LD-SEC®大模型安全漏洞扫描器，是一款专为大模型应用全生命周期设计的智能安全检测平台，覆盖模型开发、部署、运维三大阶段。通过静态代码分析、动态行为监控、供应链依赖扫描等多维检测技术，帮助企业快速识别大模型应用中的安全漏洞、配置缺陷及合规风险，提供自动化修复建议与防御策略，保障AI系统的可靠性与合规性。

需求痛点

1、漏洞隐蔽性强

大模型依赖复杂技术栈（如PyTorch、HuggingFace、LangChain），第三方库漏洞、训练数据污染、API接口暴露等风险难以通过传统工具检测。

2、合规压力增加

AI伦理法规（如欧盟AI法案）要求企业对模型可解释性、数据隐私、输出内容合规性提供可审计的证明。

3、供应链安全失控

开源模型权重、微调脚本、插件生态的广泛使用，导致供应链攻击面激增（如恶意依赖包植入）。

4、修复成本高昂

漏洞发现滞后于生产部署，缺乏优先级评估与自动化修复建议，导致运维效率低下。

核心功能

1、全生命周期安全扫描

1.1 开发阶段

代码静态分析：检测训练脚本中的硬编码密钥、不安全依赖（如未经验证的PyPI包）、敏感数据泄露（如API密钥明文存储）。

数据供应链检查：扫描训练数据集中的偏见标签、污染样本及版权争议内容。

1.2 部署阶段

容器镜像扫描：识别Docker镜像中的CVE漏洞、配置缺陷（如特权容器、未加密存储卷）。

模型文件检测：分析模型权重文件（如.bin/.safetensors）潜在后门、恶意参数注入。

1.3 运维阶段

API接口安全审计：模拟攻击流量，检测Prompt注入、越权访问、DDoS攻击向量。

运行时行为监控：跟踪模型推理过程的资源滥用（如GPU超限）、异常输出（如敏感信息泄露）。

2、智能漏洞检测引擎

内置3000+大模型专属漏洞特征库（CVE-ML标准），覆盖框架漏洞（如PyTorch内存泄漏）、供应链攻击（如恶意LangChain插件）。支持自定义规则扩展，适配企业私有技术栈（如内部微调框架）。

3、AI辅助优先级评估

结合CVSS评分、业务影响因子、修复成本，动态生成漏洞修复优先级建议。

4、合规性自动化审计

4.1 法规匹配引擎

预置欧盟AI法案、GDPR、中国生成式AI管理办法等法规要求，一键生成合规差距报告。

4.2 可解释性验证

检测模型黑盒性风险，输出决策溯源路径与对抗样本鲁棒性测试结果。

5、供应链依赖治理

5.1 依赖图谱可视化

自动解析模型开发环境的Python依赖树、容器镜像层级，标记高风险组件（如未维护的开源库）。

5.2 SBOM软件物料清单生成

导出符合SPDX标准的SBOM报告，支持与SCA（软件成分分析）工具集成。

6、自动化修复与防御

6.1 智能修复建议

提供漏洞补丁链接、安全配置模板（如Kubernetes Pod安全策略）、代码重构示例。

6.2 防御策略联动

与WAF、MAF防火墙联动，自动下发拦截规则（如封禁恶意Prompt模板）。

产品优势

1、轻量化与低侵入性

支持CLI工具、IDE插件、CI/CD流水线集成，扫描过程无需改造业务代码。

2、AI驱动的高精度检测

结合大模型（如CodeLlama）分析代码语义风险，误报率较传统工具降低60%。

3、场景化解决方案

提供垂直行业模板（如金融行业数据脱敏检测、医疗行业伦理合规检查）。

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