AI 原生安全
从芯片到应用 · 全栈安全体系
澜存通过多层次、互补性的安全架构，在保证灵活性的同时建立深层次的安全约束 —— 让 AI 不只是能行动，更要能安全地行动。
四重防线 · 全栈防御体系
独一无二的向量空间级价值锚定 —— 从底层参数到实时内容形成完整的安全护城河。不只是规则过滤，把安全写入模型的“基因”。
思想钢印系统
深层防御参数级嵌入价值观与行为准则。不是表层规则过滤 —— 把价值观写入模型的“基因”，在向量空间关键维度建立锚点，让模型自由生成时仍保持核心价值不偏移。
悖论锁系统
不可篡改基于区块链构建自引用约束。核心指令一旦写入即不可篡改，层级式指令架构形成逻辑死锁：任何试图绕过核心指令的尝试都会触发自我否定。
灭活系统
长期稳定AI 长期运行的概念漂移与功能变异。持续自校正 + 输入信息均衡 + 周期性重置，避免“用得越久越歪”，确保长期稳定。
词库系统
实时过滤实时内容监控与过滤，多层级敏感度分析 —— 根据场景、用户身份、上下文执行差异化处理策略。支持按国家/年龄段定制合规策略。
面向拟人化互动新规 · 把合规做成系统能力
围绕 2026 年 7 月 15 日施行的人工智能拟人化互动服务管理要求，澜存把人机身份提示、拟人化边界、特殊人群保护和安全评估留痕纳入 AI 原生安全框架，帮助陪伴、教育、照护类终端从设计阶段就具备可配置、可审计的合规底座。
身份与内容提示
显性告知在语音、文本、屏幕与产品交互链路中提示 AI 身份，避免把拟人化智能体包装成真人关系，同时保留生成内容和策略命中记录。
拟人化边界控制
情感安全对虚拟陪伴、人设语气、依赖诱导、危险承诺等行为设置可配置边界，让陪伴体验有温度但不过度拟人、不诱导沉迷。
特殊人群保护策略
分龄分群按儿童、青少年、老年人等不同群体配置话题边界、风险提醒、家长/监护人控制与敏感内容拦截策略。
评估、复核与留痕
可审计支持上线前安全评估、内容策略版本管理、异常对话记录、人工复核和客户侧合规证明，便于持续运营与责任追溯。
某海外知名小狗 IP · 全球儿童 AI 玩具的安全护航
某海外头部玩具厂商 · 多层级儿童安全审查 · 一套架构适配各国语言/文化/合规