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1 大模型安全威胁全景：五大层次风险深度剖析
随着大模型技术加速渗透政务、金融、能源、医疗等核心行业，其安全问题已从"可选配"升级为"生命线"。通过实测数据累计发现281个漏洞，其中高达60%为大模型特有漏洞，传统安全方案已难以应对这些新型威胁-1。白皮书系统性地揭示了大模型运行时的五大关键风险，这些风险相互交织，形成了传统安全方案难以应对的复杂威胁矩阵，严重威胁个人权益、企业发展乃至国家安全-6。
1.1 基础设施层风险：算力与框架的"地基"失守
大模型基础设施安全风险是大模型安全的最底层隐患，涵盖了算力、开发环境以及在线服务三大攻击方向：
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算力劫持：黑客利用Ray框架漏洞，入侵数千台暴露服务器，劫持A100、H100等GPU算力进行挖矿活动，同时窃取训练数据与云平台API密钥。这种攻击充分利用了大模型训练对高性能计算资源的依赖，一旦得逞，不仅造成巨额经济损失，还可能导致核心知识产权泄露-1。
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供应链投毒：HuggingFace等开源平台出现"特洛伊木马"模型，通过pickle格式漏洞实现"零点击"入侵，开发者在下载使用这些模型后即被植入后门。这种攻击手法的危险性在于，它利用了开源社区的信任机制和模型共享的便利性，形成大规模的供应链安全威胁-1。
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框架漏洞攻击：LangChain等流行组件被曝出SQL注入漏洞，黑客通过自然语言描述即可触发远程代码执行，绕过模型直接攻击关联系统。这表明，大模型生态组件的安全性直接影响到整个系统的安全态势-1。
表：大模型基础设施层主要风险与影响
| 风险类型 | 攻击途径 | 潜在影响 | 真实案例 |
|---|---|---|---|
| 算力劫持 | 框架漏洞利用 | 算力资源滥用、训练数据泄露 | 黑客通过Ray框架漏洞劫持GPU算力挖矿 |
| 供应链投毒 | 恶意模型上传 | 后门植入、系统入侵 | HuggingFace平台出现特洛伊木马模型 |
| 框架漏洞 | 组件安全缺陷 | 远程代码执行、数据泄露 | LangChain组件SQL注入漏洞 |
1.2 内容安全风险：失控的"智能输出"
内容安全风险主要涉及内容合规、模型幻觉与越狱三大挑战，已在多个行业造成实际损失：
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越狱攻击：测试显示，DeepSeek R1在50条恶意提示测试中"全失守"，黑客通过角色扮演、指令伪装等手法诱导模型生成违禁内容。这类攻击充分利用了大模型遵循指令的特性，通过精心构造的提示词绕过安全对齐机制-1。
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幻觉危害：谷歌Med-Gemini在医学影像场景中编造不存在的解剖结构，若用于临床可能导致误诊。大模型的幻觉问题在专业领域尤为危险，因为使用者往往基于对领域专家的信任而降低对模型输出的质疑-1。
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合规风险：模型可能会生成歧视性内容及虚假金融建议，违反《生成式人工智能服务管理暂行办法》的要求。随着各国加强对AI的监管，合规性已成为大模型商用的基本前提-1。
1.3 数据与知识库风险：知识"源泉"的污染与泄露
数据作为大模型的核心资产，面临泄露、越权、不可信三重威胁：
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数据泄露：企业违规输入涉密数据或平台存储漏洞，导致核心算法、用户隐私信息外泄，这些数据流入黑市可能引发诈骗或商业泄密。360白皮书指出，数据泄露风险在大模型应用中尤为突出，因为模型训练和推理过程涉及大量敏感数据-1-6。
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知识库越权：在RAG场景下，黑客利用指令模糊性绕过防护，非法获取医疗病历、政务户籍等敏感数据。这种风险源于权限控制机制不完善，使得用户可以通过精心设计的提问获取超出权限的信息-1。
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内容不可信：训练数据中掺杂错误信息，导致模型输出过时的医疗指南或违规合同条款，引发治疗延误及法律纠纷。这反映了数据质量治理在大模型时代的重要性-1。
1.4 智能体行为风险：失控的"数字员工"
随着智能体与工具深度集成，风险从单一操作扩散为全流程失控：
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工具滥用：第三方插件漏洞、API权限管控不当，导致敏感数据泄露或系统破坏。智能体通过工具调用获得与现实世界交互的能力，一旦被恶意利用，后果极为严重-1。
