蚂蚁集团发布开源安全模型
蚂蚁集团开源两款AI安全模型:SingGuard-NSFA用于智能体操作安全,实现实时行为检测与拦截;SingGuard面向多模态内容安全,统一分析文本、图片及跨模态攻击。两者均支持多种部署规模,在多项评测中领先业界主流模型。
AI安全新篇章:蚂蚁开源智能体与多模态安全护栏
随着人工智能从简单的“内容生成”迈向复杂的“自主执行”,其安全挑战也随之升级,从单纯的模型输出内容,扩展到了行为控制、权限管理和系统治理等多个层面。为了应对这一趋势,蚂蚁AI安全实验室近日宣布开源两款前沿的安全模型,分别面向自主执行的智能体和多模态交互的大模型,旨在为AI系统的安全运行提供更底层的保障。
智能体操作安全护栏:SingGuard-NSFA
传统的AI主要处理文本内容,当智能体开始自主调用工具、执行代码、规划复杂任务时,安全风险便从“说错话”演变为“做错事”。例如,提示词注入、权限滥用、恶意代码执行和数据泄露等问题层出不穷。Amazon Q的提示词投毒、Microsoft Copilot的数据泄露,以及开源智能体OpenClaw暴露的风险,都表明智能体自主性越强,安全风险放大效应越明显。为此,OWASP发布了《智能体应用安全十大风险》,国家网信办等部门也联合印发了《智能体规范应用与创新发展实施意见》,首次从国家层面提出治理要求。
针对这些行为层面的安全挑战,蚂蚁AI安全实验室推出了SingGuard-NSFA。这款模型的核心作用是在智能体执行任何动作之前,进行实时的安全检测,构建起“请求拦截”和“响应兜底”的双重行为安全防护体系。
- 精细的风险分类体系: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,并建立了覆盖133种语言、近10万条样本的专属安全评测体系。
- 灵活的两种工作模式:
- 安全审计模式:逐条生成详细的风险分析报告,方便事后审查和合规记录。
- 实时防护模式: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。
- 多种模型规模选择:提供0.8B、2B、4B、9B四种模型规模,可满足从边缘设备到云端服务器的不同部署需求。

多项公开评测显示,SingGuard-NSFA在智能体输入和输出安全检测中均表现优异。其中,0.8B的模型即可达到8B模型的性能水平,并且在新增风险类别时,只需训练轻量模块,无需重新训练整个模型,部署成本低、迭代效率高。
小提示: 对于预算有限或对延迟要求极高的场景,建议优先尝试0.8B模型,它在保证性能的同时,能显著降低资源消耗。
多模态内容安全护栏:SingGuard
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。例如,曾有研究者通过使用Unicode字符和西里尔字母替换敏感词,成功绕过了某些安全护栏,套取了系统提示词。这表明,当模型能理解变形文字、图片等跨模态信息时,传统的关键词识别式护栏已经力不从心。
为此,蚂蚁AI安全实验室推出了SingGuard,这是一个面向文本、图片及跨模态内容的安全护栏。它能够建立统一的安全判断框架,识别出攻击者隐藏在文字、图片等不同模态中的恶意动作。同时,它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更新规则,非常适合规则持续演进、业务流量较大的生产环境。
在推理机制上,SingGuard采用了“快慢结合”的创新模式: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,也提升了检测的准确率。

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值均为最高。其对比对象包括Llama Guard3、谷歌ShieldGemma、GPT-5.1、Gemini3-Pro等业内主流护栏,SingGuard均实现了全面领先。
常见问题:
问:为什么需要专门的多模态安全护栏?
答: 因为攻击者可以将恶意指令隐藏在图片或特殊编码的文本中,传统模型可能无法识别。SingGuard能够统一分析不同模态的信息,从而更有效地拦截这类复杂攻击。
持续的AI安全投入与产业实践
中国信通院人工智能研究所安全治理部副主任呼娜英指出,随着大模型从内容生成迈向自主执行,AI安全已延伸至行为管控和系统治理,成为智能体规模化应用的基础能力。蚂蚁AI安全实验室此前已针对开源智能体框架OpenClaw开展专项安全审计,并联合清华大学开源了智能体安全防御插件ClawAegis,为自主智能体提供全生命周期防护。
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,涵盖支付安全、数据安全、隐私保护和风险治理等领域。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。同时,蚂蚁集团还积极参与AI安全标准构建,如牵头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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