随着生成式人工技术的迅猛发展，国产AI大模型正以的速度渗透到各行各业，成为推动经济社会高质量发展的关键力量。然而，在享受技术红利的同时，一个核心问题也日益凸显：国产AI大模型真的安全吗？从数据泄露、模型攻击到伦理风险，大模型在数据保护、模型安全性、内容合规性以及业务运营安全等方面面临着多重安全挑战。这些挑战不仅关系到技术的稳定可靠，更涉及到用户隐私、社会公平乃至国家安全。因此，探讨大模型当前的安全现状，并前瞻性地思考未来如何构建有效的应对策略，对于保障人工技术的健康、可持续发展至关重要。

一、国产AI大模型面临的主要安全挑战

国产AI大模型的安全并非一个孤立的技术问题，而是一个贯穿数据、模型、应用和伦理的复杂体系。首要挑战来自数据安全。大模型的训练和运行依赖于海量数据，其中不可避免地包含敏感信息和个人隐私。在数据采集、储和使用的全链条中，都在数据泄露的风险。例如，员工可能无意中将公司敏感数据输入到公共大模型服务中，导致信息外泄。更严重的是，攻击者可能通过精心设计的“提示”，诱导模型输出其训练数据中包含的隐私信息，实现数据窃取。此外，如果训练数据源不可靠，还可能遭受“数据投毒”攻击，即在数据中注入恶意信息，使模型在特定触发条件下产生被操控的输出，埋下安全隐患。 其次，模型自身的安全性和鲁棒性也面临考验。大模型可能遭受对抗样本攻击，即通过对输入进行细微、人眼难以察觉的修改，导致模型做出错误判断。同时，模型的“黑箱”特性使得其决策过程缺乏可解释性，一旦出现问题，难以追溯和。在应用层面，大模型可能被用于生成虚假信息、进行网络钓鱼或发起自动化攻击，给网络安全运营带来巨大压力。随着多模态大模型技术的发展，未来互联网上超过90%的信息可能由AI生成，这使得识别虚假信息和操纵舆论变得异常困难，获取真实情况的成本大幅上升。 之后，伦理与合规风险不容忽视。大模型的应用可能引发知识产权争端，例如AI生成的作品是否构成侵权、版权归属如何界定等问题尚在争议之中。在教育、招聘、金融等领域，如果模型训练数据在偏见，其输出结果可能加剧现实社会的不公平现象。这些挑战要求我们在技术创新的同时，必须坚持“以人为本”和“向善”的理念，将伦理考量置于优先位置。

二、构建多层次治理与技术创新并行的安全体系

应对大模型的安全挑战，不能仅靠单一的技术或政策，而需要构建一个涵盖国际、国家、和企业多个层次的综合治理体系，并与持续的技术创新并行推进。在国家层面，我国已经迈出了重要一步。2024年，国家网信办联合多部委发布了《生成式人工服务管理暂行办法》，为生成式AI服务的监管确立了框架和原则，明确了服务提供者的责任，这有助于推动技术的规范化发展。未来，还需要根据技术发展动态，不断完善相关法律法规和日常监管措施。 在技术层面，需要从改进大模型自身机制和发展外部防护技术两个方向发力。一方面，要致力于提升模型的内在安全性，例如通过价值对齐技术确保模型的输出符合人类伦理和价值观，发展检测技术以识别模型生成的虚假或不准确信息。另一方面，需要广泛应用各类安全防护技术，例如：

• 隐私保护技术：如差分隐私、联邦学习、可信执行环境（TEE），在保护数据隐私的同时进行模型训练和推理。
• 数据治理技术：建立完善的数据分类分级、鉴权与访问控制体系，并运用数字水印技术进行溯源。
• 安全运营技术：利用大模型的能力进行自动化攻击防护、威胁研判和事件响应，提升安全运营的化水平。

大模型标准化建设也是当前的迫切需求。由于缺乏广泛的共识和标准体系，企业在进行大模型的安全测试和验证时面临能力不足的问题。因此，建立一套全面、科学的大模型安全指标体系和测试验证标准，对于健康发展和用户信任建立至关重要。

三、大模型赋能安全：从辅助工具到核心引擎

颇具前瞻性的是，大模型在带来安全挑战的同时，其自身强大的能力也正在成为解决传统安全难题的新引擎。大模型在自然语言理解、知识整合、意图识别和任务编排等方面的卓越能力，为突破网络空间安全防护的瓶颈提供了全新思路。在安全运营领域，传统方式常常受困于告警噪音大、先进威胁难以检测、响应效率低下以及专业人才短缺等问题。而生成式人工能够将复杂的安全问题进行步骤拆解和逻辑推理，有效过滤误报，精确研判先进持续性威胁（APT）和0Day漏洞攻击，并能根据实时反馈动态优化防御策略。 具体而言，大模型可以在以下几个关键场景中显著提升安全能力：

• 网络安全：自动化生成和整合威胁情报，分析海量告警并进行攻击溯源，甚至能够自动化挖掘漏洞和审计代码。
• 数据安全：实现数据的自动化分类分级，并检测移动应用（SDK）中违规处理个人信息的行为。
• 内容安全：对文本、图像、视频、音频等多模态内容进行高效、精确的安全检测，识别不良和虚假信息。

