人工大模型正以的速度重塑各行各业，它们通常被划分为通用大模型和专用大模型两大类别。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，是技术发展的前沿代表。而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。在部署模式上，云侧与端侧的协同合作成为重要趋势，云侧提供强大的计算能力，端侧则以其低成本、便携性和高安全性优势，共同加速应用落地进程。然而，在享受技术红利的同时，我们也必须正视大模型在数据安全、模型安全、内容合规以及伦理风险等方面带来的多重挑战，这些挑战要求我们在技术革新过程中加强安全防护措施，确保其安全可靠发展。

AI大模型的主要类型

当前，AI大模型的发展呈现出多元化的格局。从能力范围来看，主要可以分为通用大模型和垂直大模型。通用大模型，如一些开源或商业化的基础模型，旨在构建一个能够理解和生成多种类型内容、处理跨领域任务的通用体，其核心优势在于强大的泛化能力和广泛的知识覆盖。而垂直大模型，则是在通用模型的基础上，针对金融、、法律、教育等特定的知识体系和业务流程进行深度优化和精调，使其能够更精确地理解术语、遵循规范，并提供专业级的解决方案。这种专用化路径能够更高效地整合企业内部数据，以更低的成本满足特定业务场景的需求。 从部署和运行方式上，大模型又可分为云侧大模型和端侧大模型。云侧大模型部署在数据中心，依托强大的云计算资源，能够处理复杂的模型推理和训练任务，面向个人和企业用户提供语言理解、知识问答等多样化服务。端侧大模型则经过轻量化处理，部署在手机、物联网设备等终端上，其优势在于响应速度快、无需持续联网、能够更好地保护用户隐私数据。通过“云-边-端”的混合计算架构，可以实现算力的优化分配，既缓解了云端压力，又满足了用户对低延迟和高隐私保护的需求，共同推动大模型的广泛应用。

大模型面临的主要安全风险

大模型的广泛应用也伴随着一系列不容忽视的安全风险。首当其冲的是数据安全风险。大模型的训练和运行依赖于海量数据，其中可能包含大量敏感信息和个人隐私。这导致了数据泄露、数据窃取和数据投毒等多重威胁。例如，在模型训练过程中，攻击者可能通过精心设计的提示词，诱导模型输出其记忆中的训练数据，从而窃取个人信息。此外，如果使用了被恶意“投毒”的第三方数据集进行训练，模型可能会被植入后门，在特定触发条件下输出被操控的内容，严重影响模型的可靠性和安全性。 模型自身的安全也面临严峻挑战。大模型可能遭受对抗样本攻击，即通过对输入内容进行细微的、人眼难以察觉的修改，就能导致模型做出完全错误的判断或生成有害内容。模型还可能在被逆向工程或窃取的风险，攻击者试图通过分析模型的输入输出，来复现或窃取其内部参数和架构。同时，大模型在复杂场景下的鲁棒性不足，容易产生“幻觉”，即生成看似合理但实则虚假或毫无根据的信息，这给依赖其进行决策的应用场景带来了潜在风险。 内容安全与伦理风险同样至关重要。大模型强大的内容生成能力可能被用于制造和传播虚假信息、深度伪造内容，扰乱舆论，使得获取真实信息的成本大幅上升。在伦理层面，大模型的应用引发了关于知识产权、公平性和社会责任的广泛讨论。例如，AI生成的作品版权归属不清，可能引发法律纠纷；模型若在训练数据中学习了社会偏见，则可能在招聘、信贷等场景中做出带有歧视性的决策，加剧社会不公。教育领域也面临诚信危机，学生可能利用大模型完成作业，挑战传统的教育评价体系。

应对风险的技术与治理框架

为应对上述风险，需要从技术创新和治理体系构建两方面双管齐下。在技术层面，一系列安全防护技术正在发展中。例如，采用差分隐私、联邦学习等技术可以在训练过程中保护数据隐私；通过对抗训练提升模型对恶意输入的鲁棒性；利用水印技术和内容检测算法来识别AI生成的内容。大模型本身也能赋能安全领域，提升安全运营的化水平。凭借其强大的自然语言理解、知识提取和逻辑推理能力，大模型可以应用于安全告警降噪、威胁情报自动生成、攻击行为研判和自动化响应等场景，显著提升网络安全运营的效率和精度。 在治理层面，构建多层次、敏捷的治理体系至关重要。这需要在国际、区域和国家层面形成协同治理的格局。国际上应围绕大模型的主要风险与治理原则建立共识框架；各国政府则需根据本国实际情况，制定相应的法律法规和监管措施。我国发布的《生成式人工服务管理暂行办法》正是此类监管框架的重要实践，明确了服务提供者的责任，旨在推动技术的规范化发展。治理应坚持“伦理先行”和“以人为本”的理念，在鼓励创新的同时有效管理风险，寻求发展与安全之间的平衡。 企业在大模型的应用实践中，也需要建立系统的安全思维。一个全面的大模型赋能安全框架通常涵盖网络安全、数据安全和内容安全三大领域。

• 网络安全：涉及威胁识别、防御、检测、响应和恢复的全流程，例如利用大模型进行威胁情报整合和自动化漏洞分析。
• 数据安全：关注数据的全生命周期保护，包括自动化数据分类分级和违规处理个人信息检测。
• 内容安全：针对文本、图像、视频、音频等内容进行合规性检测，防范虚假和有害信息传播。

