Zero Trust AI API：企业级LLM安全代理与零信任架构实践

一款企业级AI代理框架，通过提示注入防火墙、PII脱敏、RBAC权限控制和可信执行环境，为大语言模型推理端点提供全方位的安全防护。

• 原作者/维护者: masthan-shaik-cse
• 来源平台: GitHub
• 原始标题: zero_trust_ai_api
• 原始链接: https://github.com/masthan-shaik-cse/zero_trust_ai_api
• 发布时间: 2024-2025年

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随着大语言模型（LLM）在企业场景中的广泛应用，安全问题日益凸显。企业在使用 LLM API 时面临多重风险：

攻击者可能在用户输入中嵌入恶意指令，试图让模型执行非预期的操作，如泄露系统提示词、绕过内容安全策略或执行未授权的数据访问。

用户可能在对话中无意透露个人身份信息（PII）、商业机密或受监管的数据。如果这些信息被发送到第三方 LLM 服务商，将带来严重的合规风险。

传统 API 调用往往缺乏细粒度的访问控制，难以实现基于用户角色、数据敏感度或业务场景的差异化的模型访问策略。

对于金融、医疗、政府等对数据安全要求极高的行业，将敏感数据发送到外部云服务可能违反数据本地化或数据主权法规。

Zero Trust AI API 项目正是为解决这些安全挑战而设计的。它不仅仅是一个简单的 API 包装器，而是一个完整的企业级安全框架，将零信任安全理念引入 LLM 推理端点。

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项目采用分层防御的安全架构，在每个处理阶段都实施严格的安全控制：