AI 应用安全监控

AI 应用安全监控的典型架构：代理层——拦截所有 AI 应用的输入输出，支持同步检测和异步分析；检测引擎——结合规则引擎、分类器模型、LLM 评判者进行多层检测；策略管理——定义安全策略、合规规则、告警阈值；审计日志——结构化记录所有交互，支持事后追溯和合规审查；告警与响应——实时告警、自动拦截、人工审核工作流。

输入侧监控：检测 Prompt 注入、越狱攻击、PII 泄露尝试。检测方法包括正则匹配、分类器、语义相似度分析。输出侧监控：检测幻觉、有害内容、合规违规、数据泄露。检测方法包括分类器、LLM 评判者、事实核查。输入侧要求低延迟（同步拦截），输出侧可容忍较高延迟（异步检测）。

2026 年 AI 应用安全监控市场：Traceforce（YC S26）——专注于 AI 应用全公司安全监控；传统 APM 厂商——Datadog、New Relic 等开始扩展 AI 应用监控能力；LLM 安全初创——专门针对 LLM 输出的安全检测工具；云服务商——AWS、Azure 提供原生的 AI 应用安全监控服务。市场趋势：从单点工具走向统一平台，从事后审计走向实时监控。