AI大模型的安全治理面临哪些挑战？

2025-12-11/ 汇美网/ 查看: 214/ 评论: 10

摘要随着生成式人工技术的迅猛发展，以大型语言模型为代表的AI大模型正深刻改变着各行各业。然而，在享受其带来的效率提升与创新红利的同时，我们也必须正视由此伴生的复杂安全挑战。这些挑战不仅关乎技术本身，更涉及数据、伦理、社会乃至国家安全的多个层面。从数据泄露、模型被攻击，到虚假信息泛滥、伦理失范，大模型的安全治理已成为一个亟待解决的系统性难题。如何在推动技术创新的同...

随着生成式人工技术的迅猛发展，以大型语言模型为代表的AI大模型正深刻改变着各行各业。然而，在享受其带来的效率提升与创新红利的同时，我们也必须正视由此伴生的复杂安全挑战。这些挑战不仅关乎技术本身，更涉及数据、伦理、社会乃至国家安全的多个层面。从数据泄露、模型被攻击，到虚假信息泛滥、伦理失范，大模型的安全治理已成为一个亟待解决的系统性难题。如何在推动技术创新的同时，有效识别、评估并管理这些风险，构建一个健康、可信、负责任的大模型应用生态，是当前学术界、产和监管机构共同面临的重大课题。

数据安全：大模型治理的基石与挑战

数据是大模型赖以生的“血液”，却也成为安全风险的首要来源。为了训练出性能卓越的模型，需要海量数据的喂养，其中不可避免地包含大量敏感信息和个人隐私。这首先带来了数据泄露的巨大风险。例如，员工可能在日常工作中无意间将公司敏感数据输入到公共大模型接口中，导致商业机密或个人隐私信息被模型记忆甚至泄露。其次，模型本身也可能成为攻击目标，遭受数据窃取攻击。攻击者通过精心设计的提示词，有可能诱导模型输出其训练数据中包含的隐私内容，如人名、地址等。更为隐蔽的是数据投毒威胁，攻击者通过在第三方训练数据中注入恶意信息，为模型植入“后门”，从而在特定条件下操控模型的输出结果，这种攻击在模型投入使用后极难被发现和。因此，确保训练数据的纯净性、构建完善的数据访问控制与机制，以及应用差分隐私、联邦学习等隐私保护技术，是保障大模型数据安全的基础。

模型自身安全：鲁棒性与可靠性的考验

大模型自身的安全性和可靠性是其得以广泛应用的前提。当前，模型面临着多方面的安全威胁。一是对抗样本攻击，攻击者通过对输入内容进行细微的、人眼难以察觉的修改，就能导致模型做出完全错误的判断或生成有害内容。二是提示词注入攻击，用户通过特定指令绕过模型的安全护栏，使其执行本应被禁止的操作，例如生成虚假信息或不当内容。三是模型的可解释性问题，即“黑箱”特性。大模型内部决策过程复杂难懂，当出现错误或偏见时，很难追溯原因并进行针对性，这给安全审计和责任认定带来了困难。此外，供应链攻击也不容忽视，如果预训练模型或第三方组件在漏洞，将直接危及整个模型系统的安全。提升模型的鲁棒性，发展对抗训练、后门检测、可解释性AI等技术，是强化模型自身安全防御的关键。

内容安全与伦理：社会信任的边界

大模型强大的内容生成能力是一把双刃剑，在赋能创作的同时，也引发了严峻的内容安全与伦理挑战。突出的问题是虚假信息的生成与传播。借助大模型，制造高质量、难以辨别的虚假文本、图片甚至视频的门槛大大降低，这可能被用于操纵舆论、进行欺诈，严重破坏社会信任和信息生态。其次，伦理与公平性问题日益凸显。由于训练数据中可能在的偏见，大模型在招聘、信贷、法律咨询等场景的应用可能会固化甚至放大社会已有的不平等，产生歧视性输出。再者，知识产权归属模糊不清。由AI生成的作品是否受版权保护，其权利归属于开发者、使用者还是模型本身，目前在内仍在法律争议，这给文化创意产业带来了新的挑战。之后，在教育、学术等领域，大模型的滥用可能引发诚信危机，冲击传统的评价体系。构建有效的内容审核机制、推动价值对齐技术发展、并完善相关法律法规，是应对这些挑战的必由之路。

应用与运营安全：赋能与风险并

当大模型深度集成到各类业务系统中，其应用过程也引入了新的安全维度。一方面，大模型可以作为提升安全运营效率的利器。例如，在网络安全领域，大模型可以用于：

告警降噪与研判：从海量安全告警中快速筛选出高威胁事件，并分析攻击路径和意图。
自动化响应与报告生成：根据安全事件自动生成处置建议、执行部分响应动作，并形成分析报告。
威胁情报挖掘：从非结构化数据中自动提取、整合威胁情报，提升预警能力。

