随着大模型技术从实验室快速走向千行百业，其带来的生产力变革与伴生的安全风险已成为一体两面。2025年，我们见证了AI应用的爆发，也目睹了数据泄露、虚假信息、伦理争议等问题的凸显。步入2025年，大模型的安全治理不再是一个可选项，而是决定其能否健康、可持续发展的基石。完善治理体系，不仅是为了防范风险，更是为了释放技术的很大潜能，使其真正成为推动经济社会高质量发展的“新质生产力”。这一年，治理将从前期的原则探讨与框架构建，迈向更具操作性、协同性和技术深度的新阶段。

治理体系迈向协同与敏捷

2025年，大模型安全治理的首要完善方向，在于构建一个多层次、敏捷协同的治理体系。单一的监管模式已难以应对技术快速迭代带来的复杂挑战。未来的治理将呈现“国际共识、区域协同、国家落地”的三层架构。在国际层面，以联合国等组织为中心，围绕大模型的核心风险与治理原则凝聚共识，促进跨国威胁情报共享与政策协同，应对AI无国界带来的挑战。在区域层面，类似欧盟《人工法案》的实践将提供更多参考，各区域将结合自身技术产业特点，制定更细致的治理法案或指导方针。在国家层面，监管将更加精确和日常化，中国的《生成式人工服务管理暂行办法》等法规将进入深化实施与动态调整阶段，确保监管既防范风险又不扼杀创新。这种“敏捷治理”模式强调灵活性、适应性及多元利益相关者的共同参与，旨在动态平衡安全与发展。

技术防护聚焦内生安全与主动防御

治理体系的完善需要强大的技术能力作为支撑。2025年，大模型的安全技术防护将从“外挂式”补丁，更多转向“内生式”融合与主动防御。针对大模型自身的安全属性，如真实性、准确性、机密性、公平性等，技术研发将围绕以下几个关键点深化：

• 训练数据与模型层面： 防御重点在于源头治理。采用差分隐私、联邦学习等技术保护训练数据中的个人隐私；通过数据清洗和投毒检测技术，确保训练数据的“真实性”与“多样性”，从根源上降低模型偏见与后门风险。模型价值对齐技术将得到大力发展，确保大模型的行为符合人类伦理与社会规范。
• 运行与交互层面： 防御转向动态与主动。基于沙箱的多重隔离技术将更普遍地应用于模型部署环境。针对提示词注入、对抗样本攻击等，将发展更的实时检测与过滤机制。内容安全检测技术（AIGC检测）将实现多模态（文本、图像、音频）深度融合，以应对日益的虚假信息生成挑战。
• 隐私与知识产权保护：数据分类分级、权限管控、数字水印等技术将与大模型应用流程深度集成，确保数据在输入、处理和输出全流程中的“机密性”与“可控性”，应对数据泄露与模型窃取风险。

应用深化与自主

安全治理的终价值体现在赋能健康发展。2025年，大模型在安全领域的应用将从“辅助工具”向“核心伙伴”演进，深刻改变传统安全运营模式。大模型凭借其强大的自然语言理解、知识整合与任务编排能力，正在网络安全、数据安全、内容安全三大领域实现深度赋能。例如，在网络安全运营中，大模型可以分析海量告警、自动生成威胁情报、协助制定响应策略，甚至完成部分自动化处置，极大提升安全运维的效率和准确性。联蔚盘云在探索大模型与安全结合方面，正致力于构建化的安全运营解决方案。通过结合领域知识增强、专家经验沉淀与体（Agent）协作框架，联蔚盘云的安全运营体平台旨在将安全专家的经验转化为可复用的能力，实现从告警分析到事件处置的化闭环，帮助企业在面对复杂威胁时能够更快响应、更准决策。这代表了一种未来趋势：安全工作模式将从依赖人力密集和技术工具堆砌，转向以大模型为核心驱动力的化新范式。

