AI大模型已经深度融入研发日常：写代码、排查Bug、生成技术文档、梳理产品方案，极大提升研发、产品、测试团队的工作效率。但效率提升的背后，一条全新的数据外泄通道正在悄然打开。
研发人员随手把源代码、算法片段、工艺参数、内部图纸粘贴到公有大模型对话框；上传设计文档、需求文档用于AI分析；员工使用私人账号接入大模型，企业完全看不到交互记录；影子AI泛滥，绕过企业管控私自调用各类大模型服务。一旦敏感数据提交给第三方大模型，数据就脱离企业管控，存在被缓存、训练复用、泄露外传的巨大风险。
很多企业陷入两难困境：放开AI使用，源码、核心技术资产随时有泄露隐患；一刀切全面禁用大模型，又会压制团队研发效率。传统防火墙、普通DLP、终端沙箱可以管控本地拷贝、U盘外传，却很难拦截把敏感数据上传至大模型这一新型泄密路径。
AI时代，企业面临新型泄密风险
1.源码图纸无意投喂大模型：研发调试时复制代码片段、上传设计文档，核心知识产权流入第三方大模型，企业无感知。
2.影子AI难以管控：员工绕过企业安全策略，使用私人账号、未授权AI工具，没有任何日志留存，出事无法溯源定责。
3.账号权限混乱：全员共用AI账号，无法区分人员、部门权限，无法做资源配额管控。
4.合规审计缺失：《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求对AI交互行为留存审计记录，传统防护手段缺少完整对话日志，难以满足监管检查要求。
5.防护链路断裂：终端沙箱管住本地数据，但没有对AI对外出口做拦截，形成安全缺口。
普通沙箱可以做到"数据带不走"，但挡不住"数据被上传AI"。想要安全用好AI，必须在通往大模型的出口增设一道专门的安全关卡——深信达AI行为审计网关，和SDC沙箱深度底层绑定，实现「终端锁住机密，网关管住AI出口」的闭环防护，兼顾AI生产力与数据安全。
AI行为审计网关四大核心能力
1、沙箱强制准入，从源头拦截影子AI
AI审计网关设置强准入规则，只有运行SDC沙箱的合规终端才允许访问大模型接口。个人电脑、家用平板、未部署沙箱的办公主机直接拒绝接入。彻底杜绝员工使用私人设备、私人账号，把企业内部源码、图纸投喂公有大模型，从访问入口切断影子AI风险。
2、敏感内容实时检测，风险请求时阻断
网关在数据流出企业内网之前完成实时检测，可自定义规则识别源代码、接口密钥、工艺参数、项目代号、涉密图纸片段、客户敏感信息。当检测到涉密内容准备提交大模型，系统自动弹窗阻断该次请求，同步向管理员推送风险告警。
文本提示词、上传附件都纳入检测范围，不只是关键词匹配，支持代码片段、结构化文档识别，防止改写变形绕过策略。
3、一人一号分级权限，精细化管控AI资源
实行一人一号机制，按照研发、产品、测试、外包、行政设置分级权限：不同岗位可使用的大模型类型、token配额、文件上传权限均可差异化配置。
研发人员可以开放代码辅助能力；外包人员严格限制上传源码、设计文档权限；避免账号混用、滥用，实现AI资源可管可控。
4、全量交互日志留存，满足合规审计
所有AI交互完整记录：操作人员、终端信息、输入提示词、上传文件、大模型返回结果、时间、处置结果全部留存，支持按人员、时间、部门多维度检索，自动输出审计报表。
可对接企业日志平台，满足《数据安全法》、生成式AI管理相关法规的审计溯源要求，一旦发生风险事件，快速定位问题、固定证据。
多行业落地场景，适配不同业务需求
软件、芯片研发：工程师借助AI辅助编码调试，网关拦截源代码、固件逻辑外传，安心使用AI提升开发效率。
高端装备、汽车制造：保护三维图纸、工艺参数，防止设计资料通过大模型泄露，兼顾产品迭代效率。
医疗设备企业：管控设备算法、临床业务资料，规避隐私与知识产权外泄风险。
外包外协团队：限制外包人员AI上传权限，操作全程留痕，降低第三方人员带来的数据风险。
政企科研单位：统一管控私有化大模型、公有大模型调用，完整日志满足等保、密评测评。
打通整套安全产品矩阵，构建完整纵深防护
AI行为审计网关不是孤立设备，能够和深信达整套终端安全体系无缝联动：
SDC沙箱：在终端构建安全工作域，源码图纸只进不出，管控本地拷贝外传；
AI行为审计网关：专门把守AI对外出口，拦截敏感数据上传大模型，补齐大模型泄密防护缺口；
FDE全盘加密：磁盘扇区级加密，应对笔记本丢失、硬盘拆机带来硬件层面泄露；
拥抱AI不等于放任风险，禁用AI也不是企业的最优解。真正的安全方案，不是一刀切禁止工具，而是做到"可以用，但不能乱传机密"。
深信达AI行为审计网关，补齐大模型时代新型数据泄露缺口，让研发团队可以放心借助AI提效，同时守住源代码、工艺图纸等核心数字资产，做到效率与安全两全。
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