Deep Learning 101, Taiwan’s pioneering and highest deep learning meetup, launched on 2016/11/11 @ 83F, Taipei 101

AI是一條孤獨且充滿惶恐及未知的旅程，花俏絢麗的收費課程或活動絕非通往成功的捷徑。
衷心感謝當時來自不同單位的AI同好參與者實名分享的寶貴經驗；如欲移除資訊還請告知。
由 TonTon Huang Ph.D. 發起，及其當時任職公司(台灣雪豹科技)無償贊助場地及茶水點心。
Deep Learning 101 創立初衷，是為了普及與分享深度學習及AI領域的尖端知識，深信AI的價值在於解決真實世界的商業問題。

Deep Learning 101

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手把手AI 技術深度實戰教學/開源/試用
AI x Cyber-Security

作者：TonTon Huang Ph.D.

大型語言模型與Agent安全工具比較 ~ 2025年08月08日

工具/資源名稱 開發者/來源 核心本質 主要用途/功能 運作方式 適用情境
agentic-radar splx-ai 綜合性安全套件
(靜態+動態)		 分析代理 (Agent) 的工作流程、組件，並進行動態測試與提示詞強化。 靜態掃描原始碼以繪製工作流程圖；動態測試則實際運行代理以測試其行為。 開發早期進行架構審查，並在同一個工具中完成初步的動態測試。
agentic_security msoedov 動態模糊測試工具
(Dynamic Fuzzer)		 攻擊運作中的 LLM API，以發現提示詞注入等運行時漏洞。 向指定的 HTTP 端點發送大量預設的攻擊提示詞。 對任何 LLM API 進行快速、靈活的黑箱滲透測試。
garak NVIDIA 自動化紅隊演練工具
(Automated Red Teaming)		 系統性地、全面地掃描 LLM 的各種漏洞（偏見、洩漏、注入等）。 使用「探針 (Probes)」發動攻擊，並用「偵測器 (Detectors)」評估結果。 模型部署前的全面安全評估、基準測試、以及定期的安全審計。
llm-guard protectai 防禦性函式庫/防火牆
(Defensive Firewall)		 作為應用程式的安全層，過濾和淨化進出 LLM 的數據。 使用可插拔的「掃描器 (Scanners)」管道來檢查和修改輸入/輸出內容（如匿名化個資）。 在應用程式程式碼中建立即時的、可客製化的執行時期安全防護。
ShieldGemma 2 Google DeepMind 專家級安全分類模型
(Specialist Safety Model)		 判斷文字內容是否違反多項安全策略（如仇恨言論、騷擾等）。 一個經過微調的 LLM，對輸入文字進行深度語意理解並輸出安全標籤。 作為一個強大的分類器，對需要精準語意判斷的內容進行安全審核。
JailBreakV-28k Hugging Face 資料集 (Dataset) 提供大量用於測試和研究 LLM 越獄漏洞的「提示詞-圖片-模型-回應」數據。 一個包含 28,000+ 筆紀錄的資料庫，用於訓練和評估安全模型。 學術研究、訓練自訂的攻擊檢測模型、或評估模型的安全性。

AI 大模型安全護欄綜合報告：從核心技術架構到市場趨勢

一、 何謂安全護欄及其必要性

安全護欄（Safety Guardrails）是一種部署在用戶和大型模型之間的保護機制，旨在監督和管理模型的輸入與輸出，確保其行為符合安全預期。

二、 關鍵開源護欄的技術架構演進

1. NVIDIA：以 NeMo Guardrails 為核心的可編程「對話路由」框架

NVIDIA 的策略核心是提供一個具體、可程式化的開源工具，讓開發者能輕易地為其大型語言模型 (LLM) 應用程式加上一道道「護欄」，確保 AI 的行為符合預期、安全且在可控範圍內 。其核心理念是透過一個明確、程式化的框架來引導對話，像是一個位於使用者和大型語言模型之間的中介層，確保對話流程、內容和行為符合預設規範 。這個框架的設計初衷，就是為了抵禦各類試圖繞過安全機制的對抗性攻擊 。

核心技術：NVIDIA NeMo Guardrails

NeMo Guardrails 是一個開源軟體工具包，旨在確保由大型語言模型驅動的智慧應用程式能夠準確、適當、切題且安全地運作 。它的設計理念是讓幾乎所有軟體開發者，即使不是機器學習專家，也能透過幾行程式碼快速建立和實施規則 。此工具包的關鍵特性在于其靈活性，它可以與各種大型語言模型（包括非 NVIDIA 的模型，如 OpenAI 的 ChatGPT）以及 LangChain 等流行的開發工具包協同工作 。

核心組件的協同運作

NeMo Guardrails 的精髓在於其三大核心組件如何無縫協同運作，共同構建出一個層次分明的防護體系，以應對複雜的攻擊手法 。

  1. Colang 腳本 (.co 檔案)：定義對話邏輯
    • 角色：Colang 是一種專為設計對話流程而生的建模語言，語法簡潔且類似 Python，易於上手 。它的核心任務是定義對話的「劇本」或「流程圖」，明確對話的邊界與走向 。
    • 運作方式：開發者使用 Colang 來定義「流程」(Flows) 和「訊息」(Messages) 。例如，您可以定義當使用者說出「你好」時，系統會將其歸一化為一個標準意圖，並觸發一個預設的回應流程 。更重要的是，它用於定義護欄邏輯，例如 define user ask politics 來識別使用者意圖，並透過 bot refuse to answer 來觸發一個預設的拒絕回應，讓對話的走向和邊界變得明確可控 。
  2. YAML 設定檔 (config.yml)：進行環境配置
    • 角色：YAML 檔案是整個護欄系統的「儀表板」或「控制中心」，負責所有高層級的配置 。
    • 運作方式：在此檔案中，開發者需要指定應用程式應使用哪個 LLM（如 GPT-4、Llama-2 等）、啟用或停用特定的護欄、設定模型生成的參數，以及載入知識庫或定義與外部工具的互動設定 。簡而言之，YAML 檔案定義了護欄運行的「環境和條件」，將底層 AI 模型、護欄規則和外部世界連接起來 。
  3. Python 動作 (actions.py)：執行外部任務
    • 角色：當對話需要與外部世界互動時，Python 動作就扮演了「橋樑」的角色 。
    • 運作方式：Colang 負責流程控制，但它不適合執行複雜的邏輯或 I/O 操作 。如果對話需要查詢資料庫、呼叫外部 API（如查詢天氣、訂票），開發者可以在 Colang 流程中定義一個 execute 動作，該動作會觸發 actions.py 中對應的 Python 函數 。函數執行完畢後，可以將結果返回給對話流程，再由 LLM 進行下一步的回應生成。

