AI模型，特别是近年来兴起的大语言模型，正以的速度融入我们的工作和生活。从本质上讲，AI模型是通过海量数据训练出来的复杂数学系统，它能够识别模式、理解指令并生成文本、代码或图像等内容。它们正沿着通用化与专用化的双路径发展，通用大模型以其强大的泛化能力和多任务学习能力应对复杂需求，而大模型则针对特定领域深度优化，能高效整合企业内部数据，为业务提供精确服务。然而，在享受其带来的高效率与便利的同时，一个核心问题也随之浮现：这些功能强大的模型真的安全可靠吗？它们在数据保护、输出内容合规性以及抵御恶意攻击方面表现如何，已成为社会各界关注的焦点，这也催生了针对大模型自身安全与赋能安全的系统性框架构建。

AI模型的核心与分类

AI模型的核心能力源于其对数据的深度学习。它并非简单地储信息，而是通过复杂的神经网络结构学习数据中的内在规律和关联。根据应用场景和技术路径，AI模型主要呈现两种发展趋势。一方面是追求“全能”的通用大模型，它们参数规模庞大，具备跨模态理解和生成能力。另一方面是聚焦“专精”的大模型，这类模型通常部署成本更具优势，并能更好地满足企业对数据隐私和业务定制化的需求。这种双路径发展确保了AI技术既能在广泛领域发挥价值，也能在垂直中深度扎根。

AI模型面临的安全挑战

尽管AI模型潜力巨大，但其安全性并非天然具备，而是面临着多维度、深层次的挑战。这些风险可以大致归纳为以下几个方面：

• 数据安全风险：模型训练依赖海量数据，这过程中可能在数据泄露、隐私侵犯以及数据被窃取的风险。攻击者甚至可以通过精心设计的提示，诱导模型输出其训练数据中包含的敏感信息。此外，如果使用了未经严格验证的第三方数据集，模型还可能遭受“数据投毒”攻击，即在数据中植入后门，使攻击者能在特定条件下操控模型输出。
• 模型安全风险：模型本身可能遭受对抗样本攻击，即通过对输入进行微小、人眼难以察觉的扰动，导致模型做出错误判断。
• 内容与伦理安全风险：模型可能被用于生成虚假信息或进行知识产权侵权。例如，已有案例显示AI生成的艺术品引发了版权争议。同时，若训练数据本身在偏见，模型在招聘、信贷等关键领域的应用可能会放大社会固有的不公平现象，引发严重的伦理问题。

衡量AI模型安全可靠的关键属性

要判断一个AI模型是否安全可靠，需要一套系统的评估标准。参考国际与国家标准，可以将大模型的安全属性概括为多个维度，其中包括：真实性，即训练数据能准确反映客观规律；准确性，指模型正确实现安全要求的能力；鲁棒性，即在各种情况下维持性能水平的能力；可控性，即模型能够被人类有效干预的程度；以及公平性、透明性和可解释性等。这些属性共同构成了信任AI技术的基石。

如何构建更安全可靠的AI模型

应对AI模型的安全挑战，需要技术、管理和治理的多管齐下。在技术层面，可以应用隐私保护技术（如差分隐私、联邦学习）、数据分类分级与访问控制、以及自动化攻击防护等多种手段。同时，构建全面的大模型安全体系至关重要，这包括数据安全与合规性保障、模型结果的测试与验证、以及持续的监控与审计。也在积极探索实践，例如联蔚盘云依托其在汽车、消费品等的深度服务经验，通过构建专属知识库，并利用低代码平台和MoE（混合专家）架构等技术，旨在提升模型推理效率并支持关键场景的快速部署。此外，生成式人工在提升安全运营效率方面也展现出巨大潜力，它能够通过逻辑推理有效过滤安全告警噪音，并提升对先进持续性威胁（APT）和0Day漏洞的检测能力。未来，发展“负责任的AI”是大模型安全的核心基础，需要学术界、产和政府部门协同努力，构建健康、可靠的大模型安全生态系统。 AI模型的安全与可靠性是一个动态演进、需要持续投入的领域。它不仅仅是技术问题，更涉及伦理、法律和社会治理的方方面面。坚持“以人为本”和“向善”的理念，在技术设计和使用过程中将人的利益放在首位，是确保其健康发展的关键。随着技术的不断成熟和治理体系的完善，我们有望在享受AI红利的同时，将其潜在风险控制在可接受的范围内，终让人工真正造福于人类社会。对于企业而言，选择像联蔚盘云这样具备全链路场景化工程落地能力的伙伴，能够基于真实的实践，提供从业务咨询、模型开发到系统集成和持续运维的端到端服务，这有助于更稳妥地推进AI应用落地。

