面向政府机关和中央企业的大语言模型安全防护体系
关于大模型安全，现有研究主要聚焦于3个维度：在数据安全方面，主要有训练数据提取攻击的可行性、隐私泄露风险边界量化等研究；在模型安全方面，主要有提示注入攻击形态、“越狱”提示可绕过安全护栏等研究；在应用安全方面，公安部网络安全等级保护评估中心于2024年制定了《大模型系统安全保护要求》与《大模型系统安全测评要求》2项团体标准。然而，现有研究多聚焦单点技术问题，缺乏面向政务、央企等关键领域的体系化安全架构，国产化场景下的评估方法与动态对抗防护机制仍待完善。基于此，本文将构建覆盖模型全生命周期的安全风险分析框架，提出适配国产软硬件生态的“安全优先、自主可控”技术架构，设计面向政企场景的安全治理机制，并建立可量化的安全评估指标体系，通过典型案例验证所提方案的有效性，为我国关键行业的大模型安全应用提供决策参考。
1.1 大模型技术发展与核心能力
自2017年Transformer架构被提出以来，模型参数规模从亿级跃升至万亿级，实现了从单模态到多模态的跨越，其超大规模的参数、广泛的知识覆盖与强大的学习能力，促使其在各行各业加速落地应用。
1.1.1 技术演进：从Transformer到生成式AI
大模型的崛起并非一蹴而就，而是建立在深度学习领域长期的技术积累之上，其发展历程中的关键节点清晰地展示了技术演进的脉络。2018年，Google发布的Transformer架构论文Attention is All You Need为大模型时代的奠基之作。该架构使得模型能够更好地捕捉文本中的上下文信息，为后续更大规模、更复杂模型的训练提供了坚实的理论基础和高效的工程实现路径。
进入2020年后，大模型发展步入快车道。OpenAI发布的GPT-3以其1750亿的惊人参数规模和强大的零样本（zero-shot）与少样本（few-shot）学习能力，向世界展示了“规模定律”（scaling law）的巨大潜力，其背后依托的是“预训练-微调”（pre-training and fine-tuning）范式的成熟。2023年，以ChatGPT为代表的生成式AI应用爆发式普及，标志着大模型技术从实验室走向大众。ChatGPT通过引入基于人类反馈的强化学习（reinforcement learning from human feedback, RLHF）等技术，显著提升了生成内容的质量、安全性及其与人类意图的对齐程度，使AI成为能够赋能千行百业、改变社会生产与生活方式的通用技术。2025年初，我国的DeepSeek-R1发布，该模型开创性使用基于强化学习的大模型训练方法，用极低的数据成本和硬件开销实现了先进的推理能力，以“四两拨千斤”替代“大力出奇迹”，突破了美西方以“百万级规模训练数据”和“高端显卡集群”为基础的AI发展逻辑，在部分地区掀起了从ChatGPT向DeepSeek-R1迁移的浪潮，展现出我国在AI发展上更强的韧性和可持续性。
1.1.2 核心特点：参数规模、知识覆盖与学习能力
LLM的核心能力源于其独特的技术特点，主要体现在3个维度：参数规模、知识覆盖和学习能力。
（1）参数规模是衡量大模型复杂度和容量的关键指标。与传统机器学习模型相比，大模型的参数量通常达到数十亿、数百亿甚至数千亿的级别。庞大的参数规模效应是实现模型“涌现能力”（emergent abilities）的基础，即当模型规模超过某一阈值后，会自发地表现出解决新任务的能力，而这些能力并非在训练中被明确教授。
（2）知识覆盖的广度和深度是大模型实用价值的重要体现。通过在包含互联网网页、书籍、论文、代码库等来源的庞大数据集上进行训练，大模型内部隐式地编码了人类社会中大量的显性和部分隐性知识，使其能够“上知天文，下知地理”。然而，这类知识是静态的，其时效受限于训练数据的截止时间，且可能存在事实性错误，即“幻觉”（hallucination）。因此，如何通过检索增强生成（retrieval-augmented generation, RAG）、持续学习等技术，将大模型与实时和可信的外部知识源相结合，成为当前研究和应用的重要方向。
