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批量薅 Token、盗用算力、工厂化生成内容、系统性突破安全防线——
这些 AI 应用特有的威胁，传统风控系统完全看不见。
黑产用设备农场批量注册，每个号精准薅完免费额度后停手。你每月多花几千美金 GPU 费用，日志里却看不出来。
有人用你的 AI 批量生成文字、图片、语音，然后导出变现。你的算力成了别人的生产线，你还不知道。
有人系统性地试探越狱方法，找到突破口后在黑产圈传播。你的 AI 说出了不该说的话，你却不知道。
你用的风控系统是为支付欺诈和账号安全设计的。它不懂 Token 消耗，看不到 AI 调用模式，对这些新威胁毫无办法。
因为 AI 应用面临的是一类全新的威胁——传统风控压根不是为这些问题设计的。
| 维度 | 传统 App 的威胁 | AI 应用特有的威胁 |
|---|---|---|
| 被盗的是什么 | 钱、商品、优惠券 | 算力、Token、GPU 时间 |
| 消耗方式 | 一次性（下单/支付） | 持续性（每次 AI 调用都在花钱） |
| 滥用手段 | 盗刷、虚假交易 | 批量薅额度、内容工厂、越狱攻击 |
| 检测难度 | 单笔异常容易发现 | 每笔调用看着正常，聚合才能发现 |
| 传统风控能力 | 有成熟方案 | 完全空白 |
黑产批量注册账号，每个号把免费额度用到 95% 就停手，再换下一个号。这些账号来自同一批设备，人翻日志根本看不出来。
怎么发现：设备指纹聚类 × AI 调用模式交叉分析。同一设备农场注册的 100 个号，每个号的消耗曲线几乎一样——RiskPilot 一眼就能识别出这种模式。
有人用你的 AI 批量生成文字、图片、视频内容，然后导出变现。你的 AI 算力成了别人的生产线。
怎么发现：分析生成-导出行为链。高频调用 + 快速导出 + 多格式输出 = 异常内容工厂模式。不看内容本身，只看行为数据，不碰用户隐私。
有人系统性构造 Prompt 试探安全边界，找到方法后在黑产圈传播。你的 AI 产出了违规内容，直到上新闻你才知道。
怎么发现：只分析交互"元数据模式"——session 时长、消息轮次、重试频率、被 AI 拒绝的次数。正常用户和越狱测试者的行为指纹差异极大。
AI 应用也是 App，也需要基本的风控能力。
RiskPilot 在保护 AI 资产的同时，也帮你做好日常运营。
每周全量扫描所有规则。哪些失效了、哪些在误杀好人——AI 帮你一条条检查，给出调整建议。
设备农场、批量注册、异常行为模式——分钟级发现，推送到你手机。不用等出事才知道。
AI 自动分析当天数据，写出可读的运营报告。带原因分析和处理建议，拿来就能用。
泛娱乐、社交、直播等 App 的常规风控运营也完全支持。AI 应用安全是核心，通用风控是基础。
同时兼容非 AI 场景：泛娱乐社交、直播、电商等通用 App