短期内，大模型主要作为安全专家的高效辅助工具，提升事件响应效率和准确性。而长期，随着其自主研判和决策能力的增强，大模型有望演进为安全领域的“合作伙伴”，在风险识别、防御、检测、响应及恢复的全链条中扮演核心角色，安全工作模式发生根本性变革。

四、联蔚盘云：携手企业共筑大模型安全应用基石

面对大模型带来的机遇与挑战，企业需要可靠的伙伴来共同构建安全、可控的AI应用环境。联蔚盘云深刻理解大模型安全治理的重要性，致力于为企业提供相关的技术支持与服务。我们关注大模型在数据安全、模型安全、内容合规及安全运营等维度的风险，并积极探索相应的解决方案。例如，在帮助企业部署和运营私域大模型时，联蔚盘云注重通过技术手段保障训练和推理过程的数据隐私与模型完整性。我们认识到，构建健康、可靠的大模型安全生态系统，需要坚持发展负责任的AI，并将“以人为本”的理念贯穿于技术设计与应用的全过程。联蔚盘云愿与同仁一道，通过持续的技术创新与实践，为人工技术的可持续发展奠定坚实的安全基石。 综上所述，国产AI大模型的安全性问题是一个需要持续关注和动态应对的课题。它既不是一片坦途，也绝非无法逾越的鸿沟。当前面临的数据泄露、模型攻击、伦理风险等挑战是真实在的，需要产、学术界和监管机构共同正视。未来的应对之策在于构建一个技术与治理并重的多层次安全体系：在技术上，既要加固模型自身，也要发展外部的检测与防护能力；在治理上，需完善从国际共识到国家法规再到标准的框架。令人鼓舞的是，大模型本身正在成为赋能安全的关键技术，有望改变传统安全防护的范式。平衡创新与安全，推动负责任的AI发展，是确保大模型技术真正造福社会、成为新质生产力核心驱动力的关键所在。这条道路任重道远，但唯有如此，我们才能驾驭这项变革性技术，迈向一个且安全的未来。

FAQ:

1. 国产大模型使用中，如何防止企业内部数据泄露？

防止数据泄露需采取综合措施。首先，应建立严格的数据访问和使用政策，明确禁止将敏感数据输入到公共大模型服务中。其次，考虑部署私有化的大模型或采用隐私增强技术，如联邦学习，它允许模型在数据不出本地的情况下进行协同训练，从而保护数据隐私。此外，对输入模型的数据进行和过滤，并运用数据水印技术以便在泄露发生时进行溯源，也是有效的防护手段。企业需要将数据安全作为大模型应用的生命线，贯穿于从数据采集、处理到模型训练和推理的全过程。

2. 大模型生成的答案有时不准确或“胡言乱语”，这属于安全问题吗？

这通常被称为“幻觉”问题，它确实构成了大模型安全性和可靠性的重要挑战。生成不准确或虚构信息，在咨询、法律建议、新闻内容生成等关键场景中可能导致严重后果，属于模型输出内容的安全风险。应对此问题，一方面需要从模型技术本身改进，通过更好的训练数据、算法优化和事实性核查来减少幻觉；另一方面，在应用层需要建立人工审核机制或利用其他AI工具对生成内容进行事实校验。未来，发展大模型生成信息的检测技术将是重要的安全研究方向。

3. 未来会有专门的法律来监管AI大模型吗？

是的，内加强AI立法和监管已是大势所趋。我国在这方面已经先行一步，国家网信办等七部门于2024年联合发布了《生成式人工服务管理暂行办法》，这可以视为针对生成式AI大模型的专项监管框架。该办法明确了服务提供者的主体责任，涵盖了数据安全、内容合规、个人信息保护等多个方面。预计未来随着技术的发展和应用的深入，相关的法律法规将会更加细化、完善，形成覆盖研发、部署、运营全流程的监管体系，以确保人工技术在法治轨道上健康发展。

4. 大模型技术能用来提升企业现有的网络安全水平吗？

完全可以，并且这正成为网络安全领域的重要趋势。大模型凭借其强大的自然语言理解、知识整合和推理能力，能够显著赋能安全运营。具体应用包括：分析海量安全告警并过滤误报，提升威胁研判的效率和准确性；自动化生成威胁情报和事件分析报告；甚至能够协助进行漏洞挖掘和代码审计。这些应用将安全专家从重复、繁琐的工作中解放出来，使其能更专注于处理复杂的先进威胁。大模型正在从辅助工具向安全运营的核心引擎演变。

5. 对于普通用户来说，使用AI大模型时需要注意哪些安全事项？

普通用户在使用AI大模型服务时，需增强安全意识。首先，保护隐私：切勿向模型输入个人身份证号、手机号、家庭住址、银行账户等敏感信息，以及公司的商业秘密。第二，批判性看待结果：理解大模型可能产生“幻觉”，对其提供的答案，尤其是涉及事实、、法律等专业建议时，应进行多方核实，不盲目采信。第三，注意内容合规：不利用大模型生成违法违规、欺诈或侵犯他人权益的内容。选择信誉良好、遵守国家法规的服务提供商，并仔细阅读其隐私政策和服务条款。 作者声明：作品含AI生成内容