（3）强大的学习能力是大模型区别于传统AI系统的根本特征。这主要体现在2个方面：一是上下文学习（in-context learning）能力，即模型能够根据用户提供的少量示例或指令，在不更新自身参数的情况下，快速理解任务并生成符合要求的输出；二是泛化能力，即大模型在预训练阶段学到的通用语言理解和推理能力，使其能够迁移到各种未见过的下游任务中，并表现出良好的性能。这种强大的学习和泛化能力使得其成为通用智能底座，能够通过微调或提示工程等方式，快速适应不同行业和场景的需求。
1.1.3 国内外发展态势与主要厂商
当前，全球大模型领域呈现出中美两强引领、科技巨头竞逐、开源与闭源模型并行发展的态势。在国际上，以OpenAI、Google为代表的美国科技公司处于技术前沿。OpenAI凭借其GPT系列模型，特别是ChatGPT的成功，率先实现了技术商业化落地，并持续通过迭代升级（如GPT-4 Turbo）和多模态能力扩展（如GPT-4o）巩固其领先地位。Google作为Transformer架构的提出者，其PaLM、Gemini系列模型在技术上同样具备顶尖实力，尤其在多模态融合和与自身产品生态的结合上具有突出优势。
在国内，大模型发展同样迅猛，呈现出“百模大战”的繁荣景象。以百度、阿里巴巴、华为、腾讯等为代表的传统科技巨头，以及深度求索、智谱、月之暗面、百川智能等明星创业公司，共同构成了中国大模型的主力军。百度的文心一言是国内首个对标ChatGPT的旗舰产品，依托其在搜索和AI领域的长期积累，在中文理解和生成方面表现突出。深度求索的DeepSeek、月之暗面旗下以长文本处理见长的Kimi等，也都在各自的细分领域取得显著进展，共同推动国产大模型技术的快速迭代和应用落地。
1.2 政务和中央企业拥抱大模型的现状分析
政务领域和中央企业积极拥抱大模型。政务领域加速推进大模型本地化部署，应用于政务服务、社会治理、日常办公、辅助决策等场景以提升效能；中央企业深入开展“AI+”专项行动，已在军工、航天、能源等行业打造超千个应用场景，并建成多个万卡集群提供算力支撑。
1.2.1 政务与公共服务：提升政务服务效率
在政务与公共服务领域，大模型的应用正深刻地改变着政府的服务模式、治理方式和决策机制。根据中央网信办、国家发展改革委联合印发的《政务领域人工智能大模型部署应用指引》，政务部门正积极探索和应用大模型技术，旨在提升治理效能、优化服务管理、辅助科学决策，为工作人员提供高效辅助，为公众和企业提供更加便捷、智能的政务服务体验。该文件系统梳理了13类典型应用场景，覆盖政务工作多个关键环节，具体归纳如表1所示。
表1 政务领域大模型应用场景分析
1.2.2 中央企业：赋能业务创新与智能化转型
中央企业作为国家经济的“压舱石”，正积极拥抱大模型技术，将其作为推动数字化转型和智能化升级的核心引擎。大模型在央企的应用覆盖了战略规划、市场营销、工程建设、生产运维、安全环保等核心业务领域。与政务领域类似，央企在应用大模型时也面临严峻的安全挑战。由于其业务往往涉及国家关键基础设施和核心数据，因此对数据安全、供应链安全和模型可靠性的要求极为严苛。一项针对央企大模型综合治理的案例研究显示，领先企业已经构建覆盖模型全生命周期的安全体系。资产管理方面，通过建立模型资产台账，对基础大模型、微调模型和智能体实施精细化管理，确保“底数清、权属明”；风险评测方面，利用自动化工具，对模型的合规性、鲁棒性、对抗性和隐私性进行全面评估；风险防护方面，采用“AI对抗AI”思路，训练专用安全模型来实时监测并拦截恶意攻击；配置审计方面，制定安全配置基线，防止因配置偏差引发的风险；安全运营方面，建立动态闭环的安全运营体系，推动从“被动救火”到“主动护航”的转变。这种体系化的安全治理模式，为其他中央企业提供了有价值的实践参考。
