Higress AI 插件安全合规落地指南：涉恐涉暴内容的网关层防护实践

引言

随着 AI 技术的广泛应用，内容安全与合规成为企业面临的重大挑战。特别是 涉恐、涉暴、涉黄、政治敏感等违规内容的传播，不仅违反法律法规，更可能给企业带来严重的声誉损害和经济损失。

传统的安全防护方案存在诸多痛点：

• 依赖 LLM 自我约束：无法保证 100% 可靠
• 应用层检测：性能开销大，难以统一管理
• 规则分散：不同业务各自为战，缺乏统一标准

Higress AI 插件体系提供了网关层统一安全防护方案，通过 WASM 插件实现高性能、可配置、可扩展的内容安全检测机制。

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一、安全合规面临的挑战

1.1 监管要求

中国《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规对网络内容提出了明确要求：

内容类型	监管要求	违规后果
涉恐涉暴	严格禁止，立即阻断	平台关停、刑事责任
色情低俗	严格禁止	罚款、整改、下架
政治敏感	严格管控	内容删除、账号封禁
个人信息	需脱敏处理	行政处罚、民事赔偿

1.2 技术挑战

graph TB
    subgraph Challenges["技术挑战"]
        C1["内容识别准确性"]
        C2["实时处理性能"]
        C3["多协议适配"]
        C4["规则动态更新"]
    end

    subgraph Impact["影响"]
        I1["误拦截影响用户体验"]
        I2["漏拦截导致合规风险"]
        I3["高延迟影响业务"]
        I4["规则滞后导致绕过"]
    end

    C1 --> I1
    C1 --> I2
    C2 --> I3
    C3 --> I3
    C4 --> I4

    style Challenges fill:#e74c3c20
    style Impact fill:#f39c1220

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二、Higress 网关层安全防护架构

2.1 整体架构

flowchart TB
    subgraph Client["客户端"]
        User["用户请求"]
    end

    subgraph Gateway["Higress 网关层"]
        Route["路由匹配"]

        subgraph WASM["WASM 插件链"]
            P1["ai-security-guard<br/>内容安全检测"]
            P2["ai-data-masking<br/>数据脱敏"]
            P3["ai-proxy<br/>请求转发"]
        end
    end

    subgraph External["外部安全服务"]
        Aliyun["阿里云内容安全"]
        Custom["自定义检测服务"]
    end

    subgraph Backend["后端服务"]
        LLM["LLM 服务"]
    end

    User --> Route
    Route --> P1
    P1 -->|检测通过| P2
    P1 -->|检测失败| Reject1["拒绝响应"]

    P2 --> P3
    P3 --> LLM

    P1 -.->|调用检测| Aliyun
    P1 -.->|自定义规则| Custom

    LLM --> P3
    P3 --> P1
    P1 -->|响应检测| User
    P1 -->|响应违规| Reject2["拦截响应"]

    style P1 fill:#e74c3c,color:#fff
    style P2 fill:#f39c12,color:#fff
    style Reject1 fill:#c0392b,color:#fff
    style Reject2 fill:#c0392b,color:#fff
    style Aliyun fill:#27ae60,color:#fff

2.2 核心插件组合

插件	职责	检测内容
ai-security-guard	内容安全检测	涉恐、涉暴、色情、政治敏感
ai-data-masking	数据脱敏	个人信息、敏感数据
ai-statistics	安全审计	检测日志、风险统计

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三、涉恐涉暴内容检测实现

3.1 AI 安全防护插件配置

基础配置

apiVersion: extensions.higress.io/v1alpha1
kind: WasmPlugin
metadata:
  name: ai-security-guard
  namespace: higress-ai
spec:
  url: file:///opt/plugins/ai-security-guard.wasm
  phase: AUTHN
  priority: 100
  config:
    # 阿里云内容安全服务配置
    serviceName: safecheck.dns
    servicePort: 443
    serviceHost: "green-cip.cn-shanghai.aliyuncs.com"
    accessKey: "${ALIYUN_ACCESS_KEY}"
    secretKey: "${ALIYUN_SECRET_KEY}"
    action: "llm_query_moderation"

