针对AI图文音视频，斗象AISCC打通多模态安全治理

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诸葛象
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斗象科技

2026年10月30日 15:41
上海

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当大模型开始看图识物、理解语音、解析视频，AI应用的能力边界正在快速扩展。但随之而来的一个问题是：当风险不再局限于文本，企业AI安全防线是否也做好了准备？

一份合同截图、一段会议录音、一段业务视频，都可能包含个人隐私、商业秘密或其他敏感信息。更值得警惕的是，提示注入、越狱指令等对抗性内容也可能隐藏其中。

过去依赖关键词匹配、正则和纯文本分类的安全机制，在多模态场景下已难以奏效。企业面临的不只是检测对象的扩展，更是安全计算与治理体系的升级。

对此，斗象科技AI安全计算云平台（以下简称AISCC）正式上线多模态安全检测与治理能力。通过“前端AI网关轻量接入+云端多模态引擎深度计算+数据湖全链路审计追溯”的协同架构，AISCC将图片、音频、视频及图文混合请求全面纳入统一的安全计算与治理闭环。

多模态大模型的引入让风险载体更加多样，尤其对于具备工具调用能力的智能体（Agent）而言，多模态内容极易成为诱导模型误判与越权执行的入口。

斗象AISCC没有新建一套孤立系统去管图片和音视频，而是将多模态直接打造为 AI 应用网关的原生检查对象，通过接入层、计算层与运营层的三层协同，消除分散建设与割裂管理的成本：

01

统一入口：

AI应用网关轻量接入

文本应用仅需调整 BaseURL 即可接入；多模态请求直接兼容 OpenAI 标准的 content parts 结构，业务侧无需改造代码或对接专用 SDK。网关检查对象覆盖文本、向量、图片、音频、视频五类，控制台一次勾选即可完成纳管。

02

统一判定：

多引擎协同与模型工厂编排

流量接入后，云端引擎统一完成文本、图片、音频、视频解析与安全计算；通过“模型工厂”统一编排检测模型与策略，所有风险进入同一套处置流水线。

03

统一留痕：

安全告警与数据湖追溯

命中规则的请求实时触发安全告警，完整的请求与响应上下文同步写入AISCC数据湖，支撑安全团队完成关联分析、可视化复盘取证。

AI 应用网关多模态检测配置

多模态安全的边界远超传统的“涉黄涉暴”内容审核。针对多样化的新型威胁，AISCC在“模型工厂”中内置了28条多模态安全检测项，覆盖违法违规、安全对抗、信息与操纵、人群与隐私、专业与合规等核心领域：

同时，考虑到不同行业存在的高度定制化风控需求──如金融机构需防范音视频中含有客户名单与贷款额度外泄，制造企业需拦截核心图纸与内部代号传输。

为此，AISCC支持企业通过“模型提示词（Prompt）”快速定义专属的多模态检测与脱敏规则，并提供AI自动优化。自定义规则与系统内置的28条检测项共用同一套引擎与处置链路，让企业无需训练专用小模型，即可低成本实现贴合自身业务逻辑的跨模态风控，并在多个AI 应用间推行一致的安全标准。

模型工厂内置28类多模态检测项

并支持自定义规则

在真实攻击与违规场景中，风险往往并非单一出现。AISCC 将多模态检测与文本检测纳入统一策略体系，解决了多模态风险“怎么拦、怎么看、怎么查”的运营难题：

01

三级处置模式

平衡安全与业务连续性

提供监控告警、准实时告警、拦截过滤三种处置模式，企业可以根据不同业务线的延迟容忍度、安全等级灵活选择策略。

02

复合风险穿透识别

多维风险归因

面对图文混合的复合请求，平台一次计算识别多重威胁。例如攻击者上传包含敏感信息截图，同时文本附带越狱指令，系统可以同时命中「提示注入越狱绕过」+「个人隐私数据泄露」两项高危风险，输出逐项清晰判定结果。

03

全上下文取证

数据湖溯源审计

请求与响应记录全量进入数据湖，支持在详情页直接预览被检图片与音视频，并通过请求标识（Request ID）一键关联查询原始请求结构与处置结果，为安全调查、审计和复盘提供完整依据。

多模态风险拦截与告警溯源：用户发送违规图片/视频触发多模态引擎检测，系统在网关侧直接执行拦截；安全人员可在后台告警详情中查看安全判定、拦截结果及触发的具体多模态内容

多模态安全真正进入生产环境，还需要处理格式伪造、超限消耗、检测异常和敏感数据留存等问题。AISCC 在底层机制上提供了四项关键支撑：

01

主流格式覆盖与

载荷配额管控

支持 PNG/JPEG/WebP 图片（单张≤10MB）；MP3/WAV/OGG 音频；MP4/WebM 视频（单请求媒体总大小≤20MB）。通过明确的格式识别与大小准入控制，在保障多模态检测效率的同时，精准识别并阻断包含敏感内容或违规信息的媒体文件外泄。

02

兼顾用户体验的

高可用与状态记录

针对大文件传输或高并发场景下可能出现的请求超限、格式不支持或模型响应超时，系统支持平滑降级保障机制，确保前端 AI 业务的交互体验与连续性不受阻；同时对跳过检测或未完成检测的原因进行记录，便于运维团队掌握真实运行状态。

03

链路敏感载荷最小化留存

日志、追踪链路和缓存材料不记录data URL、用户原始URL，减少敏感数据在检测链路中的暴露风险。

04

支持内网私有算力对接

数据不出域

通过标准端点对接企业内网自建多模态推理服务，媒体解析、安全计算全程内网闭环，满足高敏感行业数据不出域硬性要求。

从文本问答走向图文音视频多模态交互，AI 应用能力持续进化，安全治理体系也必须同步迭代。

本次斗象AISCC多模态安全能力升级，进一步夯实AI安全计算云的核心价值：依托AI网关实现业务无感接入，依托模型工厂与多模态引擎完成跨模态深度风控，依托数据湖底座实现风险全生命周期审计追溯，帮助企业做到多模态 AI 风险可计算、可拦截、可追溯，让多模态大模型在企业内部安全落地。