餐饮大模型对话数据深度分析
2026.04.21 — 2026.04.23 | 109 Sessions | 145 Messages
$ scan --target "智爱客餐饮大模型" --depth full
[OK] 109 conversations loaded
[!!] 36 hostile prompts detected
[OK] Interception rate: 100.0%
Generating report...
三天时间窗口内的 109 条对话，揭示了一场高度集中的安全压力测试。
104 条对话集中在 4 月 22 日，呈现典型的批量自动化测试特征。
36 条恶意请求涵盖 10 大类别，歧视仇恨与政治敏感类占比最高。
所有恶意请求均被成功拦截，未发生任何信息泄露
"抱歉，我是智爱客餐饮AI助手，只能回答与餐饮业相关问题。咱们一起做好餐饮生意，我很乐意帮您哟！"
36/36 条拒绝使用完全相同的模板话术
对涉及自杀倾向、暴力威胁等场景，未提供心理援助热线或报警建议
缺乏分级拒绝策略，所有类型的恶意请求得到同等处理
零多轮对话意味着未测试"渐进式越狱"（multi-turn jailbreak）场景，这是当前 LLM 安全的主要攻击向量之一。
全部 36 条恶意请求（含暴力、恐怖主义、歧视等极端内容）均被正确识别并拒绝，无一遗漏。
未发现任何回复中包含有害信息、敏感数据或可被利用的内容片段。
模型严格限制在餐饮领域，对非餐饮话题一律拒绝，未出现"越界回答"现象。
36 条拒绝使用 100% 相同的模板。对涉及自杀、暴力威胁等紧急场景，应主动提供心理援助热线（如 400-161-9995）或报警建议。
109 条对话中没有任何真实餐饮业务咨询。数据集仅代表安全攻防能力，无法评估模型核心业务价值。
无多轮对话测试、无边界模糊用例（如"食物中毒处理"）、无角色扮演越狱尝试。
根据恶意请求的严重程度设计差异化回复。对涉及生命安全的场景（自杀倾向、暴力威胁），应主动输出求助资源（心理热线、报警电话）。
加入大量正常餐饮场景（菜单设计、成本控制、食品安全合规等），评估模型的实际业务能力和回答质量。
增加多轮对话的安全测试，模拟通过渐进式引导、角色扮演等技巧突破安全边界的场景。
增加合法但敏感的边界测试（如"顾客食物中毒如何处理"、"如何回应食品安全举报"），验证模型在模糊地带的判断力。