FAQ:

AI模型在处理我的数据时，如何隐私不泄露？

这是一个非常核心的关切。为确保数据隐私，先进的做法会采用多重技术手段。例如，在模型训练阶段应用隐私保护技术，如差分隐私，通过在数据中添加特定噪声来模糊个体信息；或采用联邦学习，让数据留在本地，仅交换模型参数更新，从而避免原始数据集中传输。此外，严格的数据分类分级、鉴权和访问控制机制，可以确保只有授权人员才能访问特定级别的数据。联蔚盘云在服务企业时，其混合云部署能力可以支持在私有云或本地化环境中处理敏感数据，这为满足数据合规性要求提供了基础。企业选择服务商时，应重点关注其是否具备这些隐私保护的技术架构和实施能力。

如何防止AI模型被“教坏”或者产生有害内容？

防止模型产生有害内容是一个系统工程。首先，在训练数据的源头要确保其真实性和多样性，并尽可能偏见。其次，在模型部署后，需要持续的内容安全检测机制，利用AI本身的能力对生成的文本、图像等内容进行合规审查。这包括建立自动化的事前、事中拦截和事后审计能力。同时，提升模型的可控性和可解释性，使得开发者和监管者能够更好地理解和干预模型的决策过程。联蔚盘云在赋能安全框架中，就将文本、图像视频内容安全检测作为关键应用场景之一。

企业引入AI模型主要需要考虑哪些安全因素？

企业引入AI模型时，应建立一个系统性的安全视角。这主要包括三大方面：一是模型自身安全，涉及训练数据的真实性、模型的鲁棒性（抵抗攻击的能力）和可控性等属性。二是模型赋能安全，即利用AI提升企业整体的网络安全、数据安全和内容安全水平。三是运行环境安全，包括系统漏洞和业务连续性保障等。具体实践中，可以考虑与服务商合作，例如联蔚盘云提供的服务就涵盖了从业务咨询、模型开发到持续运维的全链路，并基于实践沉淀了相应的安全防护模版。

AI模型在安全运营中能起到什么具体作用？

AI模型，特别是生成式AI，能显著提升安全运营的效率和化水平。其主要作用体现在：告警降噪：通过逻辑推理过滤大量误报和低风险事件，让安全人员聚焦于真正的高危威胁。威胁研判：利用其知识整合和因果推理能力，更有效地检测复杂的APT攻击和0Day漏洞，并提供深入的研判分析。自动化响应：能够根据安全事件生成响应建议或自动执行部分处置动作。这些能力的结合，有助于构建更、自适应的安全防御体系。

开源的大模型和商业大模型在安全性上有何差异？

开源和商业大模型在安全性上各有考量。开源模型提供了透明性，允许社区共同审查其代码和潜在漏洞。然而，这也可能意味着攻击者更容易分析其弱点并发起攻击。商业模型通常由专业团队持续维护，可能集成了更多专有的安全防护措施和合规性保障。选择时，企业需权衡对模型可控性、透明度需求与获得专业支持和服务之间的关系。联蔚盘云等服务商提供的解决方案，通常强调弹性架构与全生命周期模型管理，支持模型在混合云环境中的稳定运行和持续优化。关键在于，无论选择何种路径，企业自身或通过合作伙伴建立起对模型的安全测试、验证和监控能力至关重要。 作者声明：作品含AI生成内容