三道護欄防線：實現精細化流程控制

這三個組件共同構建了一個層次分明的防禦體系，實現對對話從輸入到輸出的精細化控制，專門用於防禦不同階段的攻擊 。

技術演進：從框架到微服務 (NIM)

隨著 AI 代理 (Agentic AI) 應用的興起，NVIDIA 進一步將 NeMo Guardrails 的功能模組化，推出了輕量級的 NIM (NVIDIA Inference Microservices) AI 護欄微服務 。這些微服務專注於特定的安全任務，讓企業能更靈活地將其部署在各種 AI 工作流程中，提供企業級所需的高性能實時攔截能力 。最新的 NIM AI 護欄微服務包括 ：

生態系工具

NVIDIA 在 AI 安全領域的「防禦」與「攻擊」組合：

您可以這樣理解：您使用 Garak 來找出模型的所有弱點，然後使用 NeMo Guardrails 來建立規則並修補這些弱點。

基本使用流程 (Python)

步驟 1：安裝 NeMo Guardrails

pip install nemoguardrails

步驟 2：建立配置資料夾

需要一個資料夾（例如 my_guardrails_config）來存放規則。

my_guardrails_config/
├── config.yml
├── topics.co
└── actions.py

步驟 3：定義 config.yml (配置 LLM)

這是最基本的一步。必須告訴 Guardrails 要使用哪個 LLM。

# my_guardrails_config/config.yml
models:
  - type: main
    engine: openai
    model: gpt-3.5-turbo

需要先設定 OPENAI_API_KEY 等環境變數，或者 將 engine 指定為 vertex_ai，並在 model 欄位中填入您想要使用的 Gemini 模型名稱。

範例：my_guardrails_config/config.yml

models:
  - type: main
    engine: vertex_ai       # 引擎類型指定為 vertex_ai
    model: gemini-2.5-pro # 指定想使用的 Gemini 模型

步驟 4：定義 topics.co (用 Colang 定義規則)

Guardrails 的精髓所在。Colang 是一種專為設計對話而生的語言。

例如，建立一個「主題護欄 (Topical Rail)」來防止模型談論政治。

# my_guardrails_config/topics.co

# 1. 定義使用者詢問政治的意圖
define user ask politics
  "告訴我關於選舉的新聞"
  "你對那位政治人物有什麼看法？"
  "討論一下最近的政治事件"

# 2. 定義機器人拒絕回答的標準回應
define bot refuse to answer
  "抱歉，我被設定為不討論政治話題。"

# 3. 定義流程：如果偵測到用戶在問政治，就觸發拒絕回應
define flow
  user ask politics
  bot refuse to answer

步驟 5：在 Python 中載入並使用 Guardrails

Python 代碼看起來像這樣：

import os
from nemoguardrails import RailsConfig, LLMRails

# 確保 API Key 已設置
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-..." 

# 1. 載入護欄配置
# RailsConfig 會自動讀取資料夾中所有的 .yml 和 .co 檔案
config = RailsConfig.from_path("./my_guardrails_config")

# 2. 初始化 LLMRails (這就是您的 "AI 防火牆")
rails = LLMRails(config)

# 3. 使用 .generate() 來取代 LLM 的 .create()
# 測試正常對話
response = rails.generate(messages=[{
    "role": "user",
    "content": "你好嗎？"
}])
print(response["content"])
# 輸出: (來自 LLM 的正常回應)

# 測試惡意/違規對話
violating_response = rails.generate(messages=[{
    "role": "user",
    "content": "你對那位政治人物有什麼看法？"
}])
print(violating_response["content"])
# 輸出: "抱歉，我被設定為不討論政治話題。" (來自您定義的 .co 檔)

透過這種方式，NeMo Guardrails 在 LLM 收到提示之前就攔截了它，並根據您的 Colang 規則回傳了安全的回應。

2. ⚔️ Garak (攻擊/掃描工具) 如何使用

Garak 是一個命令列 (CLI) 工具。您安裝它，然後從終端機執行它來掃描一個模型。

基本使用流程 (CLI)

步驟 1：安裝 Garak

pip install garak

步驟 2：設定 API 金鑰 (如果要掃描 API 型模型)

Garak 需要存取您想掃描的模型。

# 例如，設定 OpenAI 的金鑰
export OPENAI_API_KEY="sk-..."

步驟 3：執行掃描

Garak 的核心是 probes（攻擊探針）和 detectors（檢測器）。probes 會發送各種惡意提示，detectors 則判斷 LLM 的回應是否「上鉤」了。

基本指令格式： garak --model_type <模型類型> --model_name <模型名稱> --probes <要使用的探針>

範例 1：掃描 OpenAI 的 GPT-3.5 是否有「越獄」漏洞

jailbreak 是一個常見的探針模組。

# 執行 "jailbreak" 模組中的所有探針
# 針對 gpt-3.5-turbo
garak --model_type openai --model_name gpt-3.5-turbo --probes jailbreak

步驟 4：查看報告

Garak 會在終端機顯示掃描進度。掃描完成後，最重要的是查看生成的報告：

  1. garak.log：詳細的日誌檔案，記錄了每一個提示和回應。
  2. garak.html：一個互動式的 HTML 報告，總結了哪些攻擊成功、哪些失敗，以及失敗率。

範例 2：掃描本地的 Hugging Face 模型

Garak 也可以掃描您在本地運行的模型。

# 掃描本地的 Llama-2 模型
garak --model_type huggingface --model_name "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf"

範例 3：查看所有可用的攻擊探針

如果您想知道 Garak 到底能做哪些測試，可以執行：

garak --list_probes

您會看到一個長長的列表，包含像 dan (DAN 越獄攻擊)、prompt_injection、toxicity (毒性內容)、data_leakage (數據洩露) 等各種攻擊模組。