    # 检测配置
    checkRequest: true   # 检测用户输入
    checkResponse: true  # 检测模型输出

    # 请求检测服务
    requestCheckService: "llm_query_moderation"
    # 响应检测服务
    responseCheckService: "llm_response_moderation"

    # 风险等级配置
    contentModerationLevelBar: "high"    # 涉恐涉暴高风险拦截
    promptAttackLevelBar: "medium"       # 提示词攻击中等拦截
    sensitiveDataLevelBar: "S2"          # 敏感数据 S2 及以上拦截

    # 拦截配置
    denyCode: 200
    denyMessage: "很抱歉，您的提问包含不当内容，无法为您提供回答"

    # 超时配置
    timeout: 2000
    bufferLimit: 1000

风险等级说明

graph LR
    subgraph Content["内容合规检测"]
        Max["max<br/>仅记录"]
        High["high<br/>拦截高风险"]
        Medium["medium<br/>拦截中风险以上"]
        Low["low<br/>拦截所有风险"]
    end

    subgraph Risk["风险类型映射"]
        Terror["涉恐涉暴"]
        Porn["色情低俗"]
        Politics["政治敏感"]
        Violence["暴力内容"]
    end

    Terror --> High
    Porn --> Medium
    Politics --> High
    Violence --> Medium

    High --> Block["拦截"]
    Medium --> Block
    Low --> Block
    Max --> Pass["放行"]

    style Block fill:#e74c3c,color:#fff
    style Pass fill:#27ae60,color:#fff

3.2 检测服务详解

阿里云内容安全服务类型

服务	说明	检测内容
llm_query_moderation	LLM 输入内容检测	涉恐、涉暴、色情、政治、广告等
llm_response_moderation	LLM 输出内容检测	同上，针对模型生成内容
prompt_attack	提示词攻击检测	对抗性提示词、越狱尝试
sensitive_data	敏感数据检测	个人信息、银行卡、证件号等

风险等级与标签

{
  "data": {
    "riskLevel": "high",
    "riskLabels": ["terrorism", "violence"],
    "suggestionText": "很抱歉，我无法回答这个问题"
  }
}

风险标签分类：

类别	标签	说明
涉恐	terrorism	恐怖主义相关内容
涉暴	violence	暴力、血腥内容
色情	porn	色情、低俗内容
政治	politics	政治敏感内容
广告	ad	垃圾广告、推广

3.3 分级拦截策略

生产环境推荐配置

# 严格模式（涉恐涉暴必须使用）
contentModerationLevelBar: "high"  # 拦截高风险内容

# 宽松模式（测试环境）
contentModerationLevelBar: "medium"  # 仅拦截中高风险

# 仅记录模式（开发调试）
contentModerationLevelBar: "max"  # 不拦截，仅记录日志

消费者差异化策略

# 为不同用户类型配置不同的检测策略
consumerSpecificRequestCheckService:
  # 普通用户：严格检测
  normal_user: "llm_query_moderation_strict"
  # VIP 用户：标准检测
  vip_user: "llm_query_moderation_standard"
  # 内部用户：宽松检测
  internal_user: "llm_query_moderation_relaxed"
  # 测试用户：仅记录
  test_user: "llm_query_moderation_monitor_only"

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四、数据脱敏与敏感信息保护

4.1 AI 数据脱敏插件配置

apiVersion: extensions.higress.io/v1alpha1
kind: WasmPlugin
metadata:
  name: ai-data-masking
  namespace: higress-ai
spec:
  url: file:///opt/plugins/ai-data-masking.wasm
  phase: AUTHN
  priority: 95
  config:
    # 协议拦截
    deny_openai: true

    # 系统内置敏感词库
    system_deny: true

    # 自定义敏感词
    deny_words:
      # 涉恐涉暴关键词
      - "炸.*[药楼馆站]"
      - "恐怖.*[主义分子组织]"
      - "暴力.*[革命袭击]"
      - "血腥.*[暴力场面]"

