ScanA 提供最完备的大模型内生安全解决方案，涵盖训练数据标注生产、内生安全样本服务、内生安全评测及内生安全检测四大关键服务。贯穿模型训练、部署、上线至持续运营的整个生命周期，通过前置预防、中央控制、严格评测及实时监测等多维度策略，ScanA 能够精准捕捉并消除模型中的潜在内容风险，有效遏制因内容不合规可能给企业带来的重大负面影响与经济损失。
1. 训练数据标注生产：数据采集生产、数据安全标注、数据垂类标注、大模型数据运营服务
2. 内生安全样本服务：百万级敏感文本库、百万级有害图片库、百万级内生问答数据集、常态化策略更新
3. 内生安全评测服务：通用内生安全标准版评测服务、指令绕过/专项测评等定制版评测服务
4. 内生安全检测服务：输入内容安全检测、输出内容安全检测、用户Prompt引导

1. 数据优先范式
为了更好的理解数据、处理数据、管理数据，构建了全面的、覆盖整个训练周期的数据分析及可视化手段。秉持“data-driven”为信念的开发实践，在该范式的加持下，对数据的清晰认知、精准把控，算法迭代效率较传统方式提升400%。
2. 持续迭代范式
采用介入式模型迭代、在线权重学习迭代两种迭代算法，在此种流程范式的加持下，算法团队、AI引擎、大数据标注师能始终保持“高内聚低耦合”的配合原则。系统生产力极大增强，沟通力得到400%提升。
3. 算法可解释性范式
根据大模型内容风控要点，可解释性范式带来五项成果：满足监管标准、政策或行业要求；增强系统客户对机器学习算法的信心，消除顾虑；帮助数据科学家理解和验证AI系统的输出，推动系统设计改进；防止数据集偏见，促进算法公平；协助评估风险，同时增强模型鲁棒性。
4. 灵活部署范式
使用微服务方式部署模型集群，最大化释放数据科学家的创造力；自研模型推理专用微服务框架，在统一的原子引擎API之内，支持多种开发语言；设计了先进的模型集成决策权重算法，统合数十个原子引擎，既支持人工权重配置，又支持在线学习反馈优化算法。以三个中心点为核心的部署范式，迭代效率提升400%。

模型训练、部署、上线、运营四大阶段的内生安全工作应形成闭环业务流程，确保通过大模型生成的内容既符合法律法规，又满足用户期望。
1. 模型训练阶段：模型的性能、准确度和泛化能力在很大程度上取决于用于训练的数据。知道创宇可以提供高质量的数据、高准确率的标注。
2. 模型部署阶段：模型的内生和风险识别能力在很大程度上取决于高质量的关键词库。知道创宇可以提供关键词样本库和常态化内容安全策略更新的能力。
3. 模型上线阶段：模型的潜在风险、拒答能力等可以通过专业的内容安全评测，让一切风险无所遁形。知道创宇可以提供专业审核人员进行内容安全评测，厂商可根据评测结果持续优化模型。
4. 模型运营阶段：模型的输入和输出内容的风险识别能力在很大程度上取决于常态化的内容安全检测工作。知道创宇可以提供先进的AI检测技术，对大模型输入和输出内容进行实时的检测。