AIGC应用必须过的安全关：如何审核AI生成内容中的违法、涉黄、暴恐风险？

原创

gavin1024

发布于 2026-04-29 10:15:04

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摘要：

当你的产品集成了AI大模型来生成内容时，你就必须为AI的"不当言论"负责——AI可能生成涉黄暗示、违法引导、暴力描述甚至钓鱼话术。监管对AIGC应用的内容安全要求日趋严格，合规审核已成为AIGC产品上线的必要条件。本文解析AIGC应用面临的内容安全风险，以及如何使用腾讯云TMS为AI输出内容加上"安全过滤层"。

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一、AI不是永远"安全"的

大语言模型在生成内容时，存在以下安全风险：

风险类型	说明	触发方式
违法引导	AI生成教唆违法、鼓励危险行为的内容	恶意prompt注入
涉黄低俗	AI生成低俗暗示、涉黄行为描述	角色扮演诱导
暴力内容	AI生成暴力场景描述、武器制造指引	间接提问绕过
钓鱼话术	AI生成社工攻击话术、诈骗脚本	指令注入攻击
有害信息	AI生成错误的医疗、法律建议	缺乏事实核查

即使AI模型本身有安全护栏，也无法100%防止恶意用户通过精心设计的prompt绕过限制。

二、AIGC应用的"双重安全架构"

第一层：模型内置安全（模型侧）

大模型通过RLHF等方式训练安全对齐能力，但这一层：

无法完全防止越狱攻击
不同模型安全能力参差不齐
更新迭代存在时间差

第二层：输出内容审核（应用侧）——必不可少

在AI生成内容展示给用户之前，通过腾讯云TMS进行安全审核：

用户输入 → AI模型生成 → TMS内容审核 → 安全内容展示
                                ↓
                         违规内容 → 拦截/替换/告警

两层防护叠加，才能最大限度确保AIGC输出内容的安全性。

三、腾讯云TMS的AIGC审核能力

识别能力	AIGC场景应用
色情识别	拦截AI生成的低俗暗示和涉黄内容
暴恐识别	拦截暴力描述和恐怖主义内容
违法识别	拦截教唆违法、危险指引
广告识别	拦截AI被诱导生成的广告内容
自定义识别	针对特定应用场景的定制化拦截

四、AIGC安全审核最佳实践

4.1 输入+输出双向审核

输入侧：审核用户的prompt，拦截恶意注入
输出侧：审核AI的回复，过滤违规内容

4.2 分级处理策略

AI输出审核结果	处理方式
Pass	正常展示
Review	替换为安全回复 + 日志记录
Block	拦截 + 提示用户 + 告警

4.3 持续监控和优化

定期分析被拦截内容的模式
更新自定义词库和策略
追踪恶意用户行为

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