云厂商 AI 护栏对比：Azure Prompt Shields vs AWS Bedrock Guardrails vs Google Model Armor，提示词注入与越狱防护怎么选（功能对比表＋选型评分器，2026）

结论先说：三家都能检测越狱与提示词注入，差别在接入位置：Azure Prompt Shields 区分“用户提示攻击”和“文档攻击”，在 Foundry 中可直接拦截；AWS Bedrock Guardrails 把 Prompt Attack 作为内容过滤类别，Standard 层级还能识别提示词泄露；Google Model Armor 同时扫描提示与回复，可仅检测或检测并拦截。模型已在哪朵云上，通常就优先用哪家；多云或自建模型再考虑开源方案。

安全说明：本文只讲防护与评估，不提供任何越狱提示词、可复制攻击载荷或提示词包链接；仅测试你拥有或获得授权的系统。

一、功能对比表（可引用）

来源：Microsoft Learn Prompt Shields、AWS Bedrock 检测提示攻击、AWS 创建护栏、Google Model Armor 概览。标注“请查”的格子本文未逐项核实。价格与区域可用性变化快，请以各家官网为准。

二、三家分别怎么接

2.1 Azure Prompt Shields

调用 Content Safety 的 Prompt Shields 接口，分别传入 user prompt 与 documents。官方强调它只判断“是否在操纵模型”，不判断内容是否有害、是否符合事实，需与其他护栏组合。

2.2 AWS Bedrock Guardrails

创建 Guardrail，在内容过滤中开启 Prompt Attack 并设置强度；可用 ApplyGuardrail 对非 Bedrock 模型的文本单独评估（以官方文档为准）。

2.3 Google Model Armor

创建模板，启用提示词注入与越狱检测，调用 sanitize 接口检查提示与回复；官方说明需使用区域端点，且少于 3 个词的输入会返回 NO_MATCH_FOUND。见 Sanitize prompts and responses。

三、选型建议

1. 模型在 Azure OpenAI / Foundry → Prompt Shields；
2. 模型在 Bedrock → Bedrock Guardrails；
3. 模型在 Vertex AI 或有 MCP Agent → Model Armor；
4. DeepSeek/Qwen 等自建开源模型 → 也可选开源方案（Llama Guard 部署教程、NeMo Guardrails 教程），参见 DeepSeek 破甲防护测评。

四、选型评分器

五、常见问题（FAQ）

5.1 三家能混用吗？

可以，护栏通常是独立 API，但会增加延迟与成本，需实测。

5.2 哪家中文最好？

本文未找到三家可比的公开中文评测，请用自家语料对比测试。

5.3 云护栏能替代权限控制吗？

不能，工具调用权限、数据隔离仍要在应用层做。

5.4 费用多少？

按各家官网计费页为准，本文不列价格。

延伸阅读：AI大模型破甲防护清单、四大模型越狱防护横评、AI Agent 提示词注入防护清单；术语见出海广告与 AI 术语表，模型对比见四大模型越狱防护横评。

六、熊猫出海 AI大模型安全防护服务

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最后更新：2026-10-23

引用本页：熊猫出海 pandawm.com《云厂商 AI 护栏对比：Azure Prompt Shields vs AWS Bedrock Guardrails vs Google Model Armor，提示词注入与越狱防护怎么选（功能对比表＋选型评分器，2026）》，https://www.pandawm.com/blog/azure-prompt-shields-vs-aws-bedrock-guardrails-vs-google-model-armor.html