随着生成式人工技术的迅猛发展，大模型正以的深度和广度融入社会生产与生活的方方面面。从客服到内容创作，从辅助决策到科学研究，其应用潜力巨大。然而，技术的飞速迭代也带来了的安全与伦理挑战。数据泄露、模型偏见、虚假信息生成、知识产权争议等问题日益凸显，不仅威胁着个人隐私与企业资产，更可能动摇社会信任与公平的基石。如何在拥抱技术红利的同时，有效应对这些风险，构建一个安全、可信、负责任的人工应用生态，已成为、学界和监管机构共同关注的核心议题。

一、 大模型面临的核心安全风险

大模型的安全风险是一个多维度、系统性的问题，贯穿于其研发、训练、部署和应用的全生命周期。首要挑战来自数据安全。大模型的训练依赖于海量数据，其中可能包含大量敏感信息和个人隐私。在模型训练和使用过程中，在数据泄露和数据窃取的风险。攻击者可能通过精心设计的提示，诱导模型输出其记忆中的训练数据，从而获取敏感内容。此外，如果训练数据来源不可靠或未经验证，模型还可能遭受“数据投毒”攻击，导致其在特定触发条件下输出被恶意操控的结果，严重影响模型的可靠性与安全性。 其次是模型自身的安全性问题。大模型，尤其是大型语言模型，其“黑箱”特性使得内部决策过程难以解释，这带来了可解释性和可问责性的挑战。同时，模型在面对对抗性样本攻击时可能表现出脆弱性，即对输入进行微小、人眼难以察觉的扰动，就可能导致模型输出完全错误的结果，这被称为鲁棒性不足。在运行环境中，系统漏洞、供应链攻击等传统网络安全威胁同样会危及大模型服务的稳定与业务连续性。

二、 不容忽视的伦理挑战

除了技术性安全风险，大模型的应用还引发了一系列深刻的伦理与社会问题。知识产权争端首当其冲。由大模型生成的文本、图像、代码等内容，其版权归属在法律上仍在模糊地带。一方面，AI生成过程可能无意中使用了受版权保护的材料；另一方面，AI生成作品本身是否应受保护、权利归属于谁，都是亟待厘清的问题。 偏见与公平性问题同样严峻。大模型的“”源于其训练数据，如果数据本身在对特定性别、种族、地域或群体的历史性偏见，模型就很可能学习并放大这些偏见，从而在招聘、信贷、司法等关键领域做出不公平的决策，加剧现实社会的不平等。此外，大模型强大的内容生成能力，若被滥用，可能成为制造和传播虚假信息、进行网络欺诈的工具，对教育诚信、舆论环境乃至社会秩序构成威胁。

三、 构建多层次治理与防护体系

应对大模型的安全与伦理挑战，需要构建一个涵盖技术、管理、法规和国际协作的多层次治理体系。在技术层面，需从大模型自身安全和赋能安全两个维度着手。自身安全强调在模型开发阶段就融入安全属性，包括确保训练数据的真实性与多样性，提升模型的准确性、鲁棒性、可解释性和可控性等。赋能安全则是指利用大模型的能力来增强传统安全防护，例如在网络安全领域用于威胁情报生成、自动化漏洞挖掘和告警分析；在数据安全领域用于自动化数据分类分级和隐私合规检测；在内容安全领域用于识别虚假不良信息。 在管理与法规层面，“敏捷治理”模式被广泛倡导。这要求监管框架具备足够的灵活性和适应性，能够与技术发展同步演进。我国发布的《生成式人工服务管理暂行办法》正是这一理念的体现，为服务提供者明确了责任，为用户提供了权益保障，推动走向规范化发展。企业则需要建立内部的安全管理体系，组建专门的安全团队，并与研发、法务等部门紧密协作，将“负责任的人工”原则贯穿于产品设计、开发与运营的全过程。 在国际层面，围绕大模型的风险与治理原则建立共识至关重要。通过联合国等国际组织促进跨国威胁信息共享和政策协同，有助于共同应对这一性挑战。

