本文首次系统性拆解大模型全生命周期安全框架，揭秘从数据采集到模型落地的4大核心威胁，并提出零信任架构、同态加密、智能水印等前沿防护方案。无论是防范生成式数据偏见，还是破解社会工程攻击，文章以真实场景为锚点，为企业构建覆盖“开发-训练-应用”全链条的主动防御体系提供实战指南。
引用本文：罗海宁 , 游建舟 , 李婷 . 大模型设施的安全风险框架[J]. 信息安全与通信保密 ,2025(2):17-29.
文章摘要：大模型逐渐成为驱动新质生产力发展的新动能，而模型窃取、模型滥用等现象频发，引发数据安全、隐私泄露及伦理法律等问题，甚至威胁国家安全。大模型数据收集、存储、处理及模型部署使用等各环节都是安全漏洞的潜在入口，基础设施是大模型应用落地的关键。通过深入探讨大模型基础设施建设中的安全隐患，研究提出涵盖数据泄露、未授权访问、恶意软件攻击等传统风险，以及对抗性攻击、模型窃取、模型滥用等新兴安全威胁的大模型设施安全风险框架。
论文结构：
1 大模型的基础设施
1.1 大模型设施的基本构成
1.2 大模型设施的安全防护目标
2 大模型设施的安全风险框架
2.1 设备平台风险
2.2 数据安全风险
2.3 生态与内容风险
2.4 人员风险
3 大模型设施的安全防护建议
3.1 安全基本原则
3.2 防护工程建设
4 结 语
0 引 言
随着人工智能的崛起，大模型已成为行业创新的强大推手，诸如DeepSeek、Qwen、Grok、ChatGPT等超大型人工智能模型凭借卓越的数据处理与深度学习能力，在自然语言处理、多模态推理及机器人等领域大放异彩。大模型的安全性已成为应用部署的核心问题，大模型应用部署依赖于强大的计算、存储和数据传输等基础设施能力。近年来，大模型发展过程中暴露出诸多数据、业务、供应链、合规及道德伦理等安全问题，对企业、行业发展影响巨大。当前，学界从模型、系统、数据、技术等角度描述分析了大模型应用安全风险与问题，在这些现象之下，构成大模型的基础设施本身的安全也值得重视。本文通过系统性地梳理构成大模型的基础设施及其潜在的安全风险，探索性地提出大模型基础设施安全风险防护的基本原则与措施。
1 大模型的基础设施
1.1 大模型设施的基本构成
大模型的基础设施（以下简称“大模型设施”），是支撑大模型从数据采集到模型训练，再到部署应用全生命周期所必需的物质、信息及人力资源的综合体系。大模型设施由数据设施、训练设施和应用设施3个部分构成，如图1所示。
数据设施是大模型设施的基础， 承载着收集、清洗数据的任务。专职的数据团队运用相关的数据采集和处理方法或平台，通过开源社区、环境采集、系统生成等多元化渠道，筹备模型训练所需的基础数据，并配置相关硬件、软件和人员，确保数据的优质性和合规性。
训练设施是大模型设施的核心，承载着模型设计、训练和验证的任务。专职的模型训练团队依托高性能计算资源，基于特定的模型训练框架，开展模型的训练、调优和评估工作。作为大模型构建过程中资源消耗最大的环节，训练设施汇聚了海量的数据处理流程、丰富的内外部软硬件资源以及跨学科的专家团队，通过配置相关资源确保模型训练和优化过程的合规性、稳定性和高效性。
应用设施是大模型设施的输出端，承载着模型封装、场景扩展的任务。专职的产品团队通过设计用户界面或应用程序接口，向外部用户提供便捷的大模型应用服务，同时积极采集和反馈用户的交互信息，以持续优化模型性能。应用设施相关硬件、软件和人员的配置用于确保应用的合规性、稳定性和有效性。
大模型设施的不同部分在目标实现、人员构成和资源内容上均存在显著差异，需要从整体角度进行安全隔离设计，通过保证3个组成部分的安全来实现大模型设施的整体安全。
