蚂蚁集团连发两款开源安全模型,为大模型与智能体套上“紧箍咒…

AI广播站13小时前更新 小悠
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7月13日,蚂蚁AI安全实验室宣布开源智能体安全护栏SingGuard-NSFA,并同步披露多模态安全护栏SingGuard的详细信息。两款模型分别面向“自主执行的智能体”和“多模态交互的大模型”两大前沿场景,标志着蚂蚁在AI安全领域进一步完善系统化布局。

随着AI从内容生成迈向自主执行,安全问题正从模型输出扩展到行为控制、权限管理和系统治理。智能体开始自主调用工具、运行代码、规划任务,模型也逐渐具备理解图像、文本等多模态信息的能力,AI系统的能力边界不断拓展,也带来了新的安全挑战。

蚂蚁集团连发两款开源安全模型,为大模型与智能体套上“紧箍咒”

过去一年,提示词注入、权限滥用、恶意代码执行、数据泄露等安全事件持续出现。从Amazon Q提示词投毒、Microsoft Copilot数据泄露,到开源智能体OpenClaw暴露出的提示词注入风险,都表明智能体自主性越强,安全风险的放大效应越明显。2025年12月,OWASP发布《智能体应用安全十大风险》,系统梳理智能体特有安全威胁;2026年5月,国家网信办、国家发展改革委、工业和信息化部联合印发《智能体规范应用与创新发展实施意见》,首次从国家层面对智能体安全治理提出明确要求。

在这一背景下,蚂蚁AI安全实验室此次开源两款安全模型,旨在为大模型和智能体提供更加完善的底层安全能力。

SingGuard-NSFA:为智能体操作装上“实时刹车”

随着智能体从“回答问题”逐步走向“自主办事”,AI开始调用工具、执行代码、编排多步任务,安全风险已经不仅停留在内容层面,而更多体现在行为层面。提示词注入、敏感信息窃取、恶意代码执行、资源耗尽、权限滥用等问题,传统内容审核体系难以有效覆盖。

针对这一痛点,蚂蚁AI安全实验室推出SingGuard-NSFA,在智能体执行动作之前完成实时安全检测,从请求拦截和响应兜底两端构建行为安全防护体系。

SingGuard-NSFA基于CIA(保密性、完整性、可用性)原则,结合OWASP等国际安全指南,将智能体风险细分为7大类、28个中类和185个具体场景,并建立覆盖133种语言、近10万条样本的智能体安全评测体系。

在技术实现上,SingGuard-NSFA兼顾了安全审计和实时防护两种需求。它提供两种工作模式:一种模式可以逐条生成详细的风险分析报告,方便事后审查和合规记录;另一种模式则能在50毫秒左右完成单次风险判定,适合线上高并发场景下的实时拦截。并提供0.8B、2B、4B、9B四种模型规模,满足不同部署需求。

多项公开评测显示,SingGuard-NSFA在智能体输入、输出安全检测中均取得领先表现。其中,0.8B模型即可达到8B模型性能水平,新增风险类别时仅需训练轻量模块,无需重新训练整个模型,可进一步提升现有安全护栏的检测能力。

SingGuard:多模态内容安全的“全能守门员”

与智能体操作安全并行的另一条防线,是多模态交互场景下的内容安全。今年6月,Anthropic发布旗舰模型Claude Fable5,数日内即被研究者用Unicode字符和西里尔字母替换敏感词绕过了安全护栏——模型能还原原意,分类器却视其为陌生拼写,系统提示词因此被套出。这表明,模型越能读懂变形文字、图片和跨模态信息,传统关键词识别式的护栏就越力不从心。

SingGuard正是为此设计的多模态安全护栏。它面向文本、图片及跨模态内容建立统一安全判断框架,可识别攻击者将恶意动作隐藏在文字、图片等不同模态中的复杂攻击。同时支持运行时动态加载自然语言安全规则,无需重新训练模型即可完成规则更新,更适用于规则持续演进、业务流量较大的生产环境。

在推理机制上,SingGuard采用“快慢结合”模式:先快速完成初步判断,只有面对复杂场景时才启动进一步推理,在保证效率的同时提升检测准确率。

在覆盖文本查询、文本回复、图像、多模态和多语言的6大类评测中,SingGuard在35个数据集及评测切分上的平均F1均为最高。其对比对象涵盖Llama Guard3、谷歌ShieldGemma、GPT-5.1、Gemini3-Pro等业内最具代表性的主流护栏,SingGuard均实现全面领先。

中国信通院人工智能研究所安全治理部副主任呼娜英表示,随着大模型从内容生成迈向自主执行,AI安全正从内容审核延伸至行为管控和系统治理,成为智能体规模化应用的重要基础能力。蚂蚁AI安全实验室已针对开源智能体框架OpenClaw开展专项安全审计,并于今年4月联合清华大学开源智能体安全防御插件ClawAegis,为自主智能体提供覆盖全生命周期的安全防护能力。此次SingGuard-NSFA与SingGuard多模态安全护栏相继开源,是蚂蚁集团持续推进AI安全技术研发和开放生态建设的重要实践。

这些安全技术的研发与开源,建立在蚂蚁集团二十余年的安全技术积累之上。依托在支付安全、数据安全、隐私保护和风险治理等领域的长期实践,蚂蚁持续完善AI安全体系,相关能力已应用于蚂蚁阿福、AI版支付宝“阿宝”、支付宝“AI付”等业务场景。

与此同时,蚂蚁集团持续参与AI安全标准和治理体系建设,参与IIFAA《终端智能体可信互联技术规范》制定,牵头ITU国际标准《终端智能体可信互联技术规范》立项,并发布智能体安全可信互连协议ASL,持续推动AI安全能力从技术创新走向产业实践。

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