大模型技術廣泛應用下安全問題頻出

隨著大模型技術的廣泛應用，其安全問題日益凸顯。從?ChatGPT?的 “奶奶漏洞” 導致Windows 系統可用序列號泄露，到多款兒童手表出現不當回答引發社會爭議，再到 DeepSeek 因特定文字陷入輸出異常，這些事件都警示著大模型安全面臨嚴峻挑戰。

同時，國內外陸續出臺相關法規，如歐盟的《人工智能法案》、我國的《生成式 AI 服務管理暫行辦法》等，對大模型的安全合規提出嚴格要求。在此背景下，為保障大模型的安全運行，構建一套全面有效的安全建設方案迫在眉睫。

一

四大風險亟需重點關注

（一）數據安全風險

數據泄露與竊取：大模型訓練數據量龐大且包含敏感信息，存儲和傳輸環節一旦加密或訪問控制不當，容易被黑客竊取，如 2023 年某公司因服務器漏洞導致大量用戶訓練數據泄露。

數據投毒：攻擊者向訓練數據注入惡意數據，干擾模型正常訓練，影響輸出結果準確性，像圖像識別模型訓練時被混入篡改圖像，降低特定類別識別率。

（二）模型安全風險

對抗攻擊與指令攻擊：攻擊者構造特殊輸入，讓模型產生錯誤預測或泄露敏感信息，如自然語言處理模型受對抗樣本影響輸出虛假信息。

模型濫用與數據泄露：未經授權使用模型或在模型運行中因漏洞泄露訓練數據，小型企業私自使用未授權開源模型，且可能因模型漏洞導致數據泄露。

模型漏洞與病毒威脅：模型自身代碼缺陷易被利用，還可能遭受病毒、惡意軟件入侵，某大模型曾因代碼邏輯漏洞被獲取內部參數，部分模型感染惡意軟件導致計算資源被占、服務中斷。

（三）內容安全風險

意識形態與內容偏見：模型輸出內容可能包含不良意識形態或偏見信息，如兒童手表回答涉及歧視性言論、否認歷史事實等。

商業版權：模型生成內容可能侵犯他人版權，生成的文章、圖片與已有版權作品相似，引發法律糾紛。

（四）運行環境安全風險

應用安全風險：大模型應用存在 SQL 注入、XSS 等漏洞，易被攻擊，某在線智能客服應用曾因此導致用戶信息泄露和服務中斷。

主機脆弱性風險：承載大模型的主機若未及時更新補丁，容易成為攻擊目標，如 2025 年某企業大模型主機遭勒索病毒攻擊，數據加密、業務癱瘓。

軟件供應鏈風險：使用的第三方軟件或組件存在安全隱患，攻擊者可借此入侵系統，某大模型依賴的開源組件有漏洞，導致敏感信息被獲取。

二

五大能力覆蓋大模型安全防護路徑

覆蓋大模型資產從語料輸入、模型輸入輸出內容到事后審計封禁全鏈路防護路徑。

（一）數據安全防護

訪問控制與加密：運用零信任身份認證體系，嚴格劃分人員權限，對敏感數據加密存儲與傳輸，如?RAG?語料庫依角色權限劃分，確保數據輸入源頭安全。

數據脫敏與監控：在數據輸入階段脫敏處理敏感信息，實時監控數據流動，及時發現異常。

（二）模型安全防護

模型檢測與加固：全面梳理模型資產，排查漏洞，定期檢測修復，增強安全性。

病毒防護與攻擊防御：安裝專業殺毒和惡意軟件檢測工具，結合 ATTCK 框架，構建多維度防護體系，抵御各類攻擊。

（三）內容安全防護

內容檢測引擎：內置安全引擎，輸入階段評估提示詞，輸出階段檢測違規內容，通過敏感詞匹配、語義分析、模型推理三道防線攔截不良信息。

多語言內容處理與風險防控：支持多語言檢測，分析不同語言區域內容風險趨勢，針對性調整策略，防范違規信息傳播。

（四）運行環境安全防護

主機安全防護：實時監測主機網絡連接，實施黑白名單訪問控制，自動檢測修復漏洞。

應用安全防護：加強 Web 和 API 安全防護，檢測拒絕服務攻擊，保障應用穩定。

軟件供應鏈管理：嚴格評估審查第三方軟件組件，及時更新有隱患的組件。

（五）安全審計與追溯

異步掃描與記錄：自主配置閑時掃描，記錄輸入輸出內容，梳理違規情況，多渠道告警。

違規追溯與處理：利用零信任身份管理識別違規用戶，統計分析違規行為，采取封禁、限制訪問等措施。

三

大模型安全防護聚焦三類典型場景

（一）RAG 入庫語料安全

痛點：用戶投喂語料時，不同角色成員可能獲取超出權限范圍的資料。

解決方案：借助零信任身份認證體系劃分人員權限，設置獨立的 RAG 語料庫，實現數據輸入源頭的精準控制。

（二）敏感數據安全脫敏

痛點：問答結果輸出階段，敏感信息易泄露，如個人簡歷、薪資等。

解決方案：在數據輸入階段介入脫密信息處理，使進入 RAG 語料庫的資料均為脫敏后材料，基于大模型的智能脫敏在保護敏感信息的同時保留數據可用性。

（三）模型輸入輸出內容違規

痛點：使用者輸入違規內容，誘導模型生成非法結果，造成不良影響。

解決方案：內置大模型內容安全引擎，在輸入階段評估提示詞，防止生成非法結果；在輸出階段檢測違規內容，及時阻斷并進行事后審計。支持模型接口代理方式實時檢測與阻斷，通過三道過濾防線保障內容安全。

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