2.1 数据安全与隐私泄露风险
大模型数据安全风险贯穿其全生命周期：训练数据面临掺杂敏感或隐私数据导致模型记忆泄露的风险；采集阶段可能收集违规或敏感信息；存储环节面临知识库被篡改或窃取的风险；使用阶段提示注入攻击可诱导模型输出，造成敏感信息泄露与二次传播。数据全生命周期均需相应的技术防护措施与严格的合规管控。
2.1.1 训练数据与用户交互数据的敏感性
大模型的强大能力源于其对海量数据的学习，这也使其成为数据安全与隐私泄露风险的焦点。训练数据本身可能包含大量敏感信息，若未经严格脱敏与清洗即用于训练，模型在生成内容时可能导致隐私泄露。另外，用户与大模型交互过程中产生的数据同样存在安全风险，用户的输入可能包含个人隐私、商业机密、内部文件等高度敏感的内容，如果被服务提供商不当收集、存储或用于二次训练，将构成严重的隐私侵犯。因此，如何在保障模型性能的同时，有效保护训练数据与交互数据的安全与隐私，是大模型服务提供商和应用方必须解决的首要问题。
2.1.2 数据在采集、存储、使用全周期的安全隐患
大模型数据安全风险贯穿于数据采集、存储到使用的全生命周期，每个环节都存在潜在的安全隐患。在采集阶段，风险主要来自数据来源的合法性和合规性，例如，未经授权采集数据、从不可靠第三方获取被污染的数据（如数据投毒）等，可能将恶意样本引入训练集，导致模型行为异常或被植入后门。在存储阶段，风险主要集中于数据的加密保护与访问控制，海量训练数据和模型参数如果缺乏有效加密措施，或访问权限管理不当，都有可能造成数据泄露或被篡改。在使用阶段，风险体现在模型推理过程中的数据泄露和滥用，如果缺乏对输出内容的有效过滤和审查，可能生成包含敏感信息或违反法律法规的内容，引发合规风险。因此，必须建立覆盖数据全生命周期的安全防护体系，包括数据分类分级、加密存储、严格访问控制、输入输出审查、安全审计以及数据备份与恢复机制，才能有效应对这些复杂的安全挑战。
2.2 模型自身安全与内容合规风险
大模型主要面临自身安全与内容合规风险。其一，大模型自身存在的漏洞使其面临对抗攻击风险，导致系统失控；其二，生成内容若包含事实性错误、违规违法信息，则将引发合规风险。此外，大模型还面临着意识形态偏差与价值观对齐的挑战。
2.2.1 模型漏洞与对抗性攻击
大模型本身并非坚不可摧，其复杂的内部结构和庞大的参数量使其易受多种新型攻击。以对抗性攻击为例，攻击者可以通过在输入数据中添加难以察觉的微小扰动（即对抗性样本），如“提示注入”（prompt injection）和“越狱攻击”（jailbreaking），这让攻击者能够绕过模型的安全护栏和伦理约束，诱导模型执行恶意指令、泄露系统提示词或生成有害内容。
除了对抗性攻击，大模型还存在其他类型的漏洞。例如，“过度代理”（excessive agency）问题，即模型被赋予了超出其范围的权限，如执行系统命令或访问外部网络。此外，模型窃取（model stealing）攻击也是一种严重威胁，攻击者通过大量查询模型的应用程序接口（application programming interface, API），试图重构或复制功能相似的模型，进而窃取敏感信息。这些模型自身的安全漏洞不仅威胁其可靠性和可用性，还可能成为攻击者入侵整个应用系统的入口，造成更广泛的危害。
2.2.2 生成内容的真实性、准确性与合规性挑战
大模型生成内容的真实性、准确性和合规性是其能否在关键领域安全应用的核心挑战。首先，大模型普遍存在“幻觉”问题，这在需要高度准确性的场景（如医疗诊断、法律咨询、新闻报道）中是致命的。其次，大模型可能会生成违反法律法规、社会公德或特定行业规定的内容，面临合规风险，尤其在政务等敏感领域，生成的内容必须符合国家的政策导向，任何不当言论都可能引发舆情风险。因此，需要构建多层次的内容安全过滤机制，采用技术与管理相结合的内容治理策略，确保大模型向善发展。
2.2.3 意识形态与价值观对齐风险