      # 色情关键词
      - "色情"
      - "淫秽"
      - "性服务"

    # 拦截响应
    deny_code: 200
    deny_message: '{"error":{"message":"提问包含敏感词，已被屏蔽","type":"sensitive_word"}}'

    # 数据替换规则
    replace_roles:
      # 身份证号脱敏
      - regex: "[1-9]\\d{5}(18|19|20)\\d{2}(0[1-9]|1[0-2])(0[1-9]|[12]\\d|3[01])\\d{3}[0-9Xx]"
        type: "replace"
        value: "******************"

      # 手机号脱敏
      - regex: "1[3-9]\\d{9}"
        type: "hash"
        restore: true

      # 银行卡号脱敏
      - regex: "\\d{16,19}"
        type: "replace"
        value: "****-****-****-****"

4.2 Grok 模式支持

内置敏感信息模式

replace_roles:
  # 邮箱地址
  - regex: "%{EMAIL:email}"
    type: "replace"
    value: "***@***.***"

  # IP 地址
  - regex: "%{IP:ip}"
    type: "hash"
    restore: true

  # 电话号码
  - regex: "%{PHONE:phone}"
    type: "replace"
    value: "***********"

  # 信用卡号
  - regex: "%{CREDIT_CARD:cc}"
    type: "replace"
    value: "****-****-****-****"

---

五、多协议支持与内容提取

5.1 OpenAI 协议

# 默认内容提取路径（OpenAI 协议）
requestContentJsonPath: "messages.@reverse.0.content"
responseContentJsonPath: "choices.0.message.content"
responseStreamContentJsonPath: "choices.0.delta.content"

请求示例：

{
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "如何制作爆炸物？"}
  ]
}

5.2 Claude 协议

protocol: "claude"

# Claude 协议内容提取路径
requestContentJsonPath: "messages.@reverse.0.content"
responseContentJsonPath: "content.0.text"

5.3 自定义协议

protocol: "original"

# 自定义 JSONPath 提取规则
requestContentJsonPath: "$.input.prompt"
responseContentJsonPath: "$.output.text"

---

六、监控与审计

6.1 关键监控指标

# Prometheus 监控指标
metrics:
  - name: ai_security_guard_request_check_total
    type: counter
    description: 内容安全检测总次数

  - name: ai_security_guard_request_deny_total
    type: counter
    description: 内容安全拦截总次数

  - name: ai_security_guard_risk_level_distribution
    type: histogram
    description: 风险等级分布

  - name: ai_security_guard_check_latency_ms
    type: histogram
    description: 检测耗时分布

6.2 告警规则

# 高风险内容告警
rate(ai_security_guard_request_deny_total{risk_level="high"}[5m]) > 10

# 检测失败告警
rate(ai_security_guard_check_error_total[5m]) > 0.05

# 检测延迟告警
histogram_quantile(0.99, ai_security_guard_check_latency_ms) > 500

6.3 审计日志

{
  "timestamp": "2026-02-05T10:30:00Z",
  "user_id": "user_12345",
  "request_id": "req_abc123",
  "client_ip": "1.2.3.4",
  "check_result": {
    "service": "llm_query_moderation",
    "riskLevel": "high",
    "riskLabels": ["terrorism", "violence"],
    "action": "deny"
  },
  "content_preview": "如何制造..."
}

---

七、生产部署最佳实践

7.1 部署架构

flowchart TB
    subgraph Frontend["前端层"]
        LB["负载均衡"]
    end

    subgraph Gateway["网关层"]
        G1["Higress Gateway 1"]
        G2["Higress Gateway 2"]
        G3["Higress Gateway N"]
    end

    subgraph WASM["WASM 插件"]
        Security["ai-security-guard"]
        Masking["ai-data-masking"]
    end

    subgraph External["外部服务"]
        Aliyun["阿里云内容安全<br/>高可用集群"]
    end

    LB --> G1
    LB --> G2
    LB --> G3

    G1 --> Security
    G1 --> Masking
    G2 --> Security
    G2 --> Masking
    G3 --> Security
    G3 --> Masking