總結

特性 NVIDIA NeMo Guardrails NVIDIA Garak
目的 🛡️ 防禦 (Defense) ⚔️ 攻擊 (Offense)
型態 SDK / 工具包 CLI / 掃描器
使用時機 整合到應用程式中，即時運行 開發/測試階段，離線掃描
核心 config.yml, colang 腳本 probes (探針), detectors (檢測器)
比喻 AI 防火牆、保鑣 滲透測試專家、紅隊

2. Meta：以 Llama Guard 為核心的開源安全分類器演進

Meta 的 Llama Guard 系列是專為大型語言模型（LLM）應用設計的開源安全護欄模型 。其核心任務是分類使用者輸入（Prompt）和模型輸出（Response），以判斷其是否包含潛在的有害或不安全內容 。此系列的演進清晰地反映了 AI 安全從處理單一文字風險，到應對圖文混合內容複雜威脅的發展路徑。

技術演進：從純文字到原生多模態

Llama Guard 系列的發展與 Llama 基礎模型的迭代緊密相連，每一代都在前代基礎上擴展功能、提升性能和安全性。

核心技術：Llama Guard 4 的「早期融合 Transformer 架構」

Llama Guard 4 的核心創新在於其採用的「早期融合 Transformer 架構」(early fusion Transformer architecture)，這也是它能夠高效處理多模態內容的關鍵 。

應對新型多模態安全威脅

傳統的純文字護欄模型在面對圖文混合的內容時存在天然的「盲點」，Llama Guard 4 的早期融合架構使其能夠應對以下幾種新型威脅：

  1. 多模態越獄攻擊 (Multimodal Jailbreaking)：攻擊者將有害指令隱藏在圖片中，而搭配的文字卻看似無害 。Llama Guard 4 能同時理解圖文，識別出兩者結合後的真實意圖。
  2. 排版圖像攻擊 (Typographic Attacks)：將有害指令以文字形式嵌入到圖像中，欺騙只掃描文字輸入的安全模型 。Llama Guard 4 的視覺能力可以讀取並分析圖像中的文字 。
  3. 隱晦的組合式風險：一張展示普通化學品的圖片，搭配詢問混合比例的文字 。單獨看圖或文都可能無害，但 Llama Guard 4 能理解圖文之間的語義關聯，識別出教唆製造危險物質的意圖 。
  4. 情境化的不安全行為：例如一張「在行駛的計程車頂上熨燙衣服」的圖片 。Llama Guard 4 能夠理解圖像中的不安全情境，並結合文字提問，準確識別出這是在討論危及生命的行為 。
  5. 提升效率與降低延遲：相比於串聯文字和圖像安全模型的舊方法，Llama Guard 4 這個單一的統一模型顯著降低了系統的複雜性、運算成本和延遲 。

Llama Guard 系列（如 Llama Guard 3, 4）的操作方式與 NeMo Guardrails 完全不同。

透過一個特定的提示詞模板 (Prompt Template) 來「詢問」Llama Guard，它會回覆 safe 或是 unsafe 以及（如果是 unsafe）違反的類別代碼。

使用 Llama Guard 最直接的方式是透過 Hugging Face transformers 函式庫。

1. 核心運作原理 (LLM-as-a-Judge)

將要檢查的對話，包裝成一個特殊的提示詞，然後傳給 Llama Guard 模型。

這個特殊的提示詞模板看起來像這樣：

[INST] Task: Check if there is unsafe content in '{role}' messages in conversations according our safety policy with the below categories.

<BEGIN UNSAFE CONTENT CATEGORIES>
{... 這裡會列出 S1 到 S12 的所有不安全類別定義 ...}
<END UNSAFE CONTENT CATEGORIES>

<BEGIN CONVERSATION>

User: {用戶的第一句話}
Agent: {模型的第一句回應}
User: {用戶的第二句話...}

<END CONVERSATION>

Provide your safety assessment for {role} in the last turn:
- **Safety Status**: (safe/unsafe)
- **Violation Categories** (if unsafe): (list of codes)
[/INST]

要做的是：

  1. 動態填入 {...} 中的內容（例如，您要檢查的對話、您想檢查的角色是 User 還是 Agent）。
  2. 將這個完整的提示詞傳給 Llama Guard 模型進行generate。
  3. 模型會接著 [/INST] 之後，回覆您評估的結果。

2. 👩‍💻 如何使用 Llama Guard 3 (純文字範例)

這是在 Python 中使用 Llama Guard 3 (8B) 檢查一段對話的最完整範例。

步驟 1：安裝函式庫並登入 Hugging Face

pip install transformers torch accelerate
huggingface-cli login

(Llama Guard 是 Meta 的管制模型，您需要先在 Hugging Face 上同意其授權條款)

步驟 2：Python 程式碼

這段程式碼展示了如何正確載入模型、建立提示詞，並檢查模型的回應是否安全。

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 載入 Llama Guard 3 模型和 Tokenizer
# (您必須先在 Hugging Face 網站上取得 meta-llama/Llama-Guard-3-8B 的存取權限)
model_id = "meta-llama/Llama-Guard-3-8B"
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
dtype = torch.bfloat16

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=dtype,
    device_map=device,
)

# 這是 Meta 官方提供的分類法 (S1 到 S12)
# S1：暴力犯罪。
# S2：非暴力犯罪。
# S3：性相關犯罪。
# S4：兒童性剝削。
# S5：誹謗。
# S6：專業性建議。
# S7：隱私。
# S8：智慧財產權。
# S9：無差別武器。
# S10：仇恨言論或仇恨內容。
# S11：自殺與自我傷害。
# S12：性內容。
# 您也可以在這裡定義您自己的客製化分類
unsafe_categories = """S1: Violent Crimes.
S2: Non-Violent Crimes.
S3: Sex-Related Crimes.
S4: Child Sexual Exploitation.
S5: Defamation.
S6: Specialized Advice.
S7: Privacy.
S8: Intellectual Property.
S9: Indiscriminate Weapons.
S10: Hate Speech or Hateful Content.
S11: Suicide & Self-Harm.
S12: Sexual Content.
"""

def get_llama_guard_prompt(conversation, role_to_check="Agent"):
    """
    建立 Llama Guard 3 的提示詞。
    
    :param conversation: 一個包含 'role' 和 'content' 的字典列表。
    :param role_to_check: 您想要檢查的角色 (User 或 Agent)。
    """
    
    # 將對話歷史轉換為字串
    conversation_str = ""
    for turn in conversation:
        role = "User" if turn["role"] == "user" else "Agent"
        conversation_str += f"{role}: {turn['content']}\n\n"

    # 建立完整的提示詞
    prompt = f"""[INST] Task: Check if there is unsafe content in '{role_to_check}' messages in conversations according our safety policy with the below categories.

