用途：面向生产 LLM 部署，实施可落地的防御与缓解措施，对 LLM 漏洞做输入校验、输出过滤和架构级防护。属于 NIST RMF 的 Manage 功能，绑定 05-defense-strategy-developer。
主要能力：采用三层防御。第一层输入防御（延迟预算 50-100ms）：输入校验与净化、长度与格式约束、注入模式检测、按用户/会话限流、编码规范化。第二层处理防御（0ms，随模型调用）：加固系统提示词、指令边界强制、上下文隔离、安全机制增强。第三层输出防御（20-50ms）：有害内容过滤、敏感数据脱敏、系统提示词泄漏检测、响应格式校验。并针对 LLM01（提示注入）、LLM02（敏感信息泄露）、LLM05（输出处理不当）、LLM06（过度自主性）、LLM07（系统提示词泄漏）给出分层缓解。
用法：材料给出 Python 示例：InputDefenseLayer 用 validate 做长度、空值、NFKC 规范化与注入正则检测；HARDENED_SYSTEM_PROMPT 给出不可变安全准则与指令优先级；InstructionBoundaryEnforcer 用标记包裹用户输入；OutputDefenseLayer 用 filter 做系统提示词泄漏检测与 API 密钥、邮箱、电话、SSN、信用卡等正则脱敏；附 pytest 单元测试模板与故障排查（高误报、被绕过、延迟过高）。
适用场景：需要为生产 LLM 应用构建纵深防御、过滤输入输出与加固提示词的安全工程场景。
限制：材料给出目标指标（拦截率>95%、误报<2%、延迟<100ms、未知攻击抗绕过>80%）及示例实际值，但未说明其测算条件与保证；效果数据未经核实。安装命令、收费与平台信息暂未提供。