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大模型數(shù)據(jù)訪問控制平臺AIAM

大模型數(shù)據(jù)訪問控制平臺AIAM

?以統(tǒng)一身份基座為核心，深度融合動態(tài)策略引擎與ITDR（身份威脅檢測與響應），形成覆蓋全場景的智盾防護體系。

產(chǎn)品特點

當前企業(yè)通過自建AI大模型整合生產(chǎn)、財務、經(jīng)營等核心敏感數(shù)據(jù)，依托RAG、向量數(shù)據(jù)庫及MCP協(xié)議實現(xiàn)知識增強、語義檢索與動態(tài)工具調用，提升決策效率。但企業(yè)內部在建立智能知識庫時，身份管理、認證與授權層面存在系統(tǒng)性漏洞：?人員身份、AI智能體代理無統(tǒng)一治理，權限動態(tài)收斂缺失；多角色訪問（算法工程師、業(yè)務用戶等）未適配最小化原則，敏感數(shù)據(jù)權限管控不足；認證機制依賴傳統(tǒng)密碼，缺乏生物特征、動態(tài)口令等強認證手段，易被冒用或繞過；RAG知識庫與向量數(shù)據(jù)庫未聯(lián)動數(shù)據(jù)分級標簽，導致高密級數(shù)據(jù)外泄風險。

  • No.1

    可信身份管理與訪問控制失效

    1. 身份管理缺位，權限繼承混亂
    2. 認證依賴密碼，冒用風險高
    3. 動態(tài)權限缺失，越權訪問頻發(fā)
    4. 行為基線未建，異常難識別
    5. 全鏈路追蹤弱，泄露難溯源

  • No.2

    權限控制機制不足

    1. 角色收斂失效，越權訪問頻發(fā)
    2. 標簽管控缺失，低權訪問核心
    3. RAG越權泄露，算力資源耗盡
    4. 權限繼承斷裂，調離遺留風險
    5. 審計日志分散，泄露溯源困難

  • No.3

    數(shù)字安全治理薄弱

    1. 分類分級缺失，權限未聯(lián)動
    2. 敏感數(shù)據(jù)防控不足，模型泄露風險
    3. 知識庫準入失控，內容泄露泛濫
    4. 數(shù)據(jù)權限未綁定，越權訪問頻發(fā)
    5. 泄露監(jiān)測薄弱，竊取難阻斷

  • No.4

    合規(guī)與審計風險突出

    1. 模型輸出無水印，泄密難溯源
    2. 版權歸屬不明，數(shù)據(jù)使用模糊
    3. 指令殘留未清理，惡意利用風險
    4. 開源工具未加固，公網(wǎng)暴露高危
    5. 數(shù)據(jù)血緣未追蹤，后門攻擊頻發(fā)

方案架構

派拉軟件通過構建 ?AIAM（AI大模型身份治理體系）?，以統(tǒng)一身份基座為核心，深度融合動態(tài)策略引擎與ITDR（身份威脅檢測與響應），形成覆蓋全場景的智盾防護體系。該方案通過 ??“身份-權限-行為-數(shù)據(jù)”四維可信閉環(huán)，實現(xiàn)從靜態(tài)管控到動態(tài)自適應的升級，使核心敏感數(shù)據(jù)訪問合規(guī)率提升90%以上，幫助企業(yè)解決AI知識庫落地最后一公里問題。

應用場景-典型權限控制應用場景

派拉AIAM系統(tǒng)基于動態(tài)策略中心與實時行為檢測引擎，賦能RAG及MCP下，實現(xiàn)AI大模型調用的細粒度權限控制。通過ABAC模型動態(tài)評估用戶角色、數(shù)據(jù)敏感度及操作場景，按任務階段（訓練/推理）自動收縮權限范圍，在RAG檢索層嵌入權限過濾器，MCP層實施庫表級動態(tài)授權，結合實時行為分析阻斷異常請求，形成“策略-檢測-執(zhí)行”閉環(huán)，防御參數(shù)泄露與數(shù)據(jù)污染風險，增強跨模態(tài)全鏈路安全管控能力。

  • No.1

    RAG數(shù)據(jù)權限控制

    派拉RAG智能權限方案基于動態(tài)權限控制架構，集成可信身份訪問、動態(tài)策略鑒權、多級數(shù)據(jù)過濾RAG權限切片，實現(xiàn)用戶-權限-數(shù)據(jù)的全鏈路精準匹配與安全管控。
    核心功能：
    1. 統(tǒng)一認證：可信權威身份融合多因素認證，實現(xiàn)一鍵安全接入。
    2. 動態(tài)權限引擎：基于JWT Token攜帶用戶角色實時校驗，阻斷越權訪問。
    3. 多級管控：RAG檢索結果實時過濾，實現(xiàn)字段級權限控制。
    4. 分級授權：多維權限配置，適配跨部門協(xié)作，實現(xiàn)差異化數(shù)據(jù)訪問需求。

