基于 AI 大模型技术的敏感词筛选与风险控制系统

市面上基于 AI 大模型技术的敏感词筛选与风险控制系统，已经形成了一个从企业级综合平台到专用模型与工具的完整开源生态。

下面是几个主流且有代表性的开源方案，供你参考：

🏢 企业级综合平台与框架

这类方案功能全面，经过大规模生产环境验证，适合对系统稳定性、扩展性有较高要求的企业。

• JoySafety (京东开源)：京东开源的大模型安全框架，在京东内部经历了日均亿级调用的实战检验，攻击拦截率超过 95%-。它支持 BERT、FastText、Transformer 等多种模型的热插拔，并提供一键 Docker 部署，能快速集成到现有系统。特别值得一提的是，其提示词注入检测模型已升级为三分类架构，能精准区分正常请求、明确攻击和潜在风险。

• 元岳大模型算法备案安全监控系统：专为大模型与算法备案场景设计的一站式平台-。它采用了多层级检测架构：底层基于 Trie树算法实现毫秒级本地敏感词匹配，上层可接入阿里云、火山引擎等云端内容审核 API 进行深度语义分析-。系统还提供可视化监控面板和日志记录，方便企业满足合规要求-。

• NeMo Guardrails (NVIDIA开源)：NVIDIA 推出的开源工具包，旨在为 LLM 应用添加可编程的“护栏”–12。它使用 Colang 专用语言来定义和执行复杂的对话流程与安全规则-12。其功能覆盖了内容安全、越狱检测、主题控制等多个方面，并且 NVIDIA 已将其核心能力打包成微服务，便于集成-12。

🧠 专用模型与工具

这类方案更专注于某个细分领域，例如提供专用的审核模型或解决特定问题。

• SingGuard (蚂蚁集团开源)：蚂蚁集团AI安全实验室开源的多模态大模型安全护栏，专注于多模态内容安全与智能体行为安全两大方向-。

• YuFeng-XGuard-Reason (阿里开源)：阿里巴巴开源的护栏模型系列，其特点是能提供可配置、可解释的风险归因信息-，不仅告诉你内容不安全，还能说明为什么。

• OpenGuardrails：自称首个统一了大模型安全检测、操纵防御和可部署护栏基础设施的完全开源平台-，支持用户根据应用领域配置不安全类别和敏感度阈值-。

• GA Guard 系列：Hugging Face 上的开源权重审核模型系列-，专为自动化审核、智能体输入筛查、提示词注入检测等场景设计，可作为安全系统的一层-。

• Drishti：一个自称“快速、诚实、可自行托管”的 LLM 内容安全系统-，主要提供提示词注入检测、个人身份信息(PII)检测与编辑、输出安全分类三项检查，并返回校准后的风险分数-。

• FlexGuard-Qwen3-8B：一个严格度自适应的内容审核模型，能输出 0-100 的连续风险评分，并给出一个或多个安全类别-。

🧩 轻量级库与方案

这类方案通常轻量、灵活，适合快速集成到现有项目，或作为更复杂系统的基础组件。

• llm-guard-system：一个基于 llm-guard 库实现的 LLM 安全防护系统-。它内置了超过 21,930个 中文敏感词库-，可以对用户输入和模型输出进行双重安全检查，并支持通过配置文件灵活调整。

• Lexfence：一个支持多模态（文本、图像、视频） 审核的开源服务-。它的一大特点是支持接入 OpenAI、Claude、Gemini 等多种 AI 模型作为审核引擎，并可通过 API 密钥进行商业化的用量管理与计费。

• AdvancedSensitiveWords：一个为 Minecraft 服务器设计的审核插件-，其架构（DFA 词匹配、事件驱动、可选的 LLM 辅助审核）对其他实时聊天审核系统有参考价值-。

• DataFine：一个专注于中文语料的数据处理工具-，集成了规则清洗、敏感词过滤、广告过滤等多种功能，可为 AI 模型训练提供安全可靠的数据-。

• llm_security：一个基于 Java (Spring Boot) 实现的内容安全检测项目-，通过分类法和敏感词检测法对 LLM 的输入和输出进行安全检测-。

• Intelligent-Content-Moderation-System-Using-LLaMA：一个完全可离线运行的内容审核系统-。它使用 Python 标准库实现的朴素贝叶斯分类器进行内容分类，并通过确定性启发式算法进行情感和毒性检测-。

• Sensitive Lexicon MCP：一个为 LLM 提供敏感词检测能力的 MCP (Model Context Protocol) 服务器-。它支持15个类别的敏感词（如政治、色情、暴力等），开发者可以方便地将此能力集成到支持 MCP 的 AI 应用中-。

💎 总结与选型建议

面对这些选择，你可以根据自身情况来决定：

• 追求功能全面、企业级应用：JoySafety 和 NeMo Guardrails 是首选。两者都经过大型企业验证，生态成熟。

• 需要满足国内合规（如算法备案）：元岳大模型算法备案安全监控系统 的设计更贴近此类需求。

• 需要审核多种模态（如图片、视频）：可以关注 SingGuard（多模态安全）或 Lexfence。

• 希望快速集成、轻量级使用：llm-guard-system 提供了开箱即用的敏感词检测功能。

• 技术栈为 Java：llm_security 是一个不错的起点。

此外，在生产环境中，通常不会依赖单一方案。一个稳健的系统往往采用分层防御策略，结合 传统规则过滤（如敏感词库）和 AI 模型深度分析，以实现安全与性能的最佳平衡。