数据设施安全防护目标在于确保数据采集、处理、传输和存储过程的安全性。通常采用加密技术、访问控制、数据脱敏等手段，防止数据泄露和非法访问。同时，建立数据审计和追溯机制，确保数据的完整性和可信度。
训练设施安全防护强调保障模型训练过程的安全性和稳定性。通过采用安全的训练环境和工具，防止恶意代码注入和模型篡改。建立模型版本管理和审计机制，确保模型的来源和变更可追溯。此外，还需要对训练数据进行预处理和清洗，以降低模型受到投毒攻击的风险。
应用设施安全防护要确保大模型在部署和应用过程中的安全性。例如，采用身份验证、访问控制、加密通信等手段，防止未经授权的访问和操作。同时，建立异常检测和应急响应机制，及时发现和处理安全事件。
设备平台风险、数据安全风险、生态与内容安全风险和人员风险是大模型设施面临的4个核心挑战。这些风险不仅会威胁到模型的准确性和可靠性，更可能导致数据泄露、系统瘫痪等严重后果。因此，深入探讨这些风险并采取相应的防范措施，对于保障大模型应用的安全性和稳定性至关重要。本文系统性地梳理大模型设施存在的安全风险问题，构建出大模型设施的安全风险框架，如图2所示，充分展示出大模型体系构建及其应用全生命周期中存在的安全风险，为大模型体系建设及场景应用提供有效的参考与指引。
设备平台作为大模型各阶段运转的核心载体，其安全性对于确保整个大模型设施的稳定性和可靠性至关重要。设备平台不仅包括了执行模型计算的物理硬件，如服务器、图形处理器、张量处理器等，也涵盖了支持模型运行的软件环境，包括操作系统、数据库管理系统、网络协议等。设备平台风险分布在硬件到软件的每一个层面，必须进行全方位的综合考量。
软硬件漏洞是指在设备平台的硬件组件或软件系统中存在的设计缺陷或实现错误，这些漏洞可能被攻击者恶意利用来攻击系统。攻击者可能利用这些漏洞进行未授权访问、数据篡改或拒绝服务攻击，导致系统不稳定、数据丢失或泄露，严重时甚至可能导致整个大模型设施瘫痪。
从模型本身的完整性、可用性和机密性考虑，其可能遭受恶意破坏，从而导致性能下降或行为异常，或面临被窃取和滥用的风险。模型失陷可能导致企业商业机密泄露，核心竞争力丧失，甚至可能被用于对抗原有模型，造成更深层次的破坏。
攻击者通过在模型输入中精心设计的提示，操纵模型的输出结果。提示注入可能导致模型产生误导性的预测或决策，影响用户体验，甚至被用于欺诈或误导公众。
攻击者通过构造特殊的输入样本，使得模型做出错误的预测或分类。对抗攻击可能导致模型在实际应用中的性能下降，影响模型的可靠性和用户信任。
大模型被赋予访问外部资源或敏感系统的权限时，若权限管理不当或安全控制失效，则模型可能被恶意利用执行未授权的操作或访问受限资源，甚至能够直接访问并操作底层系统或外部资源。大模型在自主活动或受外部诱导过程中，可能无意识执行了非权限内的命令或操作，进而可能造成实质的系统性损害，并触发大模型技术伦理问题。
模型训练依赖稳定可靠的数据供应。若数据依赖方遭遇技术故障、经营困难或法律纠纷，可能导致数据供应中断。若数据本身存在准确性低、标注错误、偏见或过时等质量问题，模型训练效果将大打折扣。不良数据会使模型产生误导性的输出，导致用户信任度降低，甚至引发法律或伦理风险。特别是在涉及敏感领域如医疗、金融等应用中，不明来源的数据依赖可能带来灾难性的后果。
数据标注风险主要是指在数据标注过程中源于数据标注不准确、不完整或被恶意篡改而引发的安全隐患，影响模型的训练效果和使用性能。
数据污染与投毒可能导致误导性结果或实施特定攻击。在数据收集或预处理阶段，由于错误或恶意的数据引入，导致模型学习到错误的模式，降低模型的准确性和可靠性，影响模型训练质量，在实际应用中产生误导性的预测。
