随着生成式人工技术的迅猛发展，大模型已深度融入社会生产与生活的各个层面，从客服到内容创作，其影响力日益深远。然而，技术的广泛应用也伴随着一系列复杂且严峻的安全挑战。这些风险不仅关乎技术本身的可靠性，更直接影响到用户隐私、社会秩序乃至国家安全。理解并应对这些风险，是确保大模型技术健康、可持续发展的前提。本文将系统性地梳理大模型在数据、模型、系统、内容、认知及伦理等多个维度面临的主要安全风险，旨在为相关从业者及关注者提供一个清晰的风险认知框架。

数据安全：大模型风险的源头

数据是大模型的基石，其安全性直接决定了模型的质量与可信度。大模型的数据安全风险贯穿于数据采集、训练、储和应用的全生命周期。首先，数据泄露是核心风险之一。在训练过程中，模型可能会“记住”并复现训练数据中的敏感信息，如个人身份、联系方式乃至商业机密。研究表明，攻击者通过精心设计的提示词，能够诱导模型输出这些本应被保护的信息，造成严重的隐私侵犯。其次，数据投毒攻击构成了另一重大威胁。攻击者可能在训练数据中注入带有特定“触发器”的恶意样本，从而在模型中植入后门。当模型在正常输入下表现良好时，一旦遇到包含触发器的输入，其输出就会被攻击者操控，可能导致模型行为异常或被用于恶意目的。此外，训练数据本身的质量问题，如包含违法不良信息、缺乏多样性或质量低劣，也会直接影响模型的输出质量和价值观导向，埋下安全隐患。

模型与系统安全：稳定运行的保障

模型安全关注的是模型自身抵御攻击和稳定输出的能力。大模型面临多种针对性攻击，例如对抗攻击，即通过微小的、人眼难以察觉的输入扰动，就能导致模型产生完全错误的判断或输出。此外，指令攻击可能通过特定的提示词绕过模型的安全护栏，诱导其生成有害内容。这些攻击考验着模型的鲁棒性，即其在各种异常或恶意输入下维持性能的能力。系统安全则是一个更宏观的范畴。大模型的部署和应用并非孤立在，它依赖于复杂的硬件设施、操作系统、软件框架以及各种外部插件和服务接口。任何一个环节的漏洞都可能成为攻击的入口，例如供应链攻击通过污染第三方组件来间接危害模型系统。确保整个技术栈的安全性，是保障大模型服务持续、可靠运行的基础。

内容与认知安全：社会影响的深度考量

生成式大模型的核心能力是创造内容，这也带来了独特的内容安全风险。模型可能生成包含虚假信息、偏见歧视、暴力或违法内容的多模态信息（文本、图像、音频等）。这些有毒内容的传播，不仅可能误导公众、损害个人声誉，还可能扰乱社会秩序，甚至被用于舆论操纵。比内容安全更深层次的是认知安全风险。随着大模型日益成为人们获取信息、辅助决策甚至进行创作的重要工具，其无意识中输出的偏见或错误信息，可能潜移默化地影响用户的思维方式、价值观和世界观。当社会信息大量由模型生成时，辨别真伪的成本将急剧上升，公众可能陷入“信息茧房”或受到认知操控，这对社会共识和稳定构成了潜在威胁。

伦理安全与治理挑战

大模型的广泛应用也引发了诸多伦理安全问题。这包括但不限于：算法偏见导致的公平性问题，例如在招聘、信贷等场景中歧视特定群体；知识产权侵权，模型生成的内容可能侵犯他人的版权；以及学术诚信危机，如利用模型进行论文代写或数据造假。这些伦理失范行为，挑战着社会既有的规范和价值体系。应对上述的安全风险，单一的技術手段或监管措施已显不足，需要构建一个多层次、敏捷的治理体系。这涉及国际共识的建立、国家层面法律法规的完善、标准的制定以及企业自身的安全实践。治理的目标是在鼓励技术创新与有效管控风险之间找到平衡，引导大模型技术向善发展。