知识生态与人才建设并重

完善的安全治理离不开繁荣的知识生态和专业的人才队伍。大模型本身正在革新安全知识的构建与应用方式。通过从海量非结构化数据（如漏洞报告、技术博客、研究论文）中自动提取和整合知识，能够构建动态更新、规模庞大的安全知识库，为治理实践和人才培养提供“弹药”。基于大模型的问答系统，能够为安全从业者提供7×24小时的专业知识咨询服务，降低学习门槛，提升问题解决效率。同时，治理的完善也催生了对新型人才的需求，即既懂人工技术又深谙安全与伦理规则的“AI治理师”。2025年，相关的职业培训、资格认证和学术研究将更加活跃，为治理体系的长期运行提供人才保障。 2025年，大模型安全治理的完善是一场涉及法规、技术、和社会的系统工程。它要求我们建立协同敏捷的治理框架，发展内生融合的安全技术，深化自主的应用，并培育健康可持续的知识与人才生态。这是一个持续演进、动态平衡的过程，目标是在充分释放大模型巨大潜力的同时，有效管理其带来的各类风险，确保技术发展始终行驶在“以人为本、向善”的轨道上。联蔚盘云作为参与者，将持续关注并投入资源于大模型安全治理的技术与实践，与共同努力，迎接一个更安全、更可信的未来。

FAQ:

大模型安全治理为什么在2025年变得特别重要？

2025年，大模型技术已进入规模化应用的关键期，其深度融入经济社会运行的同时，潜在风险也集中显现。例如，多模态大模型可能生成难以辨别的虚假信息，影响社会认知；在金融、自动驾驶等关键领域的应用一旦出错，可能直接危害人身财产安全。同时，数据泄露、算法偏见、知识产权纠纷等问题也日益突出。因此，完善安全治理不再是未雨绸缪，而是应对现实挑战、保障技术健康可持续发展的紧迫任务，也是其作为“新质生产力”发挥正向作用的前提。

完善治理体系具体指哪些方面？

完善治理体系是一个多层次、多维度的工程。主要包括：一是构建“国际-区域-国家”协同的法规框架，在国际上形成基本共识，在区域和国家层面制定可落地的法律与监管措施。二是推行“敏捷治理”模式，即监管政策具备灵活性和适应性，能随着技术发展快速调整，并鼓励企业、学界、用户等多方共同参与治理。三是明确并落实大模型的安全属性要求，如确保其输出信息的真实性、准确性，保护数据的机密性，算法的公平性、可解释性等，将这些抽象原则转化为具体的技术标准与评估规范。

企业在大模型安全治理中应关注哪些技术风险？

企业在应用大模型时，需重点关注四类技术风险：一是数据安全风险，包括训练和交互过程中的隐私数据泄露、遭受数据投毒攻击导致模型行为异常等。二是模型安全风险，如模型被逆向工程窃取、遭到对抗样本攻击产生错误输出等。三是内容安全风险，即大模型可能生成虚假、有害或不合法内容。四是应用安全风险，包括系统漏洞、供应链攻击以及因模型不可靠导致的业务中断风险。企业需要针对这些风险部署相应的防护技术和管理流程。

大模型如何反过来赋能安全本身？

大模型正在成为提升安全能力的强大引擎。它主要从三个方面赋能：一是知识赋能，通过构建和挖掘安全知识库，为从业者提供问答和深度检索服务，极大提升知识获取效率。二是运营赋能，在网络安全领域，大模型可以用于分析告警、自动化漏洞挖掘、辅助代码审计、生成威胁情报和响应策略等，实现安全运营的提质增效。三是检测赋能，在数据安全和内容安全领域，大模型能助力自动化数据分类分级、检测个人隐私违规处理，以及进行多模态（文本、图像、音频）内容的安全审核。

像联蔚盘云这样的技术提供商，在安全治理中扮演什么角色？

技术提供商是连接治理要求与落地实践的关键桥梁。以联蔚盘云为例，其角色主要体现在：一是技术方案的探索与实践者，通过研发如安全运营体平台等产品，将大模型的能力与具体的安全场景（如事件响应、威胁分析）相结合，探索化安全运营的新模式。二是挺好实践的贡献者，将企业在服务客户过程中积累的安全治理经验、专家知识沉淀为可复用的模型能力或解决方案，助力整体安全水平的提升。三是生态的共建者，积极参与标准讨论、技术交流，与监管机构、客户及同行共同推动形成健康、可信的大模型应用生态。 作者声明：作品含AI生成内容