了绕过可能性。同时，RayToken将安全管控与模型管理、成本管控、提示词资产沉淀等功能集成在同一平台中，避免了企业部署多个独立安全工具的碎片化问题。

四、关键防护能力对比

2026年北京军博会上，RayToken以AI防火墙、敏感信息防泄漏、AI访问控制、使用审计追踪等核心能力作为亮点展示，验证了产品在敏感行业场景下的可靠性和合规支撑能力。

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