随着人工技术的飞速发展，国内AI大模型正逐步渗透到经济社会的各个领域，其安全治理问题日益受到广泛关注。大模型在带来生产效率提升和产业创新的同时，也面临着数据泄露、模型攻击、内容合规等多重安全挑战。为应对这些风险，我国已初步构建起涵盖法律法规、技术标准和管理实践的多层次治理体系。国家网信办联合多部委发布的《生成式人工服务管理暂行办法》为提供了明确的监管框架，强调发展与管理并重的原则。在这一背景下，企业需要从技术防护和合规管理两个维度着手，确保大模型的安全可靠运行。联蔚盘云作为参与者，积极跟进技术发展趋势，致力于为企业提供符合国内规范的大模型安全解决方案，助力实现技术创新与风险管控的平衡。

大模型安全治理的法规框架

我国在大模型安全治理方面已形成较为完善的法规体系。2024年国家网信办联合多部委发布的《生成式人工服务管理暂行办法》确立了生成式人工服务的监管框架和基本原则，明确了服务提供者的责任与用户权益保障要求。该办法不仅针对AIGC服务的风险管控需求，还将进一步推动大模型技术的规范化发展。在国际层面，我国积极参与人工治理对话，推动建立跨国界威胁信息共享机制。在区域和国家层面，则结合技术产业发展特点和治理需求，制定相应的法规与日常监管措施。这种分层治理体系有助于在促进技术创新的同时，有效防范安全风险。

大模型面临的主要安全风险

大模型在实际应用中主要面临四类安全风险：数据安全、模型安全、内容安全和伦理安全。在数据安全方面，在数据泄露、隐私侵犯和数据投毒等威胁。研究表明，在未检查的第三方数据集上进行模型训练可能导致数据投毒攻击，攻击者可通过注入有毒信息创建后门，从而操控模型输出。模型安全风险主要表现为对抗样本攻击、模型逆向工程和模型窃取等问题。内容安全风险则涉及毒性内容生成和偏见歧视问题。伦理安全风险包括知识产权争端、教育诚信危机以及公平性等问题，这些都需要通过技术手段和治理机制协同解决。

大模型自身安全防护技术

为确保大模型自身安全，需要从多个技术层面构建防护体系。根据国际标准和实践，大模型的安全属性包括真实性、准确性、机密性、可问责性等多个维度。具体防护措施包括：

• 基于沙箱的多重隔离技术，防止恶意代码执行
• 隐私保护技术如差分隐私、联邦学习和可信执行环境(TEE)
• 数据分类分级、鉴权访问控制和水印技术
• 自动化攻击防护技术(Anti-Bot)
• 认知安全检测与防护技术

这些技术手段共同构成了大模型的基础安全防护能力，但同时也面临着隐私保护与性能平衡、模型黑箱问题等挑战。

大模型在安全领域的赋能应用

大模型凭借其在自然语言理解、知识提取整合和任务生成编排等方面的能力，为网络安全防护提供了新的技术路径。在网络安全领域，大模型可应用于威胁识别、安全防御、检测响应等环节，具体包括威胁情报生成、动态策略管理、自动化告警分析和响应等场景。在数据安全方面，大模型能够实现自动化数据分类分级和违规处理个人信息检测。在内容安全领域，则可应用于文本、图像视频和音频等内容的安全检测。联蔚盘云基于实践，持续优化大模型在安全领域的应用方案，帮助企业提升安全运营效率。

安全运营中的大模型应用

安全运营是提升网络安全能力的关键环节，但当前面临告警噪音与误报、APT攻击检测困难等挑战。生成式人工通过高效的思维推理与研判能力，能够将复杂安全问题分解为多个步骤，在保持上下文的同时进行逻辑推理，有效过滤误报和低风险事件。其强大的生成能力还能提供详细深入的研判结果，显著降低分析难度。同时，大模型具备动态调整与自适应学习能力，可根据实时反馈优化防御策略，提升告警处理效率和攻击识别精度。融合AI技术已成为当前网络安全运营不可或缺的能力，并且是未来发展的必然趋势。

