用途：为 ML 基础设施中的安全防护提供工程指导，覆盖推理网关、模型服务（GPU/CPU）以及在请求路径中嵌入的护栏与审核管线、策略执行。适用场景包括设计带防护阶段的推理网关（认证、限流、前置过滤、模型、后置过滤）、部署模型服务器（GPU 池、副本、自动扩缩、健康检查）、在生产中运维审核/分类服务（托管或自托管）、配置策略运行时（阈值、类别、拦截/改写/升级处置）、采集安全指标（拦截率、误报抽样、安全路径延迟）、发布防护模型版本（金丝雀、回滚、配置开关）、为安全与主模型做容量规划（排队、卸载、降级模式）、在基础设施边界接入人工审核队列与申诉流程，以及排查安全服务宕机、过滤器绕过、防护路径 p99 等生产事故。
主要能力与工作流：推理与服务平台（网关、模型服务器、扩缩容）；防护请求路径（前置/后置过滤、顺序、失败模式）；策略运行时执行（阈值、动作、人工介入钩子）；安全可观测性（指标、日志、抽样、隐私）；模型与配置发布（版本、金丝雀、终止开关）；容量与可靠性（GPU、降级、灾备）。输出物包括架构图、运行手册、配置规范、SLO 表、容量计划与发布计划。
原则与限制：高风险层失败时采用 fail closed，默认拒绝或返回安全响应；安全视为用户可见 SLO 的一部分而非尽力而为；记录决策代码而非明文有害内容；独立版本化策略配置、分类器权重与网关路由；预发环境需运行完整防护链而非仅模型。不适用情形：起草 AI 使用政策或风险分级、实现产品 RAG/智能体/提示、越狱与红队演练、通用开发者门户、SOC 2 控制证据映射、端到端商业 AI 架构决策记录、AI 运营节奏与供应商合同、经典 ML 实验与特征科学。具体命令、价格与性能数据暂未提供。