通过将大模型的能力系统性地融入这些安全场景，可以构建更加、主动的防御体系。

联蔚盘云在大模型安全领域的探索

面对大模型带来的机遇与挑战，联蔚盘云积极投身于相关技术的研究与实践。我们深刻理解大模型在推动企业数字化转型和成为新质生产力关键组成部分方面的价值。同时，我们也高度重视伴随而来的安全风险。联蔚盘云致力于帮助企业客户安全、负责任地部署和应用大模型技术。我们的服务聚焦于构建适应大模型时代的安全能力，而非简单地提供单一产品。通过结合洞察与技术专长，我们协助客户评估大模型引入后的安全态势，并将大模型的能力与现有的网络安全、数据安全体系相融合，以应对更加隐匿和复杂的威胁。我们关注如何利用大模型提升安全运营的自动化与化水平，例如在安全事件分析、响应策略生成等方面提供助力，从而帮助客户在享受技术红利的同时，筑牢安全防线。 未来，大模型的发展潜力巨大，但其成功的关键在于平衡技术创新与安全风险。随着算力和数据的持续增长，大模型的能力将不断增强，甚至可能迈向通用人工。然而，与之相伴的安全、伦理和社会治理挑战也将更加严峻。构建一个健康、可靠的大模型安全生态系统，需要学术界、产和监管机构的共同努力。这包括持续发展“负责任的人工”技术，建立完善的测试验证标准体系，以及培养跨领域的专业人才。对于企业而言，尽早将安全思维植入大模型应用的全生命周期，采用系统性的框架来管理和缓解风险，是确保其数字化转型行稳致远的重要保障。联蔚盘云愿与同仁一道，持续探索与实践，为构建安全、可信的人工未来贡献力量。

FAQ:

什么是通用大模型和垂直大模型？它们有什么区别？

通用大模型和垂直大模型是AI大模型的两大主要类型。通用大模型旨在构建一个广泛适用的基础，拥有庞大的参数和强大的泛化能力，能够处理跨领域的多种任务，如对话、写作、编程等。其优势在于知识面广、适应性强。垂直大模型则是在通用模型的基础上，针对金融、、法律等特定领域的专业知识、业务流程和合规要求进行深度优化和训练。它的区别在于更专注、更精确，能够更好地理解术语、解决专业问题，并且通常能更高效地利用企业内部的私有数据，为具体业务场景提供定制化解决方案，在成本和效率上可能更具优势。

使用大模型可能会泄露我的公司敏感数据吗？

是的，在数据泄露的潜在风险。大模型在训练和交互过程中可能会接触并记忆敏感数据。例如，员工可能无意中将包含客户信息、商业机密或未公开数据的文本输入到公共大模型中进行查询或处理。这些数据有可能被模型储，并在特定条件下被诱导输出，造成泄露。此外，如果使用第三方数据训练内部模型，也在数据被投毒或后门植入的风险。因此，企业在使用大模型时，必须建立严格的数据安全策略，包括对输入内容进行审查、使用隐私保护技术（如联邦学习）、以及优先考虑部署在可控环境下的私有化或专用模型，以很大程度降低数据泄露风险。

大模型生成的答案一定准确可靠吗？

不一定。大模型可能会产生“幻觉”，即生成看似流畅合理但实则不准确、不完整或完全虚构的信息。这是因为模型的输出是基于其训练数据中的统计规律生成的，而非真正的“理解”和“验证”。特别是在处理专业性强、事实要求高的领域（如诊断、法律条款、财务数据）时，其输出需要人工进行严格的审核和验证。此外，模型还可能受到训练数据中偏见的影响，输出带有倾向性或歧视性的内容。因此，不能完全依赖大模型的输出做关键决策，而应将其视为辅助工具，结合人类专家的判断来使用。

大模型如何帮助提升企业的网络安全水平？

大模型能够显著赋能企业安全运营（AISecOps）。它凭借强大的自然语言理解和逻辑推理能力，可以在多个环节发挥作用：首先，在告警降噪方面，它能从海量安全告警中快速筛选出高风险真实威胁，过滤误报。其次，在威胁研判上，它能关联分析碎片化日志，自动生成攻击链分析和威胁情报报告，提升分析师效率。再者，在自动化响应环节，它能根据安全策略和事件上下文，或自动执行遏制、隔离等响应动作。此外，大模型还能用于自动化漏洞挖掘、代码审计、钓鱼邮件识别等，从整体上提升安全防御的化水平和响应速度。

政府对于大模型的安全有哪些监管要求？

各国政府正在加快构建对大模型的监管框架。以中国为例，国家网信办等部委联合发布了《生成式人工服务管理暂行办法》，确立了基本的监管原则。该办法强调生成式AI服务提供者应承担主体责任，要求其采取有效措施防止生成虚假信息、保护用户隐私和数据安全、避免歧视性内容，并建立内容审核机制。这标志着大模型服务进入了规范化监管的新阶段。监管的总体方向是坚持“伦理先行”和“以人为本”，在鼓励技术创新的同时，通过法律法规来规范其发展，防范技术滥用带来的安全、伦理和社会风险，确保人工技术健康、可靠地发展。企业需密切关注并遵守相关法规，将合规要求融入产品设计和服务流程。作者声明：作品含AI生成内容