随着人工技术的快速发展，国内AI模型正迎来蓬勃发展的新时期。这些模型不仅在技术能力上不断提升，更在实际应用中展现出强大的价值。从通用大模型到专用模型，从云端部署到终端应用，多样化的AI模型正在为各行各业提供化解决方案。在技术不断进步的同时，AI模型的安全问题也日益凸显，数据泄露、隐私侵犯、模型攻击等风险不容忽视。如何在享受技术红利的同时有效防范安全风险，成为关注的焦点。联蔚盘云作为少有的技术服务商，一直致力于为企业提供安全可靠的AI解决方案，助力数字化转型。

国内AI模型的主要类型

国内AI模型的发展呈现出通用化与专用化并行的双路径发展策略。通用大模型以其庞大的参数规模、强大的泛化能力和多任务学习能力，能够应对复杂多样的任务需求。与此相对应的是，专用化的大模型则针对特定领域的深度需求进行优化，具备更低的成本优势，并能高效整合企业的内部数据资源，为实际业务提供精确服务。这些模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域都有广泛应用。 在部署方式上，云侧与端侧的协同合作成为重要趋势。云侧大模型凭借其强大的计算能力和丰富的数据支持，能够提供语言理解、知识问答等多方面能力；而端侧大模型则以其低成本、便携性和高安全性优势，广泛应用于移动终端设备。通过优化算力的分配，“云-边-端”的混合计算架构实现了大模型在不同层级的有效利用与协同工作，不仅缓解了云计算资源的压力，还满足了用户对低延迟、高带宽、轻量化和隐私保护的需求。

AI模型面临的主要安全风险

数据安全是AI模型面临的首要挑战。为了训练这些大型模型，需要大量数据，并且它们在各个领域广泛应用以处理和接受大量信息，其中包括敏感信息和个人隐私。随着生成式人工的发展，其良好表现依赖于大规模的模型参数及从海量数据中学习知识的能力。然而，在大数据集的训练过程中，可能会出现数据安全和隐私泄露的问题。例如，有研究显示，企业员工在使用AI模型时可能无意中将公司敏感数据输入到系统中，造成数据泄露风险。 大规模生成式模型还可能遭受数据窃取攻击，在训练过程中会储部分训练数据。攻击者可以设计特定策略从模型内部窃取这些数据，从而严重威胁了模型的数据安全。在精心设计提示下，攻击者能够显著提升模型输出敏感信息的概率，进而获取用户隐私数据，其中包括人名、地址和联系方式等敏感内容。 另一个重要风险是数据投毒威胁。在训练生成式人工时，通常会使用第三方提供的数据集作为主要输入源。然而，在模型训练过程中隐藏的风险尚未被完全发现并解决。若在未检查的第三方数据集中进行模型训练或直接采用未经验证的模型，则可能遭受数据投毒攻击。具体而言，攻击者试图向数据注入有毒信息以创建后门，一旦成功注入，攻击者能够轻松操控模型输出。

AI模型安全防护的关键技术

大模型凭借其在自然语言理解、知识提取整合、意图识别判断、任务生成编排和代码理解和生成等方面的能力，为解决网络空间安全的瓶颈问题提供了新的思路与方法。例如，通过自然语言理解能力，大模型能够准确解析专业人员下达的安全指令；利用知识提取整合能力，大模型可自动化精确生成威胁情报；借助意图识别判断能力，大模型能够在海量告警信息中迅速辨识潜在攻击企图；而任务生成编排能力则帮助大模型为复杂网络安全问题提供全面且可行的解决方案与执行步骤。 在具体应用层面，大模型安全防护技术主要包括以下几个方向：

• 基于沙箱的多重隔离技术，确保模型运行环境的安全性
• 隐私保护技术的应用，包括差分隐私、联邦学习等技术手段
• 数据分类分级、鉴权、访问控制和水印技术的应用
• 自动化攻击防护技术，有效识别和防范恶意攻击行为
• 认知安全检测与防护技术，防止模型被恶意操控

