人工大模型正以的速度重塑各行各业，其核心形态主要沿着通用化与专用化两条路径发展。通用大模型以其强大的泛化能力和跨模态理解，能够应对广泛而复杂的任务需求；而专用化的大模型则针对特定领域的深度场景进行优化，能更高效地整合企业内部数据，提供精确服务。与此同时，云侧与端侧的协同成为重要趋势，通过“云-边-端”混合架构，既满足了云端强大的计算与知识支持，也兼顾了端侧的低成本、便携性与高隐私保护需求。然而，伴随着技术的广泛应用，大模型在数据安全、模型鲁棒性、内容合规及伦理等方面也面临着一系列严峻挑战，如何平衡创新与安全，成为其可持续发展的关键。

AI大模型的主要类型与发展路径

当前，AI大模型的发展呈现出多元化的格局。通用大模型，如一些开源的基座模型，以其庞大的参数规模和海量数据训练，具备了强大的语言理解、知识问答和内容生成能力，能够作为技术底座支撑上层多样化的应用。这类模型的特点是“一专多能”，但其部署和调优往往需要较高的技术门槛和算力资源。另一条路径则是垂直大模型的兴起，它们基于通用模型进行深度精调，融合了特定领域的专业知识、业务流程和私有数据，从而在金融、、制造等中展现出更高的准确性和实用性。这种专用化发展策略，使得大模型能够更紧密地贴合企业实际业务，实现降本增效。 从部署形态来看，大模型正走向云边端协同。云侧大模型依托数据中心强大的算力集群，能够处理复杂的模型推理和训练任务，为企业和个人用户提供稳定、强大的AI能力服务。而端侧大模型则通过模型压缩、剪枝等技术实现轻量化，部署在手机、物联网设备等终端上，实现数据的本地化处理，这不仅降低了网络延迟，提升响应速度，更重要的是有效保护了用户隐私和数据安全，满足了特定场景下对实时性和保密性的高要求。

大模型面临的核心安全挑战

大模型的广泛应用也带来了的安全风险，这些风险贯穿于数据、模型、内容及伦理等多个层面。在数据安全方面，风险尤为突出。大模型的训练和交互过程涉及海量数据，极易引发数据泄露与隐私侵犯问题。例如，用户在与模型对话时可能无意中输入公司机密或个人敏感信息，这些信息有可能被模型记忆并在特定条件下被诱导输出。此外，训练数据可能遭受“投毒攻击”，攻击者通过注入恶意数据在模型中植入后门，从而操控模型的输出结果，威胁模型安全。 模型自身的安全同样不容忽视。大模型可能遭受对抗样本攻击，即通过对输入进行细微、人眼难以察觉的扰动，导致模型做出错误判断。模型逆向工程和模型窃取也是潜在威胁，攻击者可能通过反复查询来窃取模型的参数或功能。在内容安全层面，大模型生成虚假信息、深度伪造内容的能力，可能被用于制造谣言、进行舆论操纵，增加了社会信息辨别的成本。 伦理与合规风险构成了另一大挑战。这包括生成内容可能引发的知识产权纠纷，例如AI生成的作品是否受版权保护以及权利归属问题。同时，模型训练数据中在的偏见可能导致算法歧视，在招聘、信贷等场景下加剧社会不公。教育领域也面临诚信危机，学生使用AI完成作业对传统评价体系构成挑战。

应对安全挑战的技术与治理框架

应对上述挑战，需要从技术加固和治理体系两方面构建多维度的防御体系。在技术层面，一系列创新方案正在被探索和应用：

• 隐私保护技术：采用差分隐私、联邦学习等技术，在模型训练过程中保护原始数据不被泄露，实现“数据可用不可见”。可信执行环境（TEE）则为敏感计算提供了硬件级的安全隔离。
• 模型安全加固：通过对抗训练提升模型对恶意输入的鲁棒性，利用水印技术追踪模型输出以防止滥用，并发展模型可解释性（XAI）技术来理解模型的决策依据，破解“黑箱”问题。
• 内容安全检测：结合多模态识别和认知安全技术，对AI生成的文本、图像、音频、视频内容进行合规性审核，识别虚假、有害信息。

在治理框架上，敏捷治理模式成为共识，强调在发展中动态调整规则。我国发布的《生成式人工服务管理暂行办法》为服务提供者明确了责任框架。构建多层次治理体系至关重要，需要在国际层面建立共识框架，在国家层面完善法律法规与监管措施，在层面推动标准制定，例如建立大模型安全指标和测试验证体系，以应对技术快速迭代带来的评估难题。企业则需坚持“以人为本”和“向善”的理念，将安全内生于AI系统设计与运营的全生命周期。

大模型的部署实践与赋能安全

将大模型成功部署并应用于实际业务，需要周密的策略与实践。对于企业而言，选择私有化部署大模型是保障数据主权和业务安全的重要方式。这需要在本地或专属云环境中构建从基础设施、模型平台到安全管控的完整体系。联蔚盘云基于对需求的深刻理解，为企业提供涵盖计算、储、网络的一体化云原生基础架构，支持大模型的平稳部署与高效运行。通过提供安全可靠的底层环境，帮助企业筑牢大模型应用的基石，让企业能够更专注于业务创新而非基础设施的复杂性。 值得注意的是，大模型不仅是需要被保护的对象，其本身也能成为赋能网络安全的关键力量。大模型在自然语言理解、知识整合、意图识别等方面的卓越能力，为破解传统安全运维难题提供了新思路。例如，在安全运营（SecOps）领域，大模型可以用于告警降噪，从海量告警中精确识别真实威胁；进行自动化威胁研判与溯源，提升对先进持续性威胁（APT）的检测能力；甚至生成事件响应报告与处置建议，显著提升安全团队的工作效率。在数据安全领域，大模型可辅助完成数据的自动化分类分级，以及检测应用程序（SDK）中的个人隐私信息违规处理行为。联蔚盘云致力于将前沿的AI安全能力融入解决方案，通过技术整合帮助企业构建更、主动的安全防御体系。