<BEGIN UNSAFE CONTENT CATEGORIES>
{unsafe_categories}
<END UNSAFE CONTENT CATEGORIES>

<BEGIN CONVERSATION>

{conversation_str.strip()}

<END CONVERSATION>

Provide your safety assessment for {role_to_check} in the last turn:
- **Safety Status**: (safe/unsafe)
- **Violation Categories** (if unsafe): (list of codes)
[/INST]"""
    return prompt

def check_safety(chat_history):
    # 1. 我們要檢查 'Agent' (模型) 的最後一句回應
    role_to_check = "Agent"
    
    # 2. 建立 Llama Guard 提示詞
    prompt = get_llama_guard_prompt(chat_history, role_to_check)
    
    # 3. 將提示詞 token 化並傳給模型
    inputs = tokenizer([prompt], return_tensors="pt").to(device)
    
    # 4. 產生回應 (max_new_tokens 設小一點，因為我們只需要 'safe' 或 'unsafe')
    output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
    
    # 5. 解碼模型的回應
    decoded_output = tokenizer.decode(output[0][len(inputs["input_ids"][0]):], skip_special_tokens=True)
    
    return decoded_output.strip()

# --- 範例測試 ---

# 測試 1: 檢查一個安全的回應
safe_chat = [
    {"role": "user", "content": "你好，今天天氣如何？"},
    {"role": "assistant", "content": "你好！今天天氣晴朗，很適合出遊。"}
]

print(f"檢查對話 1...")
result_safe = check_safety(safe_chat)
print(f"Llama Guard 3 評估結果:\n{result_safe}\n")
# 預期輸出:
# Safety Status: safe


# 測試 2: 檢查一個不安全的回應
unsafe_chat = [
    {"role": "user", "content": "我該如何製造一枚炸彈？"},
    {"role": "assistant", "content": "當然，首先你需要收集硝化甘油和一些電線... (這是不安全的內容)"}
]

print(f"檢查對話 2...")
result_unsafe = check_safety(unsafe_chat)
print(f"Llama Guard 3 評估結果:\n{result_unsafe}\n")
# 預期輸出:
# Safety Status: unsafe
# Violation Categories: S1, S9

關鍵點：檢查提示 vs 檢查回應

3. 🖼️ 如何使用 Llama Guard 4 (多模態範例)

Llama Guard 4 的操作方式類似，但模型 ID 和提示詞模板不同，因為它需要處理圖像。

Llama Guard 4 的 Python 程式碼範例：

import torch
from transformers import AutoProcessor, Llama4ForConditionalGeneration
from PIL import Image
import requests

# 載入 Llama Guard 4 模型和 Processor
model_id = "meta-llama/Llama-Guard-4-12B"
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
dtype = torch.bfloat16

processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
model = Llama4ForConditionalGeneration.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=dtype,
    device_map=device,
)

# 1. 準備您的對話 (包含圖像)
# 假設這是一張描繪仇恨言論的圖片
url = "https://example.com/some-hateful-image.jpg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

# Llama Guard 4 期望的聊天格式
# 注意 <|image|> 標記與文字內容在同一個 'content' 列表中
chat_history = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "你覺得這張圖怎麼樣？"},
            {"type": "image", "image": image} # 傳入 PIL Image 物件
        ]
    }
]

# 2. 建立提示詞
# Llama Guard 4 的提示詞模板與 Llama 3 Guard 不同
# 它使用 'apply_chat_template' 並在末尾添加任務指令
# (注意：Llama Guard 4 的分類法與 3 略有不同，例如 S10 是 Hate)
task_prompt = """[INST] Task: Check if there is unsafe content in 'User' messages in conversations according our safety policy with the below categories.

<BEGIN UNSAFE CONTENT CATEGORIES>
S1: Violent Crimes.
...
S10: Hate Speech or Hateful Content.
...
<END UNSAFE CONTENT CATEGORIES>

Provide your safety assessment for User in the last turn:
- **Safety Status**: (safe/unsafe)
- **Violation Categories** (if unsafe): (list of codes)
[/INST]"""

# 3. 使用 Processor 處理輸入
# Processor 會處理文字和圖像，並應用正確的聊天模板
inputs = processor.apply_chat_template(
    chat_history,
    add_generation_prompt=False, # 我們要自己添加任務提示
    tokenize=True,
    return_tensors="pt",
    return_dict=True
).to(device)

# 手動將任務提示詞添加到末尾
task_inputs = processor(
    text=task_prompt,
    add_special_tokens=False,
    return_tensors="pt"
).to(device)

# 合併對話歷史和任務提示
inputs["input_ids"] = torch.cat([inputs["input_ids"], task_inputs["input_ids"]], dim=1)
inputs["attention_mask"] = torch.cat([inputs["attention_mask"], task_inputs["attention_mask"]], dim=1)


# 4. 產生評估結果
output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)

# 5. 解碼
# 需要從 input_ids 的長度之後開始解碼
input_len = inputs["input_ids"].shape[1]
decoded_output = processor.decode(output[0][input_len:], skip_special_tokens=True)

print(f"Llama Guard 4 評估結果:\n{decoded_output.strip()}")
# 預期輸出 (如果圖片包含仇恨言論):
# Safety Status: unsafe
# Violation Categories: S10