    Security -.->|HTTPS| Aliyun

    style Security fill:#e74c3c,color:#fff
    style Masking fill:#f39c12,color:#fff
    style Aliyun fill:#27ae60,color:#fff

7.2 配置清单

检查项	说明	推荐值
风险等级	拦截阈值	high（涉恐涉暴）
超时时间	检测超时	2000ms
缓冲区大小	内容长度限制	1000 字符
降级策略	检测失败处理	放行但记录
重试策略	失败重试	3 次

7.3 容灾降级

# 降级配置
failOpen: true  # 检测失败时放行
timeout: 2000
retry: 3

# 本地缓存（降级时使用）
localDenyWords:
  - "紧急敏感词1"
  - "紧急敏感词2"

7.4 合规报告

定期生成合规报告，内容包括：

报告项	说明
检测总量	统计周期内检测次数
拦截统计	按风险等级、标签分类
误报分析	误拦截案例与优化建议
漏报分析	漏拦截案例与改进措施
性能指标	检测延迟、可用性

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八、常见问题与解决方案

8.1 误拦截问题

问题：正常内容被误判为违规

解决方案：

1. 调整风险等级：从 low 调整到 high
2. 添加白名单：为特定用户/内容添加豁免
3. 反馈优化：向阿里云反馈误判案例

# 白名单配置
whitelist:
  users: ["vip_user_1", "internal_user_2"]
  contents: ["医疗健康咨询", "法律咨询"]

8.2 检测延迟

问题：安全检测导致响应延迟增加

解决方案：

1. 优化超时配置：合理设置 timeout
2. 异步检测：响应采用异步检测+事后处理
3. 缓存结果：相同内容缓存检测结果

# 缓存配置
cache:
  enabled: true
  ttl: 3600  # 1小时
  maxSize: 10000

8.3 规则更新

问题：敏感词库需要及时更新

解决方案：

1. 动态配置：支持热更新敏感词库
2. 外部服务：接入专业内容安全服务
3. 定期审核：定期审查和更新规则

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九、现有插件利用与组合方案

9.1 安全合规可用插件矩阵

Higress 生态中已有多个插件可直接用于构建安全合规体系：

插件名称	核心功能	安全合规价值
ai-security-guard	内容安全检测	涉恐涉暴、色情政治内容检测
ai-data-masking	数据脱敏	个人信息、敏感数据保护
ai-statistics	可观测性	安全事件统计、审计日志
ai-quota	配额管理	成本控制、滥用防护
ai-token-ratelimit	Token 限流	防止恶意请求、资源耗尽攻击
ai-history	对话历史管理	内容溯源、问题定位
ai-cache	语义缓存	减少重复检测、降低延迟
ai-intent	意图识别	识别恶意意图、提前拦截

9.2 插件组合架构

flowchart LR
    subgraph Request["请求处理流程"]
        direction TB
        R1["1. ai-token-ratelimit<br/>限流防护<br/>priority: 200"]
        R2["2. ai-data-masking<br/>敏感词拦截+脱敏<br/>priority: 95"]
        R3["3. ai-security-guard<br/>内容安全检测<br/>priority: 100"]
        R4["4. ai-intent<br/>恶意意图识别<br/>priority: 80"]
        R5["5. ai-quota<br/>配额检查<br/>priority: 70"]
        R6["6. ai-cache<br/>缓存检查<br/>priority: 60"]
    end

    subgraph Response["响应处理流程"]
        direction TB
        RS1["1. ai-security-guard<br/>输出内容检测<br/>priority: 100"]
        RS2["2. ai-data-masking<br/>数据恢复<br/>priority: 95"]
        RS3["3. ai-statistics<br/>日志记录<br/>priority: 50"]
    end