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行为失控：大模型"幻觉"引发任务理解偏差，或权限过大导致越权操作，某银行智能体曾因无边界限制造成12亿元损失。这一案例表明，智能体行为边界界定是关键安全挑战-1。
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MCP协议风险：遭遇投毒攻击（嵌入隐蔽有害命令）、地毯式骗局（规模扩大后植入恶意代码）等三类高风险场景。最新的ASTRA框架研究也表明，智能体安全性评估需要专门的方法论和工具-3。
1.5 用户端与入口风险：最后一道防线的崩塌
用户端作为交互入口，风险集中在访问控制、执行环境及隐私保护三个领域：
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访问失控：身份验证漏洞使得模型在未授权情况下被调用，导致算力滥用和敏感数据泄露。这种风险在企业环境中尤为常见，特别是当访问权限管理不严格时-1-6。
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恶意入侵：恶意脚本注入、第三方插件携带后门，劫持客户端功能或窃取用户信息。这种传统安全威胁在大模型时代有了新的攻击面-1。
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隐私泄露：数据采集、传输、存储环节防护缺陷，导致用户身份信息、行为习惯被非法获取。随着数据保护法规日益严格，隐私合规已成为大模型应用不可忽视的挑战-1。
这五层风险的本质是传统边界防御失效，攻击从"专业黑客"转向"全民黑客"；自然语言成为攻击武器，导致安全挑战呈指数级增长态势-1-6。
2 双轨治理防御体系：外挂式安全+平台原生安全
面对复杂的大模型安全威胁，360白皮书创新性地提出了"外挂式安全+平台原生安全"双轨治理策略。前者像AI的"外部保镖"，灵活应对实时风险；后者像AI的"内置铠甲"，从根源筑牢安全基础，两者协同形成全链路防护网-5。这一策略基于纵深防御理念，结合"安全、向善、可信、可控"四大原则，形成了可落地的全链路防护体系-1。
2.1 外挂式安全：以模治模的动态防御（外部保镖）
外挂式安全不侵入原模型架构，通过专用安全产品实现实时防护，特别适合已部署模型的企业：
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算力主机安全系统：覆盖AI资产探测、漏洞检测、MCP防御、入侵拦截四大能力，可发现"影子AI"并7×24小时监控进程风险。这一系统针对的是基础设施层风险，通过持续监控和实时防护，确保算力资源不被滥用-1。
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检测系统：覆盖OWASP LLM Top10威胁，内置32万+漏洞情报，支持模型资产梳理、专项漏洞检测与交互式审计，重大漏洞8小时内发布专项POC。这种快速响应能力对于应对日新月异的大模型安全威胁至关重要-1。
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防护系统：构建"事前评测-事中拦截-事后优化"闭环，通过合规数据集、对抗性攻击数据集实现精准防护。这一系统采纳了主动防御思想，不再被动应对攻击，而是提前发现和修复潜在漏洞-1。
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幻觉检测与缓解系统：融合全网搜索与企业知识库，通过多源校验修正模型输出，人工一致率超95%。这一系统直击大模型幻觉问题核心，通过多源验证确保输出内容的准确性-1。
外挂式安全具备两大优势：一是适配性强、部署成本低，可作为通用组件快速接入不同企业环境，避免重复开发；二是响应迅速，具备独立监测与拦截机制，可在毫秒级别识别并阻断实时威胁-6。
2.2 平台原生安全：全生命周期的安全底座（内置铠甲）
平台原生安全将安全能力嵌入模型研发、训练、部署全流程，适合新建大模型平台的企业：
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企业级知识库：实现知识全生命周期安全管控，支持精细化权限分级、全行为日志审计、多场景安全防护（水印、云查杀、敏感词检测）。这一方案从数据源头确保知识的安全性和可靠性-1。
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智能体构建与运营平台：构建"Agent安全防护+MCP安全管控"双核心体系，通过功能调用管控、认知执行保障、权限分级隔离、MCP协议强化避免行为失控。该平台参考了ASTRA框架对智能体安全性的研究成果，确保智能体行为符合预期-3。
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智能体客户端：集成沙盒隔离（代码运行、音视频生成等多场景）、动态身份验证、异常行为管控实现"接入行为数据"全生命周期安全。这种纵深防御策略确保即使某一层防护被突破，其他层仍能提供保护-1。