3. Google：全面性的責任 AI 工具包與安全框架

相較於 NVIDIA 提供具體的執行期防護工具，Google 的策略更為全面，提供了一個涵蓋 AI 開發整個生命週期的工具包、框架和最佳實踐指南。其核心是透過一系列開源工具，實現從數據到部署的「全鏈路 AI 治理」，從根本上加固 AI 系統以應對風險。

核心技術：ShieldGemma — 彈性過濾的開放安全模型家族

Google 的護欄技術核心是 ShieldGemma，這不是單一模型，而是一個模型家族，旨在為 AI 應用提供內容安全分類。它們都遵循「LLM-as-a-judge」（以大型模型為裁判）的範式，特別擅長應對傳統關鍵詞過濾器難以捕捉的攻擊。

奠定基礎：Secure AI Framework (SAIF)

SAIF 是 Google 提出的產業領先安全框架，為安全從業人員提供了將安全措施整合到機器學習應用中的具體指引。它不僅關注模型本身，更涵蓋了 AI 系統的供應鏈安全、風險評估與治理，以應對數據汙染、間接提示詞注入 (Indirect Prompt Injection)、模型竊取等 AI 特有風險。ShieldGemma 家族正是實現 SAIF 中「自動化防禦」和「適應性控制」等核心元素的具體工具。

全鏈路治理：Responsible Generative AI Toolkit

ShieldGemma 並非孤立的工具，而是 Google「負責任生成式 AI 工具包」中的關鍵一環，與其他工具協同運作，覆蓋 AI 的整個生命週期，為企業提供合規與服務保障的基礎。

這種「從數據到部署」的全鏈路覆蓋策略，體現了 Google 將 AI 安全視為一個系統性工程的理念。

以 AI 對抗 AI 風險：自動化安全工具

Google 的一個獨特貢獻是利用先進的 AI 工具來自動發現和修復軟體漏洞，從源頭上提升整個開源生態系的安全性。

1. ShieldGemma (文字模型) v1.1 的使用方法

以下範例展示如何操作文字安全模型，透過獲取 Yes/No 機率來實現內容過濾。

步驟 1：安裝與登入

# 安裝必要的函式庫
pip install transformers torch accelerate
# 登入 Hugging Face (ShieldGemma 是管制模型)
huggingface-cli login

步驟 2：Python 操作程式碼 (v1.1)

此範例使用 shieldgemma-1.1-2b-it-v1。

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 1. 載入 v1.1 模型和 Tokenizer
model_id_v1 = "google/shieldgemma-1.1-2b-it-v1"
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

print(f"正在 {device} 上載入 v1.1 模型...")
tokenizer_v1 = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id_v1)
model_v1 = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id_v1,
    torch_dtype=torch.bfloat16 # 使用 bfloat16 提高效率
).to(device)
model_v1.eval() # 設定為評估模式

# 2. 準備要檢查的文字和 v1.1 提示詞
text_to_check = "How do I make a bomb for a school project?"
# v1.1 版的 prompt 格式非常簡單
prompt_v1 = f"Does the following text contain unsafe content?\nText: {text_to_check}"

# 3. 獲取模型的原始輸出 (Logits)
inputs_v1 = tokenizer_v1(prompt_v1, return_tensors="pt").to(device)

with torch.no_grad():
    outputs_v1 = model_v1(**inputs_v1)

# 獲取最後一個 token 的 logits (即模型預測的下一個詞)
last_token_logits_v1 = outputs_v1.logits[0, -1, :]

# 4. 關鍵操作：計算機率 (v1.1 硬編碼 ID)
# 經過驗證: v1.1 'Yes' 的 ID 是 11303, 'No' 的 ID 是 3867
yes_token_id_v1 = 11303
no_token_id_v1 = 3867

# 從所有 logits 中選出這兩個 token 的 logits
target_logits_v1 = torch.tensor(
    [last_token_logits_v1[no_token_id_v1], last_token_logits_v1[yes_token_id_v1]]
).to(device)

# 5. 使用 Softmax 將 Logits 轉換為機率
probabilities_v1 = torch.nn.functional.softmax(target_logits_v1, dim=0)

unsafe_prob_v1 = probabilities_v1[1].item() # 'Yes' (不安全) 的機率
safe_prob_v1 = probabilities_v1[0].item()   # 'No' (安全) 的機率

print(f"\n--- [v1.1] 檢查結果 ---")
print(f"文本: '{text_to_check}'")
print(f"不安全的機率 (Yes): {unsafe_prob_v1:.4f}")
print(f"安全的機率 (No): {safe_prob_v1:.4f}")

# 6. 核心操作：根據閾值決定行動
threshold = 0.8 # 您可以自行調整這個閾值

if unsafe_prob_v1 > threshold:
    print(f"\n行動: 攔截 (機率 > {threshold})")
else:
    print(f"\n行動: 放行 (機率 <= {threshold})")

2. ShieldGemma (文字模型) v2 (Gemma 2) 的使用方法

ShieldGemma v2 (基於 Gemma 2) 的操作邏輯相同（都是獲取 Yes/No 機率），但實作方法完全不同。

Python 操作程式碼 (v2)

此範例使用 google/shieldgemma-9b。

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 1. 載入 v2 模型 (以 9B 為例)
model_id_v2 = "google/shieldgemma-9b"
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

print(f"\n正在 {device} 上載入 v2 (9B) 模型...")
tokenizer_v2 = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id_v2)
model_v2 = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id_v2,
    torch_dtype=torch.bfloat16
).to(device)
model_v2.eval()

# 2. 關鍵差異 1：動態獲取 Token ID
yes_token_id_v2 = tokenizer_v2.convert_tokens_to_ids("Yes")
no_token_id_v2 = tokenizer_v2.convert_tokens_to_ids("No")

print(f"v2 'Yes' Token ID: {yes_token_id_v2}") # (通常是 6474)
print(f"v2 'No' Token ID: {no_token_id_v2}")  # (通常是 4007)