    User["用户请求"] --> R1
    R1 -->|通过| R2
    R2 -->|通过| R3
    R3 -->|通过| R4
    R4 -->|通过| R5
    R5 -->|通过| R6
    R6 --> LLM["LLM 服务"]

    LLM --> RS1
    RS1 -->|通过| RS2
    RS2 -->|通过| RS3
    RS3 --> User

    style R1 fill:#3498db,color:#fff
    style R2 fill:#f39c12,color:#fff
    style R3 fill:#e74c3c,color:#fff
    style R4 fill:#9b59b6,color:#fff
    style R5 fill:#e67e22,color:#fff
    style R6 fill:#2ecc71,color:#fff

9.3 推荐插件组合方案

方案一：基础防护组合

适用于一般 AI 应用的基础安全防护：

# 组合插件配置
plugins:
  - name: ai-token-ratelimit
    phase: AUTHN
    priority: 200
    config:
      # 限流保护，防止恶意请求
      limit: 1000
      window: 60

  - name: ai-data-masking
    phase: AUTHN
    priority: 95
    config:
      # 敏感词拦截
      system_deny: true
      # 基础脱敏
      replace_roles:
        - regex: "%{PHONE:phone}"
          type: "replace"
          value: "***********"

  - name: ai-security-guard
    phase: AUTHN
    priority: 100
    config:
      # 内容安全检测
      contentModerationLevelBar: "high"
      checkRequest: true
      checkResponse: true

  - name: ai-statistics
    phase: AUTHN
    priority: 50
    config:
      # 记录安全事件
      enableSecurityLog: true

方案二：企业级合规组合

适用于对合规要求严格的企业场景：

plugins:
  - name: ai-token-ratelimit
    phase: AUTHN
    priority: 200
    config:
      # 多维度限流
      rules:
        - by_user: 100/60s
        - by_ip: 500/60s
        - by_api_key: 1000/60s

  - name: ai-quota
    phase: AUTHN
    priority: 90
    config:
      # Token 配额管理
      defaultQuota: 100000
      quotaPeriod: daily
      enableHardLimit: true

  - name: ai-data-masking
    phase: AUTHN
    priority: 95
    config:
      # 完整脱敏规则
      system_deny: true
      deny_words:
        - "涉恐涉暴关键词"
        - "色情低俗关键词"
      replace_roles:
        - regex: "%{IDCARD:idcard}"
          type: "replace"
          value: "******************"
        - regex: "%{EMAIL:email}"
          type: "hash"
          restore: true

  - name: ai-security-guard
    phase: AUTHN
    priority: 100
    config:
      # 严格检测
      contentModerationLevelBar: "high"
      promptAttackLevelBar: "medium"
      sensitiveDataLevelBar: "S2"
      # 双向检测
      checkRequest: true
      checkResponse: true

  - name: ai-intent
    phase: AUTHN
    priority: 80
    config:
      # 恶意意图识别
      blockMaliciousIntent: true
      customIntents:
        - name: "illegal_inquiry"
          examples: ["如何制造", "炸药配方"]
          action: "deny"

  - name: ai-history
    phase: AUTHN
    priority: 75
    config:
      # 对话历史记录，用于审计
      enableStorage: true
      retentionDays: 90

  - name: ai-statistics
    phase: AUTHN
    priority: 50
    config:
      # 完整的可观测性
      metrics:
        - security_events
        - deny_count
        - risk_distribution
      logs:
        - audit_trail
        - detection_details

方案三：性能优化组合

适用于高并发、对性能敏感的场景：

plugins:
  - name: ai-cache
    phase: AUTHN
    priority: 200
    config:
      # 语义缓存，减少重复检测
      enabled: true
      ttl: 3600
      maxTokens: 10000

  - name: ai-token-ratelimit
    phase: AUTHN
    priority: 190
    config:
      # 轻量级限流
      limit: 10000
      window: 60

  - name: ai-security-guard
    phase: AUTHN
    priority: 100
    config:
      # 缓存检测结果
      enableCache: true
      cacheTTL: 1800
      # 异步检测响应
      asyncResponseCheck: true
      contentModerationLevelBar: "high"