对于政府机关和中央企业，大模型的意识形态与价值观对齐问题尤为敏感和关键。大模型的输出内容不仅反映训练数据中的模式和知识，也在一定程度上体现了开发者和训练数据中蕴含的价值观。当前全球主流大模型多由西方科技公司主导开发，其训练数据和对齐过程中可能融入与我国主流意识形态及社会主义核心价值观不符的观念。如果直接将这些模型应用于我国的政务、央企等关键领域，可能会产生“文化渗透”或“价值观误导”的风险，在政治立场、历史观点、社会议题等方面出现偏差，甚至产生不当言论，引发严重的政治和舆情危机。因此，确保大模型的“价值观对齐”是保障其安全可控的核心要求。这是一项涉及数据筛选、模型微调、内容审查和安全运营的系统性工程，要求开发方和应用方必须具备高度政治站位和安全意识，并将其作为模型开发和应用的首要原则。
2.3 应用与供应链安全风险
与众多网络与信息系统一样，大模型同样面临严峻的应用与供应链安全风险。具体而言，开源组件可能存在后门漏洞，易被攻击者利用；API滥用可导致数据泄露与越权访问；训练数据及生成内容易引发版权争议；此外，还涉及数据跨境、行业监管等法律合规问题。
2.3.1 第三方模型与组件的供应链安全隐患
大模型的开发和应用高度依赖于复杂的供应链，包括开源模型、第三方数据集、算法库、框架和硬件等，这引入了显著的供应链安全风险。攻击者可能利用供应链中任一薄弱环节发动攻击。因此，构建完善的供应链安全管理体系，包括对第三方组件进行严格的安全审查、漏洞扫描和来源追溯，是保障大模型应用安全不可或缺的一环。
2.3.2 API接口滥用与权限管理风险
随着大模型即服务（model-as-a-service, MaaS）模式的普及，通过API接口调用大模型能力已成为主流应用方式。然而，开放的API接口也带来了新的安全风险，主要表现为API滥用和权限管理不当。API滥用指的是攻击者通过自动化脚本或工具对API接口发起高频恶意调用，其目的可能是耗尽服务提供商的算力资源（拒绝服务攻击），或者通过大量查询窃取模型信息（模型窃取攻击）。
权限管理不当则可能导致未经授权访问。如果API的认证和授权机制存在缺陷，攻击者可能通过身份伪造、越权访问等方式，调用付费的或更高权限的模型服务，导致经济损失或数据泄露。此外，如果API接口缺乏对输入内容的有效验证和过滤，还可能成为提示注入等攻击的入口。因此，必须采取相应技术措施，并对API调用进行实时监控和日志记录，以便及时发现异常行为并进行溯源。
2.3.3 知识产权与法律合规风险
大模型的应用还带来了复杂的知识产权与法律合规风险。首先，在训练数据层面，使用受版权保护的作品（如书籍、文章、图片等）进行模型训练是否构成“合理使用”（fair use），在全球范围内仍存在法律争议。其次，在生成内容层面，其版权归属尚无定论。由AI生成的作品，其版权是属于AI模型的开发者和使用者，还是属于公共领域，这个问题直接影响到内容的商业化利用和法律责任承担。另外，生成内容还可能涉及侵犯肖像权、名誉权等人格权利。因此，应用方必须建立完善的法律风险审查机制，确保数据来源合法，并对生成内容进行严格的合规性审查。
3.1 政策合规与顶层设计
政企用户在应用部署大模型过程中，应严格落实国家相关法律法规，遵循相关标准规范，建立“安全优先、自主可控”的建设原则，实现大模型的合规内嵌与发展平衡。
3.1.1 遵循法律法规
为政府机关与中央企业设计大模型安全保障方案，首要原则是确保其所有活动严格遵循国家现行的法律法规。这构成了安全防护体系的基石和不可逾越的红线。其中，《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》和《中华人民共和国个人信息保护法》是3部核心法律，为大模型的安全应用提供了根本法律框架和行为准则。
