一个帮企业拦截敏感数据外发的AI使用安全网关

行业分类

企业服务/SaaS

创业方向

企业AI安全 / 数据防泄漏（AI-DLP）

面向痛点

帖子核心争议就是有人把涉密资料发给Kimi做分析，结果请求被路由/转发到海外模型（38楼'我用v4api跑请求，里面出现过克劳德的内容'；39楼'有人把涉密的东西放到公网服务上了'）。企业完全无法知道员工把什么内容、发给了哪个模型厂商，模型侧还可能拿数据做训练（54楼'普通用户直接用是直接不装了会拿你的数据做训练的'）。

解决方案

在企业网络出口/终端部署AI流量网关：识别ChatGPT、Claude、Kimi、豆包等各类大模型API与网页请求，对提示词和附件做敏感信息识别（红头文件、证件号、代码库、军工/地理关键词），支持拦截、脱敏改写、强制路由到内网本地模型，并全程记录谁在何时把什么发给了哪个模型，输出可审计日志。

潜在人群

政企与涉密单位、军工/科研院所、金融与医疗机构、有核心代码的软件与制造企业

变现 / 商业模式

按终端数或流量订阅（每终端每月几十元）+ 私有化部署授权费 + 年度规则库/情报更新服务费；通过系统集成商、等保测评机构渠道分销

所需资源条件

• 启动资金（必须） · 资金 — 约50-150万，覆盖小团队研发与首个政企POC
• 涉密信息系统集成资质（加分） · 资质证照 — 面向涉密单位投标的前置门槛，早期可先做非涉密企业客户
• 信息安全产品销售渠道/系统集成商资源（必须） · 流量渠道 — 政企采购高度依赖集成商与测评机构背书
• 敏感信息识别规则库与算力（加分） · 数据 — 中文公文、军工术语、代码指纹等语料，用于训练分类模型

补充说明

早期可用开源DLP规则+小模型起步，先做民营大中型企业验证；涉密资质可作为中期目标，通过与大厂/集成商联合体投标绕过。

所需岗位

• 安全研发工程师 ×2（技术） — 流量解析、TLS解密旁路、规则引擎
• 后端工程师 ×2（技术） — 网关服务、日志审计、多租户
• 算法工程师（技术） — 敏感内容分类与脱敏改写模型
• 政企销售（商务） — 对接保密办、信息安全部、集成商
• 售前解决方案工程师（市场） — 写方案、陪标、POC交付

风险

大模型厂商自带企业合规版本、云厂商安全产品下沉可能挤压；政企回款周期长；资质门槛高；若'Kimi路由'事件最终被证伪，短期营销叙事会失效（46楼'无法证伪的事情'、65楼'任何指控你可直接全部当成放屁'）。

依据

39楼'b248827124：分析了一下可能是真的……问题在于有人把涉密的东西放到公网服务上了'；23楼'重要的东西就得走本地部署'；42楼'这玩意能验证吧，你数据传哪里了应该能留痕吧'；60楼'为了用在线OCR提取文件中素材……没想到路由到海外了'；54楼'普通用户直接用是直接不装了会拿你的数据做训练的'。

下一步验证

先做轻量版：一个能识别并拦截'提示词中夹带公文/代码/证件信息'的浏览器插件+SaaS控制台，找3-5家有保密要求的制造/软件企业免费试用，验证拦截准确率与误杀率。

标签

AI安全,数据防泄漏,政企合规,本地部署,企业网关