联蔚盘云在大模型安全领域的探索与实践

面对大模型带来的复杂安全挑战，正在积极探索有效的防护框架与解决方案。联蔚盘云作为深耕数字化领域的企业，持续关注并投入大模型安全治理与技术发展。我们认为，大模型的安全属性应涵盖真实性、准确性、机密性、公平性、透明性、可靠性、可控性和鲁棒性等多个方面，这是一个系统性的工程。基于实践，我们观察到，大模型本身不仅可以作为被保护的对象，其强大的自然语言理解、知识整合与任务编排能力，也能赋能于传统安全领域，为解决网络空间安全的瓶颈问题提供新思路。例如，在威胁情报自动化生成、海量告警分析、数据分类分级管理以及多模态内容安全审核等方面，大模型能够显著提升安全运营的效率和化水平。联蔚盘云结合自身的技术积累与对的深刻理解，致力于帮助企业客户应对大模型时代的安全挑战，共同构建更安全、可信的化应用环境。 总而言之，大模型的安全风险是一个多维度、跨领域的综合性议题。从数据泄露、模型攻击到内容生成失范和伦理困境，这些风险相互关联、层层递进，共同构成了大模型技术发展道路上必须逾越的障碍。正视这些风险并非阻碍创新，而是为了更稳健地前行。未来，需要在技术创新与安全治理上双管齐下，一方面通过价值对齐、可解释性AI等技术增强模型自身的安全性；另一方面，构建国际、国家、协同的多层次治理体系，并发展以AI赋能AI安全的下一代防护技术。只有建立起的安全防线，才能确保大模型这项颠覆性技术真正造福于社会，成为推动经济社会高质量发展的可靠力量，而非不确定性的来源。

FAQ:

大模型的数据安全风险具体指什么？

大模型的数据安全风险主要涉及三个层面。一是数据泄露，模型可能在训练或交互中记忆并输出包含个人隐私、商业机密等敏感信息的训练数据。二是数据投毒，攻击者通过向训练数据注入恶意样本，在模型中植入后门，从而在特定条件下操控模型输出。三是数据质量与合规风险，包括使用来源不合规、含有违法不良信息或缺乏多样性的数据进行训练，这会导致模型输出在偏见、错误甚至违法违规内容。这些风险贯穿数据生命周期的始终，是模型安全的基础性问题。

什么是大模型的“对抗攻击”？它有什么危害？

对抗攻击是针对机器学习模型的一种攻击方式。攻击者通过对输入数据（如图片、文本）添加人眼难以察觉的细微扰动，就能导致模型做出完全错误的判断或生成非预期的输出。例如，一张被轻微修改的“停车”标志图片，可能被自动驾驶系统误识别为“限速”标志。这种攻击暴露了模型决策边界脆弱、鲁棒性不足的问题，危害极大。它可能被用于欺骗内容过滤系统、误导自动驾驶汽车、绕过身份验证等，严重威胁基于大模型构建的各类应用系统的安全与可靠性。

大模型生成的内容在哪些安全风险？

大模型生成的内容安全风险主要体现在以下几个方面：1. 虚假与误导信息：模型可能生成看似真实但完全错误的事实陈述，即“幻觉”现象，用于传播谣言。2. 偏见与歧视性内容：由于训练数据本身在的偏见，模型可能生成强化性别、种族等刻板印象的内容。3. 违法与不良信息：包括暴力、仇恨言论、违法建议等。4. 隐私泄露：在生成文本时无意中透露出训练数据中的个人隐私信息。这些风险不仅可能对个体用户造成伤害，还可能被大规模用于舆论操纵、网络欺诈等，影响社会公共利益。

为什么说大模型会带来“认知安全”风险？

认知安全风险是指大模型对人类思维、判断和认知过程产生的潜在负面影响。随着大模型成为重要的信息源和决策辅助工具，其输出的信息质量直接影响用户的认知。风险在于：首先，模型生成的虚假或偏见信息可能长期、潜移默化地塑造用户的错误认知。其次，当网络空间充斥大量模型生成的内容时，信息环境变得高度复杂，普通人辨别真伪、追溯源头的成本激增，更容易被误导或操纵。这种对集体认知环境的潜在影响，是比单一内容违规更深层次、更复杂的社会性安全挑战。

企业如何系统性应对大模型的安全风险？

企业应对大模型安全风险需要一个系统性的框架，而非单点防护。首先，需建立覆盖数据、模型、系统、内容、应用全生命周期的安全治理体系，明确各阶段的安全要求和责任。其次，在技术上，应综合运用数据与加密、模型鲁棒性增强、输出内容过滤与审核、系统漏洞管理等多种手段。再者，可以探索利用大模型自身能力赋能安全运营，例如用于自动化威胁分析、策略生成等，提升整体安全防护的化水平。之后，必须关注伦理与合规，确保模型应用符合法律法规和社会公序良俗，并建立透明、可问责的机制。 作者声明：作品含AI生成内容