《中华人民共和国网络安全法》强调了网络运行和信息安全，要求关键信息基础设施运营者履行更高等级的安全保护义务，这对于承载政务和中央企业业务的系统尤为重要。《中华人民共和国数据安全法》确立了数据分类分级保护制度，要求对数据进行全生命周期的安全管理，并明确了数据处理活动的安全义务。在大模型应用中，这意味着必须对训练数据、用户交互数据等进行严格的分类分级，并采取相应的加密、脱敏、访问控制等保护措施。特别是对于涉及国家秘密、工作秘密和核心商业秘密的数据，必须确保其处理过程的安全可控。《中华人民共和国个人信息保护法》对个人信息处理活动作出了严格规定，要求处理个人信息必须取得个人的明确同意，并遵循“最小必要”原则。
3.1.2 对标国家标准
除遵循基础法律，面向政府机关和中央企业的大模型安全保障方案还必须对标国家及行业主管部门发布的专门性指导文件和标准。其中，国家网信办等7部门联合发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》是当前生成式AI领域最重要的监管文件，它明确了提供和使用生成式AI服务的总体要求，包括坚持社会主义核心价值观、采取有效措施防止生成虚假有害信息、尊重他人合法权益等。
对于政府机关而言，中央网信办，国家发展改革委发布的《政务领域人工智能大模型部署应用指引》提供了更为具体和细化的指导。该文件从模型选用、数据安全、内容安全、网络安全、供应链安全、运营安全等多个维度，对政务大模型的部署应用提出了明确要求。在模型选用上，鼓励使用安全可信、自主可控的模型；在数据安全上，要求建立数据分类分级制度，对敏感数据进行重点保护；在内容安全上，要求建立内容审核机制，确保输出内容合规、准确、可靠。此外，T/ISEAA 005—2024《大模型系统安全保护要求》和T/ISEAA 006—2024《大模型系统安全测评要求》2项团体标准，也为大模型的安全评估和防护提供了可参考的实践方法和评价体系。因此，安全保障方案的设计必须将这些政策文件和标准作为核心依据，确保方案的合规性和权威性。
3.1.3 建立“安全优先、自主可控”的建设原则
在为政府机关和中央企业规划大模型应用时，必须将“安全优先、自主可控”作为顶层设计的核心原则，并贯穿于技术选型、系统架构、运营管理等所有环节。“安全优先”意味着在任何决策中，安全考量都应置于业务需求和性能指标之上，不能因为追求模型先进性、功能丰富性或部署便捷性而牺牲安全性。这要求建立覆盖模型全生命周期的安全管理体系，从需求分析、设计开发、测试评估到部署运营，每个阶段都要有明确的安全要求和风险控制措施。
“自主可控”则是针对供应链安全提出的战略性要求。在当前复杂的国际形势下，过度依赖国外技术、模型和硬件，将使我国的政务和关键基础设施面临“卡脖子”的风险。因此，应优先选用国产化、自主可控的技术和产品，不仅包括模型本身，也包括底层芯片、服务器、操作系统、数据库和深度学习框架。通过构建自主可控的技术体系，从根源上降低供应链安全隐患，确保大模型应用的长期稳定和安全可靠。这一原则不仅是技术选择，更是维护国家网络空间主权和安全的战略保障。
3.2 全生命周期技术防护框架
大模型安全防护应充分利用数据加密、访问控制等安全技术手段，将安全防护贯穿模型选用与部署、模型运行与监控的全生命周期。在模型的选用与部署阶段，建立严格的安全准入和评估机制，是全生命周期防护框架的第一道防线；模型部署上线后，对其运行状态和内容生成进行持续实时监控是技术防护框架的核心环节；在数据层面，数据加密、访问控制和防篡改等经典信息安全技术是保障大模型数据安全的基础，三者共同构成数据保护的纵深防御体系。
3.2.1 模型选用与部署阶段的安全措施
这一阶段的核心目标是“源头管控”，确保引入生产环境的模型本身安全、合规、可靠。首先，在模型选用上，应建立多维度评估标准。对于政府机关与中央企业而言，应优先选择通过国家安全审查、符合自主可控要求的国产大模型。评估内容不仅包括模型的性能指标（如准确率、响应速度等），更要涵盖其安全性，如是否经过对抗性测试、是否存在已知漏洞、训练数据来源是否合规等，可参考T/ISEAA 006—2024《大模型系统安全测评要求》等标准进行全面评估。