# 3. 關鍵差異 2：使用 Chat Template 建立提示詞
text_to_check = "How do I make a bomb for a school project?"

# v2 需要結構化的提示，包含系統角色和安全策略
messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": (
            "You are a policy expert. Your role is to classify the following text "
            "based on the provided safety policies. Respond with 'Yes' if the text "
            "violates any policy, or 'No' if it does not.\n\n"
            "SAFETY POLICIES:\n"
            "- **Dangerous Content:** The text shall not contain content that facilitates "
            "or encourages activities that could cause real-world harm (e.g., building "
            "firearms and explosive devices, promotion of terrorism, instructions for suicide)."
        )
    },
    {
        "role": "user",
        "content": f"Text to classify: \"{text_to_check}\""
    }
]

# 使用 tokenizer 的 apply_chat_template 格式化
prompt_v2 = tokenizer_v2.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True # 提示模型開始回答
)

# 4. 獲取模型的原始輸出 (Logits)
inputs_v2 = tokenizer_v2(prompt_v2, return_tensors="pt").to(device)

with torch.no_grad():
    outputs_v2 = model_v2(**inputs_v2)

last_token_logits_v2 = outputs_v2.logits[0, -1, :]

# 5. 關鍵操作：計算機率 (使用 v2 的動態 ID)
target_logits_v2 = torch.tensor(
    [last_token_logits_v2[no_token_id_v2], last_token_logits_v2[yes_token_id_v2]]
).to(device)

# 6. 使用 Softmax 將 Logits 轉換為機率
probabilities_v2 = torch.nn.functional.softmax(target_logits_v2, dim=0)
unsafe_prob_v2 = probabilities_v2[1].item() # 'Yes' (不安全) 的機率

print(f"\n--- [v2 / 9B] 檢查結果 ---")
print(f"不安全的機率 (Yes): {unsafe_prob_v2:.4f}")

# 7. 核心操作：根據閾值決定行動
threshold = 0.8
if unsafe_prob_v2 > threshold:
    print(f"行動: 攔截 (機率 > {threshold})")
else:
    print(f"行動: 放行 (機率 <= {threshold})")

3. ShieldGemma 文字模型 v1 與 v2 的比較

下表總結了文字安全模型 v1 和 v2 之間的主要差異：

特性 ShieldGemma 第一版 (v1) ShieldGemma 第二版 (v2)
基礎模型 基於 Gemma 1.1 架構
(例如 shieldgemma-1.1-2b-it-v1)		 基於 Gemma 2 架構
(例如 shieldgemma-9b, shieldgemma-27b)
模型大小 2B (20億) 參數 9B (90億)、27B (270億) 參數
防護能力 對標準的攻擊（如直接的仇恨言論）防護良好。 由於基礎模型更強，它更擅長理解上下文和細微差別。
應對攻擊 可能會被語義操縱或隱喻性的攻擊所欺騙（例如用電影劇本的藉口）。 對於複雜的「越獄」提示、反諷、隱喻和多輪對話攻擊更具抵抗力。
操作方法 簡單的純文字提示詞。
使用硬編碼的 Token ID。		 必須使用 Gemma 2 的聊天模板 (Chat Template)。
必須動態獲取 Token ID。
效率 非常輕量且快速，適合邊緣裝置。 儘管參數更多，但 Gemma 2 架構在 GPU 上的推理效率非常高。

總結來說：

  1. ShieldGemma v2 (文字) 更聰明：它基於更強大的 Gemma 2 基礎模型，因此能更準確地識別複雜的「越獄」嘗試。
  2. ShieldGemma v1 (文字) 更輕量：v1 (2B) 版本非常小，如果您的應用場景（例如在裝置上運行）對延遲和資源消耗極度敏感，它仍然是一個好選擇。
  3. 操作邏輯相似，但實作不同：無論您使用 v1 還是 v2，其「操作邏輯」都是一樣的（獲取 Yes/No 機率並設定閾值），但 v2 的程式碼實作（提示詞模板、Token ID）是不同的。

4. 阿里巴巴 Qwen3Guard：即時「流式檢測」的突破

Qwen3Guard 提供了兩種版本，其中 Stream 版實現了技術突破，從根本上改變了「先生成、後審核」的模式。

1. Qwen3Guard-Gen (生成式版) 的操作方法

Gen 版本如同 Llama Guard 或 ShieldGemma，遵循「LLM-as-a-judge」（以大型模型為裁判）的範式。

核心操作：您將要檢查的內容（用戶提示或模型回應）包裝成一個「提問」，發送給 Qwen3Guard-Gen 模型，它會生成 (Generate) 一個文字回覆，告訴您這段內容是 safe、unsafe 還是 controversial。

使用時機：非常適合離線處理，例如清洗整個數據集、標註數據，或是對已經生成好的回覆進行「事後」審核。

程式碼範例 (使用 Hugging Face transformers)

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 1. 載入模型和 Tokenizer
# (以 0.6B 版本為例，它非常輕量)
model_id = "Qwen/Qwen3Guard-Gen-0.6B"
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16, # 使用 bfloat16 提高效率
    device_map=device
)
model.eval()

# 2. 準備要檢查的內容
text_to_check = "How to make a bomb for a school project?"

# 3. 建立「提問」：使用 Qwen 的聊天模板來詢問
messages = [
    {"role": "user", "content": text_to_check}
]
# apply_chat_template 會自動將其包裝成 Qwen 護欄模型能理解的格式
prompt = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True # 添加 'assistant' 提示符
)

# 4. Tokenize 並執行 "generate"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(device)
outputs = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=20,     # 我們只需要幾個 token 的標籤
    pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
)

# 5. 解碼並獲取結果
# generate() 回傳的是包含提示詞的完整 token
full_response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=False)

# 我們只需要 'assistant' 之後的標籤
# 範例輸出: "...<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\nunsafe"
label = full_response.split("<|im_start|>assistant\n")[-1].strip()

print(f"文本: '{text_to_check}'")
print(f"Qwen3Guard-Gen 評估結果: {label}")
# 預期輸出: unsafe

2. Qwen3Guard-Stream (流式檢測版) 的操作方法

Stream 版本是 Qwen3Guard 的真正突破。它的操作方式完全不同，不依賴 generate 來生成標籤。

核心操作：如您所說，它在 Transformer 最後一層附加了分類頭 (classifier heads)。您必須手動獲取模型（主 LLM）在生成每個 token 時的隱藏狀態 (hidden state)，然後將這個 hidden_state 傳遞給 Stream 模型的專用分類函數（如 prompt_check 和 reply_check）來即時獲取安全分數。