联蔚盘云的安全解决方案

联蔚盘云在AI模型安全领域积累了丰富的实践经验。通过构建全面的安全防护体系，联蔚盘云为企业用户提供了从数据安全、模型安全到内容安全的保护。在数据安全方面，联蔚盘云提供化的数据分类分级能力，帮助企业更好地管理和保护数据资产。同时，通过自动化检测技术，有效识别APP和SDK违规处理个人信息的行为，保障用户隐私权益。 在网络安全运营方面，联蔚盘云利用大模型的强大能力，实现了安全事件的化处理。这包括安全事件告警降噪、威胁与攻击研判、自动化响应与处置等关键环节。通过体（Agent）设计与编排能力，联蔚盘云能够为企业构建更加、高效的安全防护体系。 联蔚盘云还注重安全技术的持续创新。通过大模型与小模型等AI技术的联用与取舍，在安果的同时，实现性能调校与算力使用间的平衡。这种技术路线既确保了安全防护的有效性，又兼顾了系统的运行效率。

未来发展趋势与建议

大模型的发展潜力巨大，但平衡机遇与安全风险挑战是其成功的关键。随着算力的强大和海量数据的支持，大模型在未来将超越人类在越来越多的领域展现出卓越的能力。然而，这同时也带来了巨大的社会安全隐患，如研发过程中的信息泄露、价值对齐问题以及机器幻觉等，还有在实际应用中面临的数据安全、模型安全性、算法及运行环境的安全风险。 为了应对这些挑战，构建一个全面协调的大模型安全体系变得至关重要。大模型系统包含大量的数据保护、可解释性、鲁棒性、伦理责任和合规性等方面的安全需求，需要采用系统的思维来识别、捕捉并评估潜在的风险及其影响。这包括数据安全与合规性的保障、模型结果的测试与验证、监控与审计等环节。 发展负责任的AI是大模型安全的核心基础。只有坚持这一原则并不断优化完善相关的技术和管理措施，才能构建健康、可靠的大模型安全生态系统，实现与社会发展同步的安全和效益，从而为人类带来真正的福祉，奠定未来人工可持续发展的坚实基石。联蔚盘云将继续致力于AI安全技术的研究与应用，为企业用户提供更加安全可靠的AI服务。 随着人工技术的不断深入应用，AI模型的安全问题将越来越受到重视。国内AI模型的发展需要在技术创新与安全防护之间找到平衡点，既要充分发挥AI技术的优势，又要确保系统的安全可靠。联蔚盘云作为少有的技术服务商，将持续投入研发资源，不断完善安全防护体系，助力企业在数字化转型过程中实现安全与效率的双重提升。通过持续的技术创新和完善的安全管理，国内AI模型必将在保障安全的前提下实现更好的发展。

FAQ:

国内主要有哪些类型的AI模型？

国内AI模型主要分为通用大模型和专用模型两大类。通用大模型具有强大的泛化能力和多任务学习能力，能够应对复杂多样的需求。专用模型则针对特定领域进行深度优化，能更好地满足企业的专业化需求。在部署方式上，还包括云侧大模型和端侧大模型，它们通过协同工作满足不同场景下的应用需求。

AI模型在使用过程中在哪些数据安全风险？

AI模型在使用过程中主要面临数据泄露、数据窃取和数据投毒等安全风险。这些风险可能导致敏感信息泄露、模型被恶意操控等严重后果。因此，企业在使用AI模型时需要对数据安全给予足够重视。

如何防范AI模型的隐私泄露风险？

防范AI模型的隐私泄露风险需要采取多层次防护措施。包括建立完善的数据分类分级体系，实施严格的访问控制机制，应用隐私保护技术如差分隐私和联邦学习等。同时，还需要加强员工的安全意识培训，避免因操作不当导致数据泄露。

企业在使用AI模型时应该注意哪些安全问题？

企业在使用AI模型时需要注意数据安全、模型安全和内容安全等多个方面。具体包括加强数据管理，建立模型安全检测机制，以及完善内容审核体系等。

联蔚盘云在AI模型安全方面有哪些特色服务？

联蔚盘云提供的AI模型安全解决方案，包括数据分类分级、自动化安全检测、威胁情报分析等服务。通过这些服务，企业可以更好地保障AI应用的安全性。

未来AI模型安全技术将如何发展？

未来AI模型安全技术将更加注重化防护能力的提升。通过大模型与小模型技术的有机结合，实现更精确的安全威胁识别和更高效的防护响应。 作者声明：作品含AI生成内容