生成式数据可能包含不准确、不真实或误导性的信息，这些数据并非来自实际观测或可靠来源，质量无法保证，可能无意中包含偏见或歧视性信息，若被用于大模型训练则会影响模型的准确性和可靠性，导致不公平的输出或决策，对于招聘、金融等敏感领域应用来说影响尤为严重。
大模型在预训练和微调过程中会处理大量的数据，或涉及较为敏感的信息，可能在无意间被模型学习和记忆。同时若在无适当保护措施的情况下处理敏感数据可能导致隐私泄露，不仅损害用户信任，还可能面临法律诉讼和罚款的风险。
数据的安全性和完整性是大模型性能的关键，任何泄露或篡改都可能导致严重的后果。在数据处理、存储、传输和使用过程中，大模型数据设施、训练设施和应用设施均面临数据泄露、损坏、篡改、非法访问或滥用等潜在威胁，可能导致用户隐私被侵犯、企业声誉受损，甚至可能引发法律诉讼和经济损失。在数据分析使用中，大模型通常依赖分布式计算和云服务等技术进行训练和部署，攻击者可能利用漏洞对大模型进行攻击，窃取或篡改数据，这将会进一步加剧数据安全风险。
大模型的训练和推理过程不仅需要大量的数据，还需要依赖于众多的第三方组件和服务。这种依赖性使得生态和内容安全成为大模型应用中不可忽视的安全领域。为确保生态和内容安全，组织需要对训练数据进行严格的质量控制和清洗，实施对第三方依赖的安全审计和漏洞管理策略，以及采用输入验证和防御性编程技术来防止内容被篡改。同时，与可信赖的供应商建立合作关系也是降低生态风险的关键。
模型依赖风险主要涉及对开源或外部模型的依赖。在没有充分审查的情况下，使用开源模型库、框架、服务或第三方组件，可能会带来未知的安全漏洞，导致整个大模型系统的安全性受损，从而增加被攻击的风险。第三方组件的漏洞可能导致整个系统的安全性受到威胁，需要及时利用补丁和更新来修复。依赖开源或外部模型封装的大模型应用将导致大模型成为一个黑盒系统，意味着用户或开发者可能无法完全理解模型的内部工作机制和决策过程。这种缺乏透明度的情况可能会掩盖潜在的安全问题，使得发现和修复安全漏洞变得更加困难。同时，依赖的外部模型可能会进行不定期的更新，包括安全修复、性能改进等，若不及时跟踪和适应这些更新，大模型可能会面临性能下降、安全漏洞或运行错误的风险。
随着技术的不断演进和更新换代，大模型项目所依赖的技术栈和工具链也在不断变化，可能导致技术兼容性问题、技术过时风险以及新技术引入带来的不确定性。例如，某大模型项目可能依赖于某个特定的开源框架或库，但这些依赖项可能突然宣布停止维护或更新，给项目带来技术上的困境。
大模型的复杂性和高度集成化是导致其透明性和可解释性困难的主要原因。大模型通常包含数百万甚至数十亿的参数，模型内部参数和计算过程的复杂性使得其内部工作机制变得难以直观理解，因此大模型可能会产生意外输出或行为，难以被追溯和定位。此外，缺乏可解释性还可能导致误解、误判及潜在的公平性和伦理等一系列问题。
大模型的恶意内容输出风险主要涉及模型可能被误用或滥用，生成有害、欺诈性或误导性的内容，后果十分严重。一方面，在没有足够上下文或准确数据的情况下进行推断时，可能产生不准确或误导性的信息，最终导致决策错误、误解或混淆。另一方面，大模型可能被用于生成恶意软件代码、网络钓鱼攻击或其他形式的有害内容，并用于欺骗用户、窃取个人信息或破坏系统。
大模型生成的内容可能无意中侵犯他人的隐私或知识产权，如版权、商标或专利，不仅损害用户信任，还可能导致企业面临法律诉讼和罚款。
大模型在生成输出时，尤其是在处理复杂或敏感话题时，若未经充分事实核查或算法偏见而产生事实性错误，则会误导用户，影响决策制定，甚至对社会产生负面影响。这类信息在社交媒体等平台上广泛传播后，可能会误导公众认知，形成错误舆论。若输出的事实错误涉及历史、科学、政治等敏感领域，将对公众认知和社会决策产生极大负面影响。