  • No.2

    MCP數(shù)據(jù)權限控制

    派拉MCP數(shù)據(jù)權限方案，構建“身份認證-動態(tài)鑒權-數(shù)據(jù)級管控”全鏈路體系，覆蓋用戶統(tǒng)一登錄、JWT Token權限校驗、MCP過濾器動態(tài)攔截，最終實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫表/列級細粒度訪問控制，確保數(shù)據(jù)安全與權限精準匹配。
    核心功能：
    1. 可信身份認證?：通過派拉AIAM系統(tǒng)一鍵登錄AI知識庫，消除身份管理風險，支持與AD/LDAP無縫集成。
    2. 動態(tài)權限策略引擎：用戶身份與權限標簽實時綁定至Token，MCP過濾器解析后聯(lián)動AIAM策略庫，阻斷越級訪問請求至“行、列”級。
    3. 多級數(shù)據(jù)切片管控：按數(shù)據(jù)敏感等級動態(tài)劃分行、列權限，用戶僅可訪問≤自身等級的數(shù)據(jù)，支持字段級屏蔽。
    4. 分級授權與組策略管理：支持用戶組跨層級權限配置，適配跨部門協(xié)作場景，靈活匹配業(yè)務需求。

應用場景-其他應用場景

智能業(yè)務全鏈路安全+動態(tài)數(shù)據(jù)治理

派拉AIAM構建覆蓋身份認證、權限決策到數(shù)據(jù)全生命周期的端到端安全體系，用戶通過可信身份訪問控制一鍵接入，JWT Token動態(tài)鑒權，RAG階段ABAC插件過濾無權限數(shù)據(jù)，生成階段嵌入脫敏模塊消除敏感殘留，執(zhí)行階段聯(lián)動異步審批及Token跨系統(tǒng)映射、保障合規(guī)性。動態(tài)數(shù)據(jù)治理模塊實時監(jiān)控權限變更，觸發(fā)索引重建與緩存清理，實現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期閉環(huán)管控，防御參數(shù)泄露與污染風險。

混合身份協(xié)作+智能體安全聯(lián)防

派拉AIAM實現(xiàn)數(shù)字員工與AI智能體的混合身份全生命周期管理，通過組織映射、可信標簽綁定及RBAC/ABAC動態(tài)策略融合，實時調整權限邊界。任務觸發(fā)時自動關聯(lián)智能體權限標簽，結合環(huán)境感知（IP、頻次）檢測異常行為并實時凍結權限，全流程審計確保人機協(xié)作透明可控，解決跨模態(tài)越界與數(shù)據(jù)濫用問題，構建可信智能組織生態(tài)。

生態(tài)合規(guī)準入+智能決策審計閉環(huán)

派拉AIAM可為第三方AI大模型生態(tài)提供臨時身份準入，短時效JWT令牌限制訪問范圍與時效，操作日志實時審計，NLP生成合規(guī)報告滿足《數(shù)據(jù)安全法》。通過反向驗證檢索權限與行為分析確?？勺匪菪?，整合動態(tài)策略引擎與ABAC能力，實現(xiàn)從外部生態(tài)到內部決策的全鏈路合規(guī)閉環(huán)。

 

方案價值

可信身份

通過統(tǒng)一身份目錄與多模態(tài)認證技術，構建AI研發(fā)全角色、全場景的可信身份畫像，消除匿名訪問風險。

動態(tài)權限

基于上下文感知的ABAC策略引擎，實現(xiàn)權限按需動態(tài)授予與回收，保障數(shù)據(jù)與模型的最小化暴露。

 

數(shù)據(jù)防護

依托安全訪問控制與動態(tài)權限控制能力，實現(xiàn)數(shù)據(jù)展現(xiàn)、傳輸、使用全生命周期加密防護，抵御內外威脅。

全域管控

覆蓋混合云、邊緣設備及容器環(huán)境，統(tǒng)一納管AI生態(tài)中的人、設備、應用身份，消除管控盲區(qū)。

合規(guī)閉環(huán)

自動化審計日志與智能報告生成，滿足網(wǎng)絡安全法、數(shù)據(jù)安全法、等保2.0等規(guī)范，實現(xiàn)監(jiān)管要求的技術落地閉環(huán)。