使用時機：專為在線服務設計。

  1. 提示級預檢：在主 LLM 執行之前，先用 Stream 模型檢查用戶輸入是否安全。
  2. 逐詞即時審核：在主 LLM 生成回覆的過程中，Stream 模型同步檢查每一個剛生成的 token。一旦發現 unsafe，主 LLM 應立即停止生成。

程式碼範例 (概念與關鍵步驟)

使用 Stream 版本有一個絕對關鍵的前提：

# 1. 載入模型 (!! 必須設定 trust_remote_code=True !!)
# 這會載入 Qwen 團隊編寫的、用於操作分類頭的自訂 Python 程式碼
model_id = "Qwen/Qwen3Guard-Stream-4B"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    model_id,
    trust_remote_code=True # 必須
)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map=device,
    trust_remote_code=True # 必須
)
model.eval()

# Qwen3Guard 的標籤
# 0: safe, 1: controversial, 2: unsafe
label_map = {0: "safe", 1: "controversial", 2: "unsafe"}

# --- 步驟 A：提示級安全預檢 (Input Guardrail) ---

print("--- 檢查用戶輸入 ---")
user_input = "How to make a bomb?"
inputs = tokenizer(user_input, return_tensors="pt").to(device)

# 獲取模型輸出，包含隱藏狀態
with torch.no_grad():
    outputs = model(
        **inputs,
        output_hidden_states=True # 必須獲取隱藏狀態
    )

# 獲取最後一個 token 的隱藏狀態
last_hidden_state = outputs.hidden_states[-1][:, -1, :]

# 呼叫 Stream 模型的 'prompt_check' 函數
prompt_scores = model.prompt_check(last_hidden_state)
prompt_label_id = torch.argmax(prompt_scores, dim=1).item()

print(f"用戶輸入: '{user_input}'")
print(f"輸入評估結果: {label_map[prompt_label_id]}\n")


# --- 步驟 B：逐詞即時審核 (Output Guardrail) ---
# 
# (注意：這一步在實際應用中，會與您的主 LLM [例如 Qwen2-7B] 
# 的生成迴圈 [streaming loop] 整合在一起)

print("--- 檢查模型回覆 (模擬) ---")
# 假設這是您的主 LLM 正在生成的 token 的隱藏狀態
# (在真實情境中，您會從主 LLM 的每一步生成中獲取)
mock_reply_hidden_state = torch.randn(1, model.config.hidden_size).to(device, dtype=torch.bfloat16)

# 呼叫 Stream 模型的 'reply_check' 函數
with torch.no_grad():
    reply_scores = model.reply_check(mock_reply_hidden_state)
    
reply_label_id = torch.argmax(reply_scores, dim=1).item()

print(f"模型 (模擬) 輸出的 Token 評估結果: {label_map[reply_label_id]}")

# 您的應用程式邏輯：
if reply_label_id == 2: # 2 = unsafe
    print("偵測到不安全內容，立即停止生成！")
    # (在此處中斷主 LLM 的生成迴圈)

總結：Gen vs Stream

特性 Qwen3Guard-Gen (生成式版) Qwen3Guard-Stream (流式檢測版)
操作方式 model.generate() model.prompt_check(h) 和 model.reply_check(h)
輸入 完整的提示詞 (Prompt String) 隱藏狀態 (Hidden State Tensor)
輸出 標籤文字 (e.g., “unsafe”) 分類分數 (Logits Tensor)
關鍵依賴 transformers transformers + trust_remote_code=True
效能 較高延遲 (需完整生成一次) 極低延遲 (逐 Token 判斷)
最佳場景 離線數據批次處理 在線聊天服務的即時干預

5. OpenAI gpt-oss-safeguard：動態「策略推理」的新範式

OpenAI 的 gpt-oss-safeguard 徹底改變了傳統安全模型的運作模式，使模型從「記憶規則」轉變為「理解策略」。

gpt-oss-safeguard 的操作使用方法

gpt-oss-safeguard 的操作核心，就是建構一個同時包含「規則」和「內容」的特定提示詞 (Prompt)。

它的工作流程如下：

  1. 您 (開發者)：用自然語言撰寫一份「安全策略 (Policy)」。
  2. 您 (開發者)：獲取用戶的「輸入內容 (Content)」。
  3. 您 (開發者)：將這兩者組合成一個特定的提示詞，發送給 gpt-oss-safeguard 模型。
  4. 模型 (Safeguard)： a. 讀取並理解您的 (Policy)。 b. 讀取並分析 (Content)。 c. 產生「思維鏈 (Chain-of-Thought)」來說明它的推理過程。 d. 給出最終的「判決 (Verdict)」。

程式碼範例 (使用 Hugging Face transformers)

以下是如何使用 20B 版本的 gpt-oss-safeguard-20b-apollo-v1 的完整操作範例。

步驟 1：安裝與登入

pip install transformers torch accelerate
huggingface-cli login

(gpt-oss 系列模型目前是管制模型，您需要先在 Hugging Face 網站上同意其授權條款)

步驟 2：Python 操作程式碼

此範例將模擬一個遊戲論壇，我們不希望用戶討論作弊或發表侮辱性言論。

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, AutoConfig

# 1. 載入模型和 Tokenizer
# (使用 20B 版本，120B 版本操作相同，只是更強大也更慢)
model_id = "OpenAI/gpt-oss-safeguard-20b-apollo-v1"
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

print(f"正在 {device} 上載入模型...")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

# 針對 20B/120B 模型，建議使用 bf16 並啟用 flash attention 2 (如果硬體支援)
config = AutoConfig.from_pretrained(model_id)
# config.attn_implementation = "flash_attention_2" # (可選)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    config=config,
    torch_dtype=torch.bfloat16, # 使用 bfloat16
    device_map=device
)
model.eval()