大模型的开发、训练、部署和维护都需要人员的参与，因此人员风险是大模型安全中不可忽视的一环。人员风险是一个复杂且多维的问题，其危害和影响也是多方面的。
内部威胁源于组织内部人员由于不满、疏忽、恶意意图滥用权限或故意进行破坏活动，导致敏感数据泄露、模型被篡改或服务中断。这不仅对企业的数据安全构成威胁，还可能对客户信任和企业声誉造成严重损害，甚至可能带来法律责任。
在复杂的大模型环境中，人员可能因为不熟悉操作流程、误解指令或使用错误的方法而产生误操作的行为。误操作会导致数据丢失、模型训练失败或系统故障。这不仅增加了额外的成本和时间，还可能影响到模型的发布和更新进度，进而影响企业的竞争力。
社会工程攻击利用人性的弱点，如信任、好奇心或贪婪，通过欺骗手段获取敏感信息或访问权限。严重的社会工程攻击可能导致重要信息的泄露，如用户凭证、内部文档或模型算法。这不仅威胁到企业的安全，还可能导致商业机密的流失和知识产权的侵害。
大模型违规使用是指在没有适当监管和控制的情况下，大模型技术被用于不道德或非法的目的，包括制造和传播虚假信息、进行网络攻击、侵犯个人隐私、实施价格欺诈等。滥用风险可能源于外部攻击者、内部人员或恶意使用者。一旦大模型被用于网络攻击或制造虚假信息，可能对个人、企业甚至国家安全构成威胁。
人员的价值观和伦理标准直接影响他们在工作中的决策和行为。如果缺乏对数据隐私、公平性和透明度的重视，可能会导致不道德的开发和使用实践。同时，价值观风险可能导致大模型被用于不当目的，如侵犯个人隐私、加剧偏见和歧视等。这不仅损害了用户和社区的信任，还可能引发法律诉讼和公众抵制，对企业的声誉和财务状况造成长远影响 。
大模型设施的安全性是一个多维度的挑战，只有通过全面的风险管理策略和跨学科的合作，才能确保大模型技术的安全性、可靠性及其持续性的发展。
为确保大模型设施的安全性、可靠性和持续发展，大模型设施及应用的建设过程必须遵循一系列的安全基本原则，指导大模型设施的构建、部署和维护，从而有效应对人员风险、设备平台风险及生态与内容安全风险。
大模型应用日益增多，许多来源不明的模型被封装在应用内部，给企业和组织带来了巨大的安全隐患。应用方可能采用大量开源的内容，使得其维护更新的稳定性存在很大的不确定性，可能进一步加剧风险的发生。“可见可溯原则”是指确保大模型的业务过程完全可见，各个组件可审计和溯源。大模型的所有操作、决策过程和输出结果都应透明可见，模型的输入、输出及中间的推理结果都应该能够被用户和相关管理人员清晰地查看和理解。通过这一原则的实施，企业和组织可以有效识别模型的来源，理解其决策过程，并在出现问题时迅速定位原因。
在大模型应用及训练过程中，必须建立完备的安全保障措施，确保在面临安全威胁时能够有效应对。结合“可见可溯原则”建立标准化的模型开发和管理流程，应采用合适的模型管理工具。同时，为避免安全事件发生后大模型设施的持续性破坏，需要建立快速、高效的响应机制。例如，在大模型权限失控的情况下，能够迅速进行审查并采取措施恢复控制。此外，当涉及禁止内容时，必须能够快速且全面地将其传达到大模型设施的所有相关方面，确保及时止损和纠正。通过“可管可控原则”的实施，企业和组织能够实现对大模型安全机制的总体风险控制，确保在发生安全事件时能够迅速兜底并中断风险进一步扩散。
大模型面临的安全威胁和合规要求正在不断变化，因此安全管理策略也需要随之动态调整。为了应对这一挑战，大模型设施应具备“持续合规”的能力。通过对模型的输入输出内容进行严格的全局分级分类和针对性管控，可以更好地理解和把控模型的行为。只有遵循“持续合规原则”，企业和组织才能够确保大模型应用在不断变化的环境中始终保持合规，从而有效降低潜在的安全风险。
