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。它们不仅带来了效率的飞跃和创新的可能，也伴生出一系列复杂且严峻的安全挑战。这些挑战并非单一的技术问题，而是贯穿于数据、模型、内容乃至伦理与合规等多个层面的系统性风险。理解并应对这些安全挑战，已成为确保大模型技术健康、可靠、可持续发展的关键前提，也是所有相关从业者必须面对的核心议题。 大模型的数据安全风险首当其冲。模型的训练和运行高度依赖于海量数据，这其中不可避免地包含大量敏感信息和个人隐私。在数据采集、储、传输和使用的全生命周期中，都在泄露的风险。例如，用户在与模型交互时无意中输入的商业机密或个人隐私信息，可能被模型记忆并在特定条件下被诱导输出，造成信息泄露。此外，训练数据本身也可能成为攻击目标，攻击者通过向训练集中注入精心构造的“有毒”数据，可以在模型中植入后门，导致模型在面对特定“触发器”时输出被恶意操控的结果，严重威胁模型的可靠性和安全性。 模型自身的安全性和鲁棒性也面临严峻考验。大模型作为复杂的“黑箱”系统，其内部决策机制往往难以解释，这为安全评估带来了巨大困难。模型容易受到各种对抗性攻击，例如，通过对输入文本进行微小的、人眼难以察觉的改动，就可能诱使模型产生完全错误或有害的输出。指令攻击则试图通过精心设计的提示词，绕过模型的安全护栏，使其执行本应被禁止的操作或生成不当内容。这些攻击不仅考验模型的防御能力，也对模型的持续监控和快速响应机制提出了更高要求。 在内容安全层面，大模型强大的生成能力是一把双刃剑。它能够高效地创造文本、图像、音频等多模态内容，但同时也可能被用于生成虚假信息、深度伪造内容、带有偏见或歧视的言论，甚至是不符合法律法规的违规信息。这类内容的规模化、低成本生产与传播，将对网络信息生态、社会认知乃至公共安全构成严重威胁。如何确保模型生成内容的真实性、准确性和合规性，建立有效的内容审核与治理机制，是当前亟待解决的难题。 随着大模型在金融、、自动驾驶等关键领域的深度应用，其运行安全和业务连续性也变得至关重要。模型所依赖的硬件基础设施、软件框架、第三方插件及服务接口等，都可能在未被发现的系统漏洞。一旦遭受供应链攻击或利用系统漏洞发起的攻击，可能导致模型服务中断、输出紊乱，在关键业务场景中甚至可能直接危害人身安全或造成重大财产损失。因此，构建涵盖“云-边-端”的纵深防御体系，保障大模型系统整体的稳定与安全，是应用落地的基础。

伦理失范与合规风险交织

大模型的安全挑战超越了传统技术范畴，深入到了伦理与合规领域。模型在训练数据中学习到的社会偏见可能在其输出中复现和放大，引发公平性质疑。其“幻觉”问题，即生成看似合理实则虚构的内容，若应用于学术、新闻等领域，可能损害信息诚信。此外，内正在加快构建人工治理框架，例如我国发布的《生成式人工服务管理暂行办法》，明确了服务提供者的责任。企业若不能确保模型从数据投喂、算法设计到输出结果的全流程合规，将面临巨大的法律与监管风险。这要求技术的发展必须与敏捷治理同步，在创新与规范之间找到平衡。

构建全面防御：技术与治理并重

应对大模型的多维安全挑战，需要采取系统性的策略，将技术创新与治理框架紧密结合。在技术层面，需要发展并应用一系列前沿安全技术。例如，采用差分隐私、联邦学习等技术可以在保护数据隐私的前提下进行模型训练；利用对抗训练提升模型对恶意输入的鲁棒性；通过可解释性AI技术尝试打开模型“黑箱”，增强透明度；部署高效的内容安全过滤与深度伪造检测工具等。在治理层面，则需要建立覆盖数据安全、模型评估、内容审核、应急响应的全生命周期安全管理体系，并积极参与标准的制定与实践。 作为深耕数字科技领域的企业，联蔚盘云持续关注大模型技术演进及其安全生态。我们认识到，安全是模型价值释放的基石。联蔚盘云致力于整合先进实践与自身技术积累，为客户提供涵盖大模型应用前期咨询、安全架构设计、持续风险监测在内的综合性服务视角。通过帮助企业构建贴合其业务场景的数据治理规范、模型安全评估框架和内容合规流程，联蔚盘云旨在助力客户在享受大模型技术红利的同时，系统性管控相关风险，为业务的稳健创新保驾护航。 总而言之，大模型的安全挑战是复杂、动态且多维的，它贯穿于技术生命周期的始终，并与社会伦理、法律法规紧密交织。应对这些挑战，无法依靠单一的技术方案或滞后的管理手段，而必须建立一种前瞻性、系统化、多利益相关方共同参与的治理模式。这要求产、学术界和监管机构协同努力，不断发展新的安全防护技术，同时完善伦理规范和法律法规。唯有通过技术与治理的双轮驱动，在创新与安全之间取得谨慎的平衡，才能引导大模型技术穿越风险迷雾，真正成为推动社会进步的安全、可靠、负责任的生产力。