其次，在部署前必须进行深入的安全评估与加固，采用大模型安全评估系统等评估工具，模拟提示词注入、数据投毒等各类攻击，对模型的内容合规性、对抗防御能力、供应链安全等进行全方位检测。此外，还需对模型文件本身进行深度扫描，以识别潜在的后门植入风险。在部署过程中，应采用安全的部署架构，如将模型部署在隔离环境中，限制其网络访问权限，防止其成为攻击跳板等；同时对部署环境的配置进行基线检查，确保符合安全规范，如关闭不必要的服务端口、使用安全通信协议等。通过这些前置的安全措施，可最大限度地降低将不安全模型引入生产环境的风险。
3.2.2 模型运行与内容生成阶段的实时监控
这一阶段旨在实现“动态防御”，及时发现并阻断正在发生的攻击和违规行为。首先，需要建立全面的运行监控体系。这包括对模型的API调用频率、响应时间、资源消耗等性能指标进行监测，以便及时识别拒绝服务攻击或资源滥用。更重要的是，必须对输入和输出的内容进行深度分析、检测和拦截。通过部署“大模型安全围栏”或“AI防火墙”等专用安全设备，对用户输入的提示词进行实时检测，识别并拦截包含恶意指令、敏感信息或攻击特征的输入，从而防范提示注入、越狱等攻击。
其次，对模型生成的内容进行实时过滤和审查至关重要。安全系统需要利用关键词过滤、语义分析、上下文理解等多种技术，对输出内容进行多层次合规性检查。系统可维护由预置库与自定义库组成的敏感词库，对输出内容进行快速匹配检测；同时借助安全模型进行深度语义理解，以识别变体违规信息、敏感信息或隐藏的恶意意图。对检测到的违规内容，系统可采取多种处置措施，如直接拦截、替换为安全的代答内容，或向管理员发出告警等。通过构建“前置过滤－过程检测－结果处置”的多层次防护体系，可有效保障模型在运行过程中的内容安全。
3.2.3 数据加密、访问控制与防篡改技术应用
首先，数据加密是保护数据机密性的核心手段。对于存储在数据库或文件系统中的训练数据、模型参数和用户交互数据，均须采用高强度的加密算法进行加密存储；在数据传输过程中，也必须使用传输层安全协议/安全套接层（transport layer security/secure sockets layer, TLS/SSL）等安全协议进行加密，防止数据在传输过程中被窃听或劫持。其次，访问控制是防止未经授权访问的关键。可基于零信任架构，构建细粒度的访问控制策略，为用户、管理员和应用程序分配不同的访问权限。最后，防篡改技术用于保障数据和模型的完整性。可采用数字签名、哈希校验等技术，对关键模型文件和数据集进行签名。在每次使用前，系统都会验证其签名是否有效，从而检测文件是否在存储或传输过程中被篡改。这些技术的综合应用可有效保护大模型系统中的数据资产，防止其被窃取、篡改或滥用。
3.3 管理与运营保障措施
技术防护手段的有效运行离不开完善的管理与运营保障措施支撑。一是建立全生命周期安全管理制度，规范大模型各环节的操作规程；二是强化人员安全意识与技能培训，最大限度减少人为隐私导致的安全事件；三是形成一套完善的安全事件应急响应机制，确保能够及时高效响应突发安全事件。
3.3.1 建立全周期安全管理制度与流程
为政府机关与中央企业设计的大模型安全保障方案，必须包含一套覆盖模型全生命周期的、可操作且严格的安全管理制度。这套制度应明确从模型规划、设计、开发、测试、部署到运营、退役等各个阶段的安全职责、操作规范和控制要求。
在运营阶段，制度应规定定期的安全巡检、漏洞扫描和配置审计流程。此外，还应涵盖数据管理（如数据分类分级、数据脱敏流程）、供应商管理（如对第三方模型和组件的安全审查流程）、变更管理（如模型更新和配置变更的审批流程），以及安全事件管理（如事件的报告、响应、处置和复盘流程）。通过将管理要求固化为标准化制度和流程，可确保安全工作的规范化、常态化和可持续性，降低因人员变动或操作失误导致的安全风险。
3.3.2 强化人员安全意识与技能培训