另一方面，大模型自身也成为需要被保护的关键资产和攻击面。其复杂的运行环境、频繁的交互接口以及对外部知识的调用，都可能成为黑客入侵的突破口。确保大模型在部署和应用过程中的机密性、完整性和可用性，防止其被恶意利用或服务中断，是运营安全的核心任务。这要求企业建立覆盖模型全生命周期的安全运营体系，实现对大模型使用行为的监控、审计和风险控制。

治理框架与构建协同共治的生态

面对多维度的安全挑战，单一的技术方案或企业自律远远不够，需要构建多层次、协同共治的治理框架。在国际层面，需要推动建立共识的治理原则与风险应对框架，促进跨国协作。在国家层面，法律法规和监管措施的完善至关重要。我国发布的《生成式人工服务管理暂行办法》为规范发展奠定了基础。在与企业层面，则急需建立统一的大模型安全标准、测试评估体系和挺好实践。例如，通过系统性的红蓝对抗、渗透测试来验证模型的安全性；建立伦理审查委员会，对高风险应用进行前置评估。未来，大模型安全治理将呈现以下趋势：一是“敏捷治理”模式将成为主流，强调治理规则的灵活性与适应性，以跟上技术快速迭代的步伐。二是技术治理深度融合，利用AI技术来治理AI风险，例如发展深度伪造检测、生成内容溯源等技术。三是“以人为本”和“负责任的人工”理念将贯穿始终，确保技术的发展服务于社会福祉。只有通过技术、管理、法律、伦理多管齐下，才能构建一个健康、可信、可持续的大模型安全生态。总而言之，AI大模型的安全治理是一项复杂而紧迫的系统工程，贯穿于数据、模型、内容、应用和治理等多个层面。它不仅是技术问题，更是关乎社会稳定、公平正义和未来发展的战略问题。应对这些挑战，需要技术创新与制度完善双轮驱动，需要政府、企业、学术界和社会公众的共同努力。作为深耕数字科技领域的企业，联蔚盘云持续关注大模型安全前沿动态，致力于将安全能力融入技术服务中。我们相信，只有坚持发展与安全并重，在创新与风险之间找到平衡点，才能充分发挥大模型的巨大潜力，让其真正成为推动社会进步的安全、可靠、负责任的力量。

FAQ:

1. AI大模型主要面临哪些类型的数据安全风险？

AI大模型面临的数据安全风险主要包括三类：一是数据泄露风险，敏感数据在训练或交互过程中可能被模型记忆并意外泄露；二是数据窃取风险，攻击者可通过特定技术手段从已训练好的模型中提取出原始训练数据；三是数据投毒风险，恶意数据在训练阶段被注入，导致模型产生带有“后门”的异常行为，在特定触发条件下输出错误或有害结果。这些风险都源于大模型对海量数据的高度依赖及其复杂的内部机制。

2. 为什么说大模型的“黑箱”特性是一个安全挑战？

大模型的“黑箱”特性主要指其内部决策逻辑复杂、不透明，人类难以理解其如何从输入得到输出。这带来了多重安全挑战：首先，当模型产生错误、偏见或有害输出时，很难定位问题根源并进行；其次，缺乏可解释性阻碍了安全审计和合规性验证，难以证明模型决策的公平性与合理性；之后，在发生安全事件后，责任认定和追溯变得异常困难。提高模型的可解释性是当前AI安全领域的重要研究方向。

3. 大模型在内容生成方面会引发哪些伦理与社会问题？

大模型在内容生成方面可能引发以下伦理与社会问题：一是虚假信息泛滥，降低社会信息质量并可能被用于欺诈和舆论操纵；二是知识产权争议，AI生成内容的版权归属不明确；三是偏见与歧视，模型可能放大训练数据中的社会偏见，导致在招聘、金融等领域产生不公平结果；四是教育学术诚信危机，学生可能利用其完成作业或论文，冲击传统评价体系。这些问题需要技术、法律和伦理规范协同解决。

4. 大模型如何赋能网络安全运营？

大模型能够从多个层面赋能网络安全运营，提升效率和化水平。主要包括：威胁研判，从海量告警中快速识别真实攻击并分析攻击者意图；自动化响应，根据安全事件自动生成处置方案或执行部分响应动作；报告生成，将复杂的分析结果自动汇总成清晰的安全报告；威胁情报挖掘，从非结构化文本中自动提取和整合威胁信息。这些应用能够帮助安全团队降本增效，应对日益复杂的网络威胁。

5. 未来大模型安全治理的发展方向是什么？

未来大模型安全治理将呈现几个关键方向：一是治理框架多层化，形成国际共识、国家监管、自律协同的治理体系；二是“敏捷治理”成为主流，治理规则需保持灵活性以适应技术的快速迭代；三是技术治理深度融合，发展如深度伪造检测、AI生成内容溯源等用AI治理AI的技术；四是标准化建设加速，建立统一的安全评估、测试和认证标准；五是始终坚持“以人为本”和“负责任的人工”原则，确保技术发展符合人类整体利益。构建多方共治的生态是应对挑战的必然路径。
作者声明：作品含AI生成内容