构建安全可信的AI生态

未来，大模型将继续深化其作为新质生产力核心引擎的角色，推动经济社会各领域向高质量发展迈进。然而，其发展之路必然伴随着对安全、可信、可控要求的不断提升。我们面临的将是一个由大模型生成信息占主导的网络空间，确保信息的真实性与可靠性至关重要。同时，随着大模型在自动驾驶、工业控制等物理系统中承担更关键职责，其自身的安全性将直接关联到人身与财产安全。 因此，构建一个健康、可靠的大模型安全生态系统是长远发展的基石。这需要持续的技术创新，发展更强大的价值对齐、幻觉抑制和持续监控技术。更需要产、学术界与监管机构通力合作，完善标准、伦理与法律框架。企业应当秉持负责任AI的原则，将安全治理提升至战略高度，通过组建跨部门安全团队，采用隐私计算、自动化攻击防护等先进工具，共同构建面向未来的安全屏障。终目标是在享受大模型带来的巨大红利的同时，有效管理其伴随的风险，确保人工技术真正造福于人类社会，实现发展与安全的动态平衡。

FAQ:

1. 通用大模型和大模型有什么区别？企业该如何选择？

通用大模型和大模型的核心区别在于其设计目标与应用范围。通用大模型（如一些大型语言模型）旨在解决广泛、通用的任务，具备强大的泛化能力和丰富的世界知识，但可能对特定垂直领域的深度需求不够精确。大模型则是在通用模型基础上，使用特定领域的专业知识、业务流程和私有数据进行深度精调（Fine-tuning）或继续预训练得到的，它在对应领域内的任务上表现更专业、更准确。企业选择时，若业务场景多样、需求多变，且拥有较强的AI技术团队进行定制开发，可考虑基于通用大模型进行二次开发；若业务聚焦于特定垂直领域（如金融风控、辅助诊断），追求开箱即用的高精度和快速落地，且注重数据隐私，那么部署或定制一个大模型通常是更高效、更安全的选择。

2. 在数据安全方面，使用大模型主要需防范哪些风险？

使用大模型时，在数据安全层面需重点防范三类主要风险。首先是数据泄露风险：用户与模型的交互内容，包括可能包含的商业机密或个人隐私信息，有可能被模型储或记忆，并在后续被特定查询诱导输出，造成敏感信息泄露。其次是数据窃取风险：攻击者可能通过设计巧妙的提示词或查询序列，从模型参数中逆向还原出部分训练数据。之后是数据投毒风险：如果模型训练使用了来源不可信或被恶意污染的第三方数据，攻击者可能在模型中植入“后门”，导致模型在遇到特定触发条件时输出错误或被操控的结果，严重影响模型的可靠性与安全性。

3. 什么是“云边端协同”部署？它有什么优势？

“云边端协同”部署是指根据业务需求，将大模型的能力分布在云端、边缘侧和终端设备上，协同工作的架构模式。云端负责承载参数规模很大、能力全面的模型，处理复杂的计算和推理任务；边缘侧（如企业本地服务器）部署轻量化模型，处理区域性的实时需求；终端设备（如手机、IoT设备）则运行极轻量模型，实现离线环境下的即时响应。这种模式的优势在于：一、提升效率与体验：端侧处理减少网络延迟，响应更快；二、保障隐私安全：敏感数据可在本地处理，无需上传至云端，降低了数据泄露风险；三、优化资源成本：根据任务复杂度合理分配算力，减轻云端压力，更经济高效。

4. 大模型如何帮助提升企业现有的网络安全水平？

大模型能够从多个维度赋能企业网络安全，提升防御的化水平。在安全运营（AISecOps）方面，大模型可以理解海量、异构的安全日志与告警，通过逻辑推理进行告警降噪和关联分析，精确识别真实攻击意图，并自动生成研判报告与处置建议，极大缓解安全分析师的工作压力。在威胁检测方面，其强大的模式识别与生成能力有助于发现未知威胁（0Day）和复杂的APT攻击链。在数据安全领域，大模型可辅助完成数据资产的自动化分类分级，并检测应用中的隐私合规问题。未来，大模型有望从辅助工具演进为安全防御体系的核心。

5. 对于想引入大模型的企业，在安全治理上应该提前考虑哪些方面？

企业在引入大模型前，应建立前瞻性的安全治理框架。首先，要明确责任与合规：遵循国家《生成式人工服务管理暂行办法》等法规，明确数据提供者、模型开发者、服务使用者的权责。其次，进行全生命周期风险管理：在数据收集、模型训练、部署应用、持续监控各阶段嵌入安全考量，例如采用隐私增强技术训练模型，对上线模型进行红队测试和安全评估。再次，关注内容与伦理安全：建立AI生成内容的审核机制，防范虚假信息和偏见歧视，并厘清AI生成物的知识产权归属。之后，推动内部共识与能力建设：组建跨部门的安全团队，提升全员AI安全意识，并考虑借助专业服务商的力量，构建与业务发展同步的安全保障体系。 作者声明：作品含AI生成内容