AI网关护栏：在用户看到之前验证提示和输出

生产级AI应用不仅需要一个好的提示词，还需要一个控制层，能够检查进入模型的内容、检查返回的内容，并在响应到达用户或下游系统之前做出明确的决策。.

这就是AI网关护栏的理念。.

具体架构因产品而异。有些团队在应用后端设置检查，有些使用网关或代理，有些结合模型级安全设置与自定义验证。重要的是，安全性不应依赖于每个功能团队记住将相同的逻辑连接到每个端点。.

对于开发者来说，护栏是产品责任的一部分。ShareAI可以帮助您路由模型使用并将AI流量货币化，但您的应用仍然负责政策、权限、日志记录、客户体验和人工审核。.

为什么网关级护栏很重要

一个AI应用通常从简单开始。一个端点调用一个模型。然后使用范围扩大：更多功能、更多客户、更多模型提供商、更多内部工具、更多用户生成的输入，以及更多生成的答案可能触发操作的地方。.

在那时，每个功能的安全逻辑变得难以信任。一个应用版本可能会阻止提示词注入。另一个可能只检查毒性。第三个可能跳过输出验证，因为团队正在赶着上线。.

网关级护栏通过将验证放在模型流量附近解决了一致性问题。应用可以通过一个共享层发送请求，该层评估提示词、模型响应或两者。该层返回一个判定，例如允许、阻止、编辑、审核或重试。.

这并不消除产品判断的需要，而是创建了一个执行判断的地方。.

好的护栏应该回答四个问题：

• 这个提示词发送到模型是否安全？
• 这个模型输出展示给用户是否安全？
• 模型是否基于应用提供的证据保持了可靠性？
• 发生了什么，团队是否可以稍后审计决策？

在调用模型之前需要验证什么

输入验证在风险到达模型之前捕获它们。.

第一类是提示注入。用户、文档、网页或工具结果可能包含旨在覆盖系统提示、泄露隐藏上下文或强制模型调用不应使用的工具的指令。 OWASP LLM 应用程序十大风险 将提示注入和过度代理视为核心 LLM 应用程序风险是有原因的：模型可能在遵循指令，但产品仍需对结果负责。.

第二类是政策适配。如果您的应用程序不支持医疗、法律、金融、成人、辱骂或自残相关内容，请在花费模型令牌或创建面向客户的答案之前进行验证。.

第三类是敏感数据。一些提示可能包含秘密、凭证、个人数据或专有内容，这些内容应被屏蔽、掩盖或通过更严格的工作流程处理。.

第四类是工具权限。如果您的应用程序通过以下模式将模型连接到工具 模型上下文协议, ，验证应考虑模型允许接触的内容。读取文件、查询数据库、发送电子邮件和删除记录不应共享相同的信任级别。.

在用户看到输出之前需要验证的内容

输出验证在生成后但暴露之前捕获问题。.

从直接安全检查开始：毒性、骚扰、不安全指令、敏感信息和政策违规。即使原始提示看起来无害，模型可能会生成您的产品不应显示的内容。.

接下来，验证基础。如果您的应用程序提供参考文档、检索片段、数据库行或客户记录，答案应与该上下文进行核对。流畅但不支持的答案可能比明显的失败更具破坏性，因为用户更可能信任它。.

然后验证结构。如果输出应该是 JSON、支持宏、合同条款、数据库更新或工具命令，请检查架构和允许的字段。不要让模型将任意文本写入需要约束数据的地方。.

最后，验证行动准备情况。草稿电子邮件可以展示给用户进行审核。退款批准、账户更改、代码合并或客户通知可能需要明确的人为审核。.

目标不是让每个答案都完美，而是防止可预测的失败到达代价高昂的地方。.

有意选择阻止、允许或审查行为

只有当产品知道如何处理判决时，防护栏才有用。.

对于低风险问题，应用程序可能会要求用户修改提示。对于不支持的输出，应用程序可能会以安全的备用答案回应，并解释无法验证结果的原因。对于高风险操作，应用程序可能会将运行发送给人工审查员。.

最困难的决定是如何处理防护栏系统故障。如果验证不可用，应用程序应该开放失败并继续运行，还是关闭失败并阻止请求？

没有通用答案。.

对于低风险的草稿功能来说，开放失败可能是合理的，因为可用性很重要，且输出仍需用户审查。对于涉及监管建议、财务操作、账户变更、私人数据或外部工具执行的工作流程来说，关闭失败更安全。.

根据工作流程做出决定，而不是全局性决定。产品可以对头脑风暴宽松，对影响客户、资金、数据或安全的操作严格。.