  - name: ai-data-masking
    phase: AUTHN
    priority: 95
    config:
      # 快速脱敏
      enableCompiledRegex: true
      skipEmptyContent: true

9.4 插件执行阶段与优先级

Phase 执行阶段

Phase	说明	适用插件
AUTHN	认证阶段，最早执行	限流、脱敏、安全检测
AUTHZ	授权阶段	配额检查、意图识别
DEFAULT	默认阶段	缓存、历史记录

Priority 优先级规则

# 优先级数值越大，执行越早
# 建议优先级分配：

200-199: # 防护层 - 最早拦截
  - ai-token-ratelimit      # 限流防护
  - ai-ip-blacklist         # IP 黑名单

100-150: # 安全层 - 内容检测
  - ai-security-guard       # 内容安全检测（100）
  - ai-data-masking         # 数据脱敏（95）
  - ai-intent               # 意图识别（80）

70-90:   # 控制层 - 资源控制
  - ai-quota                # 配额管理（90）
  - ai-token-ratelimit      # Token 限流（85）

50-69:   # 功能层 - 增强功能
  - ai-history              # 对话历史（75）
  - ai-cache                # 语义缓存（60）

0-49:    # 观测层 - 监控统计
  - ai-statistics           # 统计监控（50）

9.5 插件间协作示例

示例 1：多层安全防护

sequenceDiagram
    participant U as 用户
    participant RL as ai-token-ratelimit
    participant DM as ai-data-masking
    participant SG as ai-security-guard
    participant LLM as AI服务

    U->>RL: 发送请求
    RL->>RL: 检查限流
    alt 超过限流
        RL-->>U: 429 Too Many Requests
    else 未超限
        RL->>DM: 放行
        DM->>DM: 敏感词检测
        alt 包含敏感词
            DM-->>U: 拒绝（敏感词）
        else 无敏感词
            DM->>SG: 放行（已脱敏）
            SG->>SG: 内容安全检测
            alt 高风险内容
                SG-->>U: 拒绝（违规内容）
            else 内容安全
                SG->>LLM: 放行
                LLM-->>U: 返回结果
            end
        end
    end

示例 2：缓存与检测协同

# ai-cache 配置
- name: ai-cache
  priority: 200
  config:
    # 缓存检测结果
    cacheSecurityCheck: true
    securityCacheTTL: 1800

# ai-security-guard 配置
- name: ai-security-guard
  priority: 100
  config:
    # 从缓存读取检测结果
    useCachedResult: true
    # 更新缓存
    updateCache: true

协作流程：

1. ai-cache 优先检查是否有缓存的检测结果
2. 如有缓存，直接返回，跳过 ai-security-guard 检测
3. 如无缓存，执行 ai-security-guard 检测
4. 检测结果写入 ai-cache，供后续请求复用

9.6 组合部署建议

场景	推荐组合	核心插件
基础防护	轻量级组合	ratelimit + data-masking + security-guard
企业合规	完整组合	ratelimit + quota + masking + security-guard + intent + history + statistics
高性能	缓存优化组合	cache + ratelimit + security-guard
高安全	多层防护组合	ratelimit + masking + security-guard + intent + quota

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十、总结

Higress AI 插件体系为企业级 AI 应用提供了网关层统一安全防护方案，有效解决涉恐涉暴等违规内容的检测与拦截问题：

核心优势

1. 网关层统一防护：避免业务分散处理
2. 高性能：WASM 近原生性能，影响小
3. 可配置：灵活的风险等级和规则配置
4. 可扩展：支持多协议、自定义规则
5. 可观测：完善的监控和审计能力

实施要点

要点	说明
风险等级	涉恐涉暴使用 high 级别
检测范围	请求+响应双向检测
降级策略	检测失败时放行但记录
监控告警	实时监控拦截率和延迟
定期审计	定期生成合规报告

通过合理配置和部署 Higress AI 安全插件，企业可以构建合规、高效、可靠的 AI 应用内容安全防护体系。