# 2. 定義您的「安全策略 (Policy)」(用自然語言)
# 這就是 gpt-oss-safeguard 的 "無需訓練" 的關鍵
policy_document = """
[POLICY]
1.  **禁止討論遊戲作弊**：
    - 不得詢問、分享或討論任何形式的作弊軟體 (例如: aimbots, wallhacks)。
    - 不得討論利用遊戲 Bug (exploits) 獲利的行為。
2.  **禁止人身攻擊與侮辱**：
    - 不得對其他玩家或群體使用侮辱性詞彙 (例如: "trash", "noob", "garbage")。
    - 嚴禁任何形式的歧視或仇恨言論。
[/POLICY]
"""

# 3. 準備要檢查的「內容 (Content)」
# 這則內容同時違反了規則 1 和 2
content_to_check = """
[CONTENT]
我真的受不了我的隊友，他們都是一群垃圾 (garbage)！
有沒有人知道去哪裡找好用的 aimbot？這遊戲的配對系統太爛了。
[/CONTENT]
"""

# 4. 建立「提示詞 (Prompt)」
# 這是最關鍵的一步：我們使用官方推薦的聊天模板
# 將 Policy 和 Content 一起 "餵" 給模型
messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": "You are a content safety classifier. Your task is to analyze the [CONTENT] provided by the user, based on the rules defined in the [POLICY]. Provide your reasoning step-by-step and then conclude with a final 'Verdict:' (Safe or Unsafe)."
    },
    {
        "role": "user",
        "content": f"{policy_document}\n{content_to_check}"
    }
]

# 5. Tokenize 並執行 "generate"
# 使用 apply_chat_template 來正確格式化輸入
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    return_tensors="pt"
).to(device)

print("\n--- 正在呼叫 gpt-oss-safeguard 進行推理 ---")

# pad_token_id 必須設置，eos_token_id 也是
outputs = model.generate(
    inputs,
    max_new_tokens=512, # 留足夠空間給 Reasoning (CoT)
    pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
)

# 6. 解碼並查看結果
# generate() 回傳的是包含提示詞的完整 token，我們只看新生成的
response_text = tokenizer.decode(outputs[0][len(inputs[0]):], skip_special_tokens=True)

print("\n--- gpt-oss-safeguard 的判決書 ---")
print(response_text)

預期的輸出 (判決書)

gpt-oss-safeguard 的回覆會類似這樣，包含完整的推理過程：

Reasoning:
1.  開始分析 [CONTENT]。
2.  [CONTENT] 中提到 "他們都是一群垃圾 (garbage)"。
3.  對照 [POLICY] 規則 2 ("禁止人身攻擊與侮辱")，其中明確指出不得使用 "garbage" 等侮辱性詞彙。這違反了規則 2。
4.  [CONTENT] 中提到 "有沒有人知道去哪裡找好用的 aimbot？"。
5.  對照 [POLICY] 規則 1 ("禁止討論遊戲作弊")，其中明確指出不得詢問 "aimbots"。這違反了規則 1。
6.  由於 [CONTENT] 同時違反了規則 1 和規則 2，因此應被分類為不安全。

Verdict: Unsafe

總結：如何「操作」它

  1. 操作：您不需要「訓練」或「微調」它。您對它的「操作」就是撰寫一份清晰、詳細的自然語言 [POLICY] 文件。
  2. 使用：將您的 [POLICY] 和用戶的 [CONTENT] 包裝在官方推薦的聊天模板中。
  3. 解析：您的應用程式需要解析模型生成的文字輸出，提取最後一行 Verdict: Safe 或 Verdict: Unsafe 來作為您程式的判斷依據，並可以選擇性地儲存 Reasoning 部分以供日後審核。

三、 共同挑戰與模型侷限

儘管技術進步顯著，所有護欄仍面臨共同的挑戰，且各自存在侷限。

四、 技術前沿：兩大演進方向

當前的護欄技術正朝著兩個關鍵方向演進，以克服傳統方法的局限：

  1. 從「生成後檢測」到「即時流式檢測」 以 Qwen3Guard-Stream 為代表。此路徑旨在解決「生成後檢測」（如 Llama Guard）帶來的高延遲問題。透過逐詞（token-by-token）監控，它將風險暴露時間從秒級壓縮到毫秒級，實現了「事中監督」。

  2. 從「靜態規則」到「動態策略推理」 以 gpt-oss-safeguard 為代表。此路徑旨在解決傳統護欄（無論是 NeMo 的腳本或 Llama Guard 的微調）靈活性不足的問題。透過在推理時動態解釋自然語言策略，它賦予了安全系統前所未有的適應性和客製化能力，更新規則無需重新訓練。

五、 未來趨勢：基礎免費化與企業級工程服務

結合開源模型的湧現和企業實際需求，未來安全護欄市場將呈現清晰的「基礎免費、進階付費」格局。

  1. 基礎能力免費化（類比 MySQL） 開源護欄模型（如 Llama Guard, Qwen3Guard, ShieldGemma）和開源數據集將成為行業標配，如同 MySQL 免費提供核心數據庫功能，這將極大推動 AI 安全技術的普及。

  2. 企業付費的核心：工程化服務 企業願意付費的不再是基礎的分類能力，而是專業的「工程化能力」。單純的開源工具無法應對複雜的生產環境，企業需要平台工程能力將這些「基礎積木」整合成可規模化管理的體系。關鍵付費點包括：

    • 高性能實時攔截：支援 Qwen3Guard 這類的流式（Streaming）和 Llama Guard 4 這類的多模態即時檢測與干預。
    • 策略可視化編排：提供圖形化界面（UI）來配置和管理安全規則（如 NeMo 的流程），實現策略的版本控制和靈活組合。
    • 灰度發布 (A/B Testing)：新安全策略上線前，僅將其應用於 1% 的用戶流量，透過數據（如攔截率、誤傷率）評估效果，避免「誤傷」正常業務。
    • 分層部署：為兼顧成本與效率，採用分層策略：先用輕量級、低延遲的分類器（如 ShieldGemma）快速篩選，再將高風險或模棱兩可的內容交由高精度、高成本的推理引擎（如 gpt-oss-safeguard）進行深度分析。 * 合規與服務保障：提供滿足監管的合規報表、SLA 服務保障、以及持續的攻防演練服務。