明确ShareAI的角色

ShareAI帮助开发者将AI使用连接到市场和API层。开发者可以通过ShareAI路由推理，从中选择模型， 模型市场, 并在自己的应用程序生成AI使用时设置利润率。.

这并不意味着ShareAI是您产品安全模型的所有者。.

开发者仍然拥有：

• 用户身份验证和授权。.
• 应用程序特定的内容政策。.
• 提示和输出验证。.
• 工具权限和审批流程。.
• 面向客户的错误处理。.
• 日志记录、监控和支持审查。.
• 隐私和合规决策。.

这一区别很重要。ShareAI可以支持您的AI产品的经济性，但防护措施是您与客户签订的应用合同的一部分。.

如果您正在实施Builder工作流程，请从 ShareAI文档 和 API参考, 开始，然后将集成与您自己的策略检查和可观察性配对。.

实用实施清单

在为生产模型调用添加防护措施时使用此清单：

• 列出产品中的每个AI工作流程。.
• 按风险对每个工作流程进行分类：草稿、建议、客户操作、数据访问、工具操作或受监管领域。.
• 验证提示是否存在注入尝试、不安全内容、不支持的请求和敏感数据。.
• 验证输出是否存在策略违规、不支持的声明、架构错误和数据泄漏。.
• 决定哪些工作流程可以开放失败，哪些必须关闭失败。.
• 为不可逆或高影响的操作添加人工审查。.
• 记录裁决、模型ID、工作流ID、用户ID和原因代码。.
• 跟踪验证延迟和失败率。.
• 使用对抗性提示、混乱文档和工具结果注入进行测试。.
• 随着使用范围扩大，重新审视政策。.

为了可观察性， OpenTelemetry可观察性入门 是一个有用的起点。AI防护措施应生成跟踪和日志，不仅解释请求被阻止，还解释为什么被阻止以及应用接下来做了什么。.

常见问题

什么是AI网关防护措施？

AI网关防护措施是放置在模型流量附近的验证检查。它们检查提示、输出或工具调用，并在AI响应到达用户或系统之前返回诸如允许、阻止、审查或重试的决策。.

ShareAI是否提供AI防护引擎？

本文并未将ShareAI定位为防护引擎。ShareAI帮助开发者访问模型、路由AI使用并将应用流量货币化。开发者应在自己的应用程序堆栈中实施特定产品的安全性、政策、日志记录和审查控制。.

为什么要同时验证提示和输出？

提示验证在输入到达模型之前捕获不安全或操控性输入。输出验证在用户或下游系统看到之前捕获不安全、不支持、格式错误或违反政策的响应。.

什么是提示注入？

提示注入是试图通过与应用预期行为相冲突的指令来操控模型的行为。它可能来自用户输入、检索的文档、网页或工具结果。.

输出验证应该检查什么？

输出验证应该检查不安全内容、不支持的声明、敏感数据泄漏、模式错误、与提供的上下文不符的幻觉，以及是否准备好进行任何后续操作。.

是否每个被阻止的请求都应该以相同方式失败？

不一定。一个头脑风暴功能可以与财务工作流程或账户管理工具有不同的响应方式。根据风险匹配响应：要求用户修改、显示安全的替代方案、发送审查或完全阻止。.

什么是开放失败与关闭失败？

开放失败意味着当防护系统不可用时应用继续运行。关闭失败意味着应用在验证可用之前阻止请求。高风险工作流程通常需要比低风险草稿功能更严格的行为。.

防护措施如何影响构建者的盈利？

防护措施可以减少浪费的模型调用，防止昂贵的失败，并使高级AI工作流程更容易获得信任。构建者仍然可以通过ShareAI路由使用并设置利润率，但产品应该控制工作流程何时允许花费更多令牌或继续。.

防护措施是否取代人工审查？

不会。防护措施减少了可预测的风险，但人工审查对于不可逆的操作、受监管的工作流程、敏感的客户结果以及模型不确定的情况仍然很重要。.

机构应该如何看待防护措施？

机构应该将防护措施视为客户交付的一部分。在启动之前定义政策、日志记录、升级和审查行为，特别是当AI功能涉及客户数据或外部工具时。.

网关防护措施是否仅适用于大型企业？

不是。较小的团队在拥有多个AI功能、多个模型或任何可能影响用户、数据或资金的工作流程时，也能从一致的验证中受益。.

添加的第一个防护措施是什么？

从提示注入检测、输出策略检查和结构化输出的模式验证开始。然后添加基础检查、工具权限以及在工作流程风险合理时进行人工审查。.