平台原生安全的核心理念是将安全能力内嵌于核心组件，强化配套组件安全与全流程合规管控，为智能体应用提供全链路保障-6。
2.3 四大核心原则：安全防护的价值锚点
双轨防御体系建立在四大核心原则之上：
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安全：在模型运行时提供防护保障，避免数据泄露及入侵攻击等各类风险。这一原则强调保障大模型系统本身的安全性，防止被恶意攻击者利用-1。
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向善：防止恶意提示诱导，确保生成内容符合法律伦理。该原则与《人工智能安全治理框架》2.0版中提出的"可信应用、防范失控"原则高度一致-2。
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可信：降低幻觉问题，提升内容准确性与完整性。通过技术手段提高模型输出的可靠性，建立用户对AI系统的信任-1。
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可控：实现人在决策回路，对智能体关键行为可干预、可审计。这一原则确保人类始终对AI系统保持最终控制权，是应对失控风险的关键-1-2。
表：双轨安全治理体系对比分析
| 维度 | 外挂式安全 | 平台原生安全 |
|---|---|---|
| 防护定位 | 外部保镖，动态屏障 | 内置铠甲，安全底座 |
| 集成方式 | 不侵入原模型架构 | 安全能力深度嵌入平台 |
| 核心能力 | 算力监控、威胁检测、实时拦截、幻觉缓解 | 知识库安全、智能体管控、客户端防护 |
| 优势特点 | 部署快速、适配性强、响应迅速 | 根源防护、全链路覆盖、合规内置 |
| 适用场景 | 已部署模型的企业快速增强安全 | 新建大模型平台的企业筑牢基础 |
3 企业落地指南：3步实现合规与安全实操
的解决方案及产学研实践，企业在落地大模型安全时可以遵循"先易后难、分层防护"的三步策略，平衡安全投入与效果，确保大模型应用既安全又合规。
3.1 第一阶段：风险盘点与优先级评估
企业首先需要系统梳理自身面临的大模型安全风险，确定防护优先级：
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按五层风险框架排查：基于基础设施、内容、数据与知识库、智能体行为、用户端这五个层次，全面识别组织内部特定风险点。这一分类框架源自360白皮书，为企业提供了结构化风险评估方法-1。
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标记高敏感场景：重点关注涉及个人信息处理、金融交易、医疗诊断、关键基础设施等敏感领域的应用场景。根据《人工智能安全治理框架》2.0版，这些高风险场景需要更严格的安全措施-2。
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合规要求映射：将已识别的风险与《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《人工智能安全治理框架》2.0版等法规要求进行映射，确保风险管控措施满足监管合规要求-2。
风险盘点阶段的关键产出是大模型安全风险评估报告，其中应明确各风险的优先级排序，为后续安全投入提供决策依据。
3.2 第二阶段：外挂式安全产品快速部署
针对已识别的高优先级风险，企业可快速部署外挂式安全产品，短时间内提升防护能力：
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接入大模型检测与防护系统：通过这两类系统，企业能够检测200+大模型服务及应用漏洞，拦截恶意输入、违规输出等80%以上实时风险，无需改动现有架构。这种非侵入式部署大大降低了安全增强的难度和成本-1。
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满足合规备案需求：利用外挂式安全产品提供的安全能力，满足监管机构对生成式AI服务合规备案的评测要求。随着AI监管日益严格，合规性已成为大模型商用的先决条件-1。
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建立实时监控能力：通过算力主机安全系统等工具，实现对"影子AI"的发现和持续监控，防止未经授权的模型使用带来安全风险。这类工具帮助企业应对影子AI带来的未知风险-1。
外挂式安全部署的理想周期通常为4-8周，企业可在短时间内形成基础防护能力，应对最紧迫的安全威胁。
3.3 第三阶段：原生安全能力深度构建
在建立基础防护后，企业应着手构建更深层的平台原生安全能力，从根源上提升安全水平：
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搭建企业级知识库：实现敏感数据分级管控与操作追溯，从数据源头保障模型输入的安全性。这一措施直接应对数据与知识库风险，是高质量模型输出的基础-1。
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基于智能体构建平台规范开发：通过功能调用管控、权限分级隔离等机制，确保智能体行为全程可控。参考ASTRA框架的研究成果，企业可以建立智能体行为安全准则，防止工具滥用和行为失控-3。