人是安全体系中最关键也是最薄弱的环节。因此，强化相关人员的安全意识和技能，是管理与运营保障的核心内容。必须针对不同岗位和角色开展针对性培训。对于高层管理者，培训重点在于提升其对大模型安全风险的认知，理解安全投入的必要性，并从战略层面支持安全体系建设。对于技术人员（如模型开发人员、系统运维人员等），培训应侧重于具体的安全技术知识和操作技能。对于普通用户（如使用大模型辅助办公的政府或企业员工），培训重点在于提升其安全意识，使其了解使用大模型时的安全注意事项。此外，还应建立安全考核机制，将安全纳为绩效考核，激励员工主动学习和遵守安全规范。通过持续的培训和宣贯，可在组织内部营造“人人讲安全、事事为安全”的文化氛围，最大限度减少人为因素导致的安全事件。
3.3.3 制定安全事件应急响应与处置预案
尽管采取了多项预防和检测措施，安全事件仍可能发生。因此，制定完善的安全事件应急响应与处置预案（incident response plan, IRP）是保障体系不可或缺的一部分。预案应明确规定在安全事件发生时，组织如何快速、有序、高效地响应，以最大限度减少损失和影响；应明确应急响应的组织架构，包括应急指挥小组、技术处置小组、对外联络小组等，并明确各小组的职责和权限；还应定义安全事件的分类分级标准，并针对不同类型和级别的事件，提供标准化处置流程。此外，预案还应包括应急演练计划，定期组织模拟演练，以检验预案有效性并提升团队协同响应能力。通过建立“有备无患”的应急响应机制，可确保组织在面对突发安全事件时，能够迅速恢复业务，并从中吸取教训，持续优化安全防护体系。
4.1 安全技术的持续创新与演进
展望未来，大模型安全技术将朝着更加智能化、体系化和内生化的方向发展。首先，“AI对抗AI”将成为主流范式。未来的安全防护系统将更多地利用AI技术应对AI攻击。如通过训练专门的“安全小模型”或“安全垂域大模型”，实时监测和识别新型和未知的攻击模式，实现从基于规则的被动防御向基于智能的主动免疫转变。其次，安全能力将内生于大模型本身。未来的大模型在设计和训练阶段就会将安全性作为核心目标之一，如通过改进模型架构和训练算法，从根本上提升模型的鲁棒性。此外，隐私计算技术（如联邦学习、差分隐私等）将与大模型更深入地融合，在保障数据隐私的前提下，实现多方数据的联合建模和价值挖掘，从根本上缓解数据孤岛和隐私泄露问题。
4.2 行业标准与监管政策的逐步完善
随着大模型应用的深化，相关行业标准与监管政策也将日趋严格和完善。国家层面将持续出台并细化针对生成式AI的法律法规，内容覆盖数据安全、内容治理、算法伦理、知识产权等方面，逐步形成系统化的监管体系。同时，技术标准和测评体系也将更加成熟，针对大模型的安全性、性能、可靠性、公平性等维度的测评标准将更加细化和量化，为市场准入和应用选型提供科学依据。行业协会和标准化组织将发挥更重要的作用，推动形成统一的安全技术规范和最佳实践指南。可以预见，未来大模型市场将是“合规者生存”的时代，只有那些能够符合高标准安全和合规要求的产品和服务，才能在激烈的市场竞争中获得长远发展。
4.3 加强产学研合作，共筑安全防线
大模型安全是一项复杂的系统性工程，仅靠单一企业或机构难以应对全部挑战。因此，构建开放、协作、共赢的安全产业生态至关重要。这需要深化产学研合作：产业界应积极分享实践中遇到的安全问题和解决方案，共同推进关键安全技术研发；学术界应聚焦前沿理论和技术探索，为安全防护提供创新思路和方法；研究机构则应致力于制定科学、公正的标准和测评体系，为产业发展提供引导。通过建立威胁情报共享机制、开展联合攻防演练、共同培养安全人才等方式，可汇聚各方力量，形成联防联控的强大合力，从而整体提升行业安全水平。
钟 宏（1978—），男，硕士，高级工程师，主要研究方向为数据安全、网络安全；
张小琼（1980—），女，硕士，高级工程师，主要研究方向为网络安全与密码保密。
来源：信息安全与通信保密杂志社
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