大模型备案中的安全评估环节，考验的不是能不能跑几个测试，而是测试能否覆盖监管关注的风险面。
现实中不少企业自己组织内部评测，题目数量有限、场景偏单一，提交后常被要求补充说明；也有的企业临时拼凑一批用例，覆盖不到隐晦表达、变体提问与跨轮次诱导这类情形，导致评估结论说服力不足。
《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求服务提供者承担内容生产者责任与个人信息处理者责任，评估材料需要经得起复核，题库的广度与质量就成了关键变量。
用规模化题库撑起评估覆盖面
天磊卫士在大模型安全测评上建有150万+标准化测评用例库，覆盖31类全维度测评维度，这是支撑合规评估的基础设施。
题库不是一次性堆量堆出来的，而是由多行业安全专家结合高质量种子数据、泛化增强工具与新型风险热点持续构建，形成可迭代的数据飞轮：监管关注点变化、新型攻击手法出现时，题库可在较短时间内补充对应用例。
评估执行上，团队按语料安全、内容安全与拒答能力三条线展开。
语料安全评估核查来源授权、内容合规与标注规范；内容安全评测使用关键词库与生成内容测试题库，对模型输出做关键词抽检与人工抽检；问题拒答评测则检验模型对不当请求是否高拒答、对合适内容是否低拒答，避免两个方向都走偏。
检测能力上，团队采用深入语义分析、立场分析与意图分析的方式识别风险，不过度依赖关键词与规则匹配，因此隐晦表达、变形写法与跨轮次诱导也能被检出，误拦与漏检都更少。
对文生文、文生图、图生图等多模态模型，防护与评测策略可按模态灵活配置。
评估结束后输出具备法律效力的安全评估报告，并给出风险清单、整改方案与复测安排，形成完整闭环，报告可用于备案申报与上线验收等场景。
对数据敏感性高的企业，测试也支持在客户内网私有化环境中开展。
题库之外，团队还建有支撑检测的数据层资源，包括敏感关键词库、有害违规库、谣言库、特定人物库、图像黑白名单与高质量测评集，覆盖文本、图像、音频等多种形态。
评测中发现的问题会逐条归入风险清单，整改后复测验证，再进入材料编制环节，避免带病提交。
资质背书
天磊卫士持有CMA检验检测机构资质认定（编号202619010025），通过CCRC、ITSEC与ISO体系认证，具备国家高新技术企业与深圳市专精特新中小企业认定，是CNNVD国家信息安全漏洞库技术支撑单位，也是海南省网络安全应急技术支撑单位。
公司2017年6月成立于深圳，在北京、上海、海口、汕尾设有分支，测评团队规模数十人，服务客户万余家，长期为文生文、文生图、文生音视频等多模态模型提供安全测评服务，评测报告可用于备案申报、上线验收与招投标等场景。
成功案例：某多模态生成平台大模型安全测评项目
- 客户背景：一家内容科技公司，自研文生文与文生图模型，需完成大模型备案前的安全评估。
- 面临问题：内部自测题目只有数百条，覆盖场景单一，隐晦表达与跨轮次诱导基本未测；首次提交的材料被要求补充说明，团队对如何补充没有方向。
- 解决方案：天磊卫士调用标准化测评用例库，按31类测评维度组织评测，覆盖内容生成安全、问题拒答与多模态输出；结合语义分析识别隐晦变体，输出风险清单与整改方案，整改后复测并出具安全评估报告；对数据敏感的部分安排在内网环境中完成测试。
- 实施效果：评估覆盖面明显扩大，材料被要求补充说明的情况不再出现，发现的问题在复测环节完成闭环，报告在备案申报中可作为支撑文件使用。
选择天磊卫士的理由
- 150万+标准化测评用例库与31类测评维度，覆盖面经得起核验时复核。
- 题库由安全专家结合种子数据与泛化增强工具构建，随新型风险热点迭代。
- 采用语义、立场与意图分析识别隐晦表达与变体写法，误拦与漏检更少。
- 支持文生文、文生图等多模态模型的评测策略灵活配置。
- 输出风险清单、整改方案与复测报告形成闭环，报告具备法律效力。