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部署智能体客户端安全措施：通过沙盒隔离、动态身份验证等技术，降低本地执行环境的风险。这种纵深防御策略确保即使外部防护被突破，本地环境仍能提供额外保护-1。
深度构建阶段通常需要3-6个月，企业应根据自身业务特点和风险承受能力，制定适合的原生安全建设路线图。
4 未来展望：大模型安全发展趋势与思考
大模型安全领域正在快速发展，未来几年将出现一系列重要趋势，这些趋势将深刻影响大模型安全的技术演进、标准制定和产业格局。
4.1 技术演进方向
从技术层面看，大模型安全将朝着更加主动、自适应和可信赖的方向发展：
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以模治模成为标配：安全大模型将成为企业的基础设施，通过AI对抗AI攻击，实现动态自适应防护。最新研究如SmoothLLM的改进框架，通过引入概率认证来提供更可信赖的安全保证，代表了这一方向的技术进展-7。
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智能体安全评估标准化：随着AI智能体在复杂环境中自主性增强，如何评估和确保其安全性成为关键挑战。ASTRA框架等研究成果为智能体风险评估提供了标准化方法，未来可能成为行业基准-3。
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隐私计算技术集成：联邦学习、差分隐私、同态加密等隐私计算技术与大模型训练推理深度融合，在保证模型性能的同时确保数据隐私安全。这一趋势响应了日益严格的数据保护法规要求-2。
4.2 标准与合规要求
从监管和标准层面看，大模型安全将更加规范化、标准化：
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标准体系持续完善：《人工智能安全治理框架》2.0版已在治理原则、风险分类、技术应对等方面进行了重要升级，新增了"可信应用、防范失控"原则-2。未来还将有更多专项标准出台，形成完善的标准体系。
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合规要求日益严格：随着《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法规的实施，以及《网络安全法》修订案对AI安全监管的明晰，企业将面临强制性合规要求，安全成为大模型应用的基本前提-2。
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检测认证体系建立：类似IIFAA发布的《终端智能体可信互联技术要求》的行业标准将不断涌现，为智能体互联提供安全可信的协作保障-10。同时，第三方检测认证体系将逐步建立，为企业提供合规证明。
4.3 产业生态协同
大模型安全需要突破单一主体的防御，走向生态共治：
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联盟共建成主流：大模型安全联盟等产业组织汇聚产学研力量，推动安全技术创新与资源共享。这种产业协同机制有助于解决共性安全挑战，降低单个企业的研发成本-1。
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开源安全工具普及：类似IIFAA开源的ASL（Agent Security Link）核心能力的开源安全工具将不断涌现，为行业提供可复用的安全模块，降低安全技术门槛-10。
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跨界合作加强：安全厂商、模型厂商、应用开发商和垂直行业用户将加强合作，共同构建端到端的安全解决方案，确保安全能力覆盖大模型全生命周期-1。
5 结论：从被动防护到主动免疫
系统构建了大模型全生命周期的安全防护体系，标志着AI安全从"被动修补"迈入了"主动防御"的新范式。面对"基础设施-内容-数据-智能体-用户端"五层风险框架，企业需采用"外挂式安全+平台原生安全"的双轨防护策略，通过"风险盘点、外挂部署、原生构建"的三步实施路径，稳步构建纵深防御体系-1。
未来，随着技术发展和标准完善，"以模治模" 将成为应对AI原生风险的必然选择，安全大模型将作为关键基础设施为企业AI应用保驾护航-1。同时，合规与安全将不可分割，企业需要在遵循《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《人工智能安全治理框架》2.0版等法规要求的基础上，构建切实有效的安全防护能力-2。
大模型的智能化程度越高，安全底座的重要性就越突出。只有将"防护前置、动态适配、生态共治"的理念深度融入日常运营，才能真正实现AI技术的"安全、向善、可信、可控"，迎接智能时代的新机遇。
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