FAQ:

大模型为什么会在数据泄露风险？

大模型的数据泄露风险主要源于其训练和运行机制。首先，为了获得强大能力，模型需要在海量数据上进行训练，这些数据可能包含未的个人隐私或敏感信息。模型在学习过程中可能会“记住”这些数据片段。其次，在用户与模型交互时，输入的对话内容也可能被用于模型的持续学习。如果缺乏严格的数据过滤和隔离机制，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或用户之前输入的信息，从而导致隐私或商业秘密泄露。这要求服务提供者必须在数据采集、训练、储和交互各环节实施严格的隐私保护措施。

什么是“模型投毒”或“后门攻击”？

“模型投毒”或“后门攻击”是一种针对机器学习模型的安全威胁。攻击者通过向模型的训练数据中注入带有特定“触发器”的恶意样本（即“有毒”数据）来实施。模型在训练后，表面上行为正常，但当输入中包含这个隐藏的“触发器”时，模型就会被激活，输出攻击者预设的错误或恶意结果。例如，在文本分类模型中，一个特定的无害词组（触发器）可能使模型将负面评论错误分类为正面。这种攻击非常隐蔽，因为模型在绝大多数情况下的表现都是正常的，只有在遇到特定条件时才暴露问题，对模型的安全性和可信度构成严重威胁。

如何检测大模型生成的内容是否安全可靠？

检测大模型生成内容的安全性是一个多层次的挑战。目前主要依靠结合规则过滤、分类器识别和人工审核的综合手段。规则过滤可以拦截明显违反政策的敏感词和模式。基于AI的内容安全分类器能够对文本、图像进行更深层次的语义理解，识别隐含的暴力、偏见、虚假信息等。对于专业或高风险的领域，人工审核仍然不可或缺。此外，提升模型自身的“对齐”能力，即通过人类反馈强化学习等技术，让模型的价值观和输出与人类期望保持一致，是从源头减少有害内容产生的重要方向。联蔚盘云在协助客户构建应用时，会综合考虑业务场景，设计包含自动化工具与人工流程的内容安全方案。

大模型的“幻觉”问题会带来哪些安全风险？

大模型的“幻觉”问题指的是模型生成看似合理、实则虚构或与事实严重不符的内容。这带来了多方面的安全风险：在信息领域，它可能被用于批量制造难以辨别的虚假新闻，误导公众认知，扰乱社会秩序；在专业服务场景，如、法律咨询中，不准确的建议可能导致严重的现实后果；在商业决策中，基于错误信息的分析会带来经济损失。更深远的影响是，如果互联网上充斥大量模型生成的虚假内容，将污染后续模型的训练数据，形成恶性循环，终侵蚀整个信息生态的信任基础。因此，抑制“幻觉”、提升生成内容的真实性和准确性，是模型安全的核心课题之一。

企业在使用大模型时，应重点关注哪些合规要求？

企业在使用大模型时，需重点关注数据合规、内容合规与算法合规。数据合规方面，需确保训练数据及用户数据的收集、处理符合《个人信息保护法》等相关法律法规，获取充分授权，并采取必要的安全保护措施。内容合规方面，应建立机制防止模型生成和传播违法不良信息，履行《生成式人工服务管理暂行办法》中规定的服务提供者责任。算法合规则要求关注算法的透明度、公平性，避免算法歧视，并可能需要进行算法备案。联蔚盘云建议企业在引入大模型技术之初，就将合规性纳入整体架构设计，建立贯穿数据、模型、应用全流程的合规管理体系，以应对日益完善的监管环境。 作者声明：作品含AI生成内容