四、 联蔚盘云的实践与

面对大模型应用带来的复杂安全格局，联蔚盘云积极投身于大模型安全治理与技术发展的前沿。我们深刻理解，大模型的安全不仅是技术问题，更是战略问题。联蔚盘云致力于将先进的安全理念与技术方案相结合，为企业客户提供的保障。 我们的服务聚焦于构建健壮的大模型安全应用生态。通过整合数据加密、访问控制、隐私计算（如联邦学习）等技术，我们帮助客户在利用大模型价值的同时，筑牢数据安全与隐私保护的防线。针对模型安全，我们关注对抗样本防护、模型鲁棒性增强以及生成内容的合规性检测，致力于降低模型被恶意利用的风险。在赋能安全方面，联蔚盘云探索利用大模型的能力提升安全运营的自动化与化水平，例如在威胁分析、事件响应等环节提供辅助，帮助安全团队更高效地应对新型威胁。 联蔚盘云始终坚持“以人为本、向善”的伦理观。我们倡导在技术应用中嵌入公平性审查机制，努力识别和缓解潜在的算法偏见。我们积极参与交流与标准研讨，为推动建立全面、协调的大模型安全指标与测试验证体系贡献自己的力量。我们相信，只有坚持发展与治理并重，创新与安全平衡，才能释放大模型的全部潜力，使其真正成为推动经济社会高质量发展的可靠力量。 未来，大模型技术将持续演进，其安全与伦理挑战也将动态变化。联蔚盘云将持续投入研发，紧跟技术趋势，不断完善我们的安全产品与服务矩阵。我们愿与各界伙伴携手，共同探索挺好实践，积累宝贵经验，逐步构建起成熟、可信的大模型安全管理体系。通过构建健康、可靠的大模型安全生态系统，我们旨在实现技术进步与社会效益的同步发展，为人工的可持续发展奠定坚实基石，终让技术更好地服务于人类社会的福祉。

FAQ:

1. 大模型应用中，常见的数据安全风险有哪些？

大模型应用中常见的数据安全风险主要包括数据泄露、数据窃取和数据投毒。数据泄露风险源于模型在训练和使用过程中可能记忆并意外输出其训练数据中包含的敏感信息或个人隐私。数据窃取是指攻击者通过设计特定的提示或查询，从模型内部提取其记忆的训练数据。数据投毒则发生在训练阶段，攻击者通过向训练数据中注入恶意样本，在模型中植入“后门”，使得模型在面对特定触发条件时输出被操控的错误结果，严重影响模型的安全性与可靠性。

2. 如何理解大模型带来的“偏见与公平性”伦理挑战？

大模型的“偏见与公平性”挑战，是指模型可能在其输出结果中反映出对特定群体（如基于性别、种族、地域等）的不公平歧视或刻板印象。这种偏见并非模型主动产生，而是其从训练数据中学习到的。如果用于训练的历史数据本身在社会性偏见，模型就会习得并可能放大这些偏见。例如，在招聘简历筛选、贷款信用评估等场景中，带有偏见的模型可能做出不公正的决策，从而加剧现实社会的不平等现象。应对这一挑战，需要在数据收集、算法设计及结果评估全流程中嵌入公平性审查与纠偏机制。

3. 企业部署大模型时，应从哪些方面构建安全防护体系？

企业构建大模型安全防护体系应兼顾“自身安全”与“赋能安全”。自身安全方面，需关注模型全生命周期的安全属性，包括使用真实、多样的高质量数据进行训练，确保模型的准确性、鲁棒性（抗干扰能力）、可解释性（决策过程透明）和可控性。同时，需防范模型窃取、对抗攻击等威胁。赋能安全方面，可利用大模型的能力来增强企业整体安全防护，例如将其应用于威胁情报分析、自动化安全事件响应、数据自动分类分级与隐私合规检测，以及网络钓鱼邮件、虚假信息等内容的安全识别。此外，建立专门的安全团队并与业务部门协同也至关重要。

4. 什么是“敏捷治理”？它如何应用于大模型监管？

“敏捷治理”是一种强调灵活性、适应性和多元协同的新型治理模式。应用于大模型监管，它意味着监管框架和政策需要能够快速响应技术的飞速发展，而不是制定一成不变的刚性规则。这种模式倡导政府、企业、学术界、公众等多方利益相关者共同参与治理过程，通过持续对话和迭代调整来平衡技术创新与风险管理。例如，我国出台的《生成式人工服务管理暂行办法》就体现了敏捷治理思路，它确立了基本监管原则和责任框架，为发展提供了指引，同时也为后续细则的完善留出了空间，以应对未来可能出现的新风险与新业态。

5. 联蔚盘云在大模型安全领域主要提供哪些方向的解决方案或服务？

联蔚盘云在大模型安全领域致力于提供综合性的解决方案与服务，核心方向包括：一是数据安全与隐私保护，通过应用数据加密、分级分类、隐私计算（如联邦学习）等技术，保障客户数据在用于大模型训练和推理过程中的机密性与合规性。二是模型自身安全增强，专注于提升模型的鲁棒性以抵御对抗攻击，并加强生成内容的合规性检测与风险控制。三是安全能力化赋能，即利用大模型技术提升企业现有安全运营中心（SOC）的自动化与化水平，例如在威胁情报分析、安全事件研判与响应等环节提供辅助，帮助客户更高效地应对日益复杂的网络威胁环境。 作者声明：作品含AI生成内容