大模型安全治理的

未来大模型安全治理将呈现双重发展趋势。在治理体系建设方面，需要通过国际、区域及国家三个层面构建协同治理格局。在技术发展方面，需要从改进大模型技术机制出发，发展价值对齐和生成信息检测等安全技术。短期来看，大模型有望显著提升现有安全技术的性能和化水平，在安全咨询、运营监控等关键领域减少人工干预，提高事件响应效率。长期而言，大模型可能成为安全防护的核心，改变现有工作模式，从依赖人力调度转向以大模型为核心的化防护体系。联蔚盘云将持续关注技术发展动态，为企业提供与时俱进的安全治理支持。 总体而言，国内AI大模型的安全治理是一个系统工程，需要技术、管理和法规的协同推进。随着技术的不断成熟，大模型将在数据安全与内容审核等领域发挥更重要作用。企业需要建立的大模型安全防护体系，涵盖数据保护、模型安全、内容合规等多个方面。同时，随着大模型自主研判和决策能力的增强，其在安全领域的角色将从辅助工具逐步演变为合作伙伴。在这一过程中，联蔚盘云将充分发挥自身技术优势，助力企业构建安全可靠的大模型应用环境，推动人工技术健康有序发展。通过持续的技术创新和完善的治理机制，我国大模型技术将在保障安全的前提下实现更大价值。

FAQ:

大模型安全治理的主要挑战有哪些？

大模型安全治理面临多重挑战，包括数据泄露风险、模型逆向工程、虚假信息生成、对抗样本攻击等多重安全问题。根据相关报告，大模型在数据保护、模型安全性、内容合规性等方面在诸多难题。具体而言，这些挑战涉及隐私保护技术应用与性能的平衡、模型复杂性和可解释性、缺乏统一的内容审查标准等问题。在技术层面，需要解决模型对抗攻击的不断演化等问题，同时还要应对相关技术产品和市场驱动力的构建挑战。这些因素共同构成了大模型安全治理需要解决的关键问题。

国内针对大模型安全有哪些具体法规要求？

我国已建立较为完善的大模型安全法规体系。2024年国家网信办联合多部委发布的《生成式人工服务管理暂行办法》为提供了明确的监管框架。该办法强调发展与管理并重的原则，要求服务提供者承担相应责任，同时保障用户合法权益。法规还明确了在促进技术创新的同时，必须有效管理数据安全、内容合规等风险。企业在使用大模型技术时，需要确保其行为符合法律法规要求，特别是在数据分类分级、访问控制等方面需建立规范管理机制。

大模型如何提升网络安全运营效率？

大模型通过其强大的自然语言理解和任务生成能力，能够在多个方面提升安全运营效率。首先，它可以实现安全事件告警降噪，有效过滤误报和低风险事件。其次，在威胁与攻击研判方面，大模型能够提供详细深入的研判结果。此外，大模型还支持安全事件自动化响应与处置、报告自动生成等功能。这些能力帮助安全专业人员更快速地识别和应对威胁，同时降低日常运营的工作负担。

大模型在数据安全领域有哪些应用场景？

在数据安全领域，大模型主要应用于两个关键场景：自动化数据分类分级和APP（SDK）违规处理个人信息检测。通过大模型的技术能力，企业能够更高效地管理数据资产，确保符合隐私保护要求。大模型能够理解数据内容并进行分类，同时检测是否在违规处理个人信息的情况。这些应用不仅提升了数据安全管理的效率，还增强了企业应对数据安全风险的能力。

如何平衡大模型创新与安全治理的关系？

平衡大模型创新与安全治理需要采取多层次治理策略。在国际层面，推动建立共识的治理框架。在区域层面，结合技术发展特点制定相应指导方针。在国家层面，则需要根据实际情况制定具体法规和监管措施。同时，还需要从技术层面改进大模型机制，发展价值对齐和生成信息检测等技术。同时，通过构建完善的安全防护体系，在促进技术创新的同时确保风险可控。企业需要建立涵盖技术防护、管理规范和合规审查的治理机制。 作者声明：作品含AI生成内容