针对大模型设施面临的安全风险，结合传统安全防护措施，探索大模型应用安全的建设模式，大模型设施的安全防护工程如图3所示。面对新兴的大模型安全挑战，本文给出了结合传统安全措施的可行安全工程建设建议，初步探索大模型应用安全的建设模式。一方面，装备大模型设施的企业除了强化传统的系统安全防护措施，还须特别关注数据安全和人员教育管理，以应对大数据环境下的数据量激增和人员管理的复杂性。另一方面，企业需要开发和实施专门针对大模型的保护策略，包括但不限于创新的模型防护技术，以及针对大模型应用的安全防护措施，从而为大模型从训练到部署的整个生命周期提供坚实的安全保障。
（1）设备平台风险与传统的安全基础设施建设紧密相关，需要全面增强系统安全建设，如开发安全、平台监测、环境隔离等。
（2）数据安全风险涉及大模型从训练到应用的全过程，需要针对性地提升数据安全防护水平，增强大模型训练阶段的数据安全防护及应用安全防护能力，例如，实施数据访问控制、数据加密与匿名、数据生命周期管理、提问内容监测、输出内容过滤、隐私与合规保障等。
（3）生态与内容风险涉及综合性的系统安全建设模型防护及应用优化。在开发阶段，应注重开发生态涉及的各类代码、数据、模型的来源安全，同时利用模型加密、模型水印等手段对模型进行专项防护。在应用阶段，通过发展智能体、优化交互流程、规范化数据组件等手段，可以有效遏制因意外引入的生态内容所造成的破坏性风险。
（4）为防止因人员风险造成的模型污染和应用滥用问题，应增强人员教育管理水平，例如，建立安全伦理委员会，开展合规和意识培训，进行职权分级和审查。
系统安全防护是大模型设施稳定运行的保障，在开发阶段就要确保代码无漏洞、系统无后门。综合性和常规性的安全防护措施能够使系统在面对日益复杂的网络安全威胁时保持稳定和安全。
（1）开发安全建设。一是在软件开发生命周期中实施安全编码实践，确保从设计到部署的每个阶段都考虑到潜在的安全威胁。二是定期进行代码审查，利用自动化工具和专家评审来识别和修复安全漏洞。对第三方依赖进行严格的管理和审计，确保使用安全且经过验证的组件。三是将安全措施贯穿软件开发从需求分析到设计、编码、测试直至部署和维护的每个阶段。
（2）平台安全监测。一是部署实时监控系统，对大模型平台的性能、访问模式和异常行为进行持续监控。二是对于使用云环境的模型训练场景，须确保云服务和虚拟化环境的安全配置，包括但不限于虚拟机的隔离、加密存储和安全访问策略等。
（3）环境隔离。通过虚拟局域网、子网划分等技术，将大模型平台与其他系统进行网络隔离，减少攻击面。使用容器化技术来隔离不同的服务和应用，以确保即使一个容器被攻破，也不会影响到其他容器。
在大模型的应用实践中，模型防护是确保其知识产权和安全性的关键环节。随着人工智能技术的快速发展，大模型成为企业和研究机构宝贵的资产，保护这些模型免受未授权访问、复制和滥用变得尤为重要。
（1）实施模型加密方案。一是结构加密。结构加密策略针对数据库、Key-Value等结构化信息，采用的加密方式主要是应用层字段加密，即在数据入库前进行加密，直接在数据库中写入字段密文。例如，在深度学习模型中，保护模型结构不存储结构本身，以防止模型源码泄露。二是权重加密。权重加密通常应用在联邦学习中，每个训练者可能只拥有模型的一部分数据，通过同态加密算法对深度神经网络模型的权重参数进行加密，保障每个训练者的本地数据隐私安全。三是算子计算。算子是一种独立、可复用的逻辑表达，能够通过组合的方式实现更高维度的业务逻辑。例如，使用密钥加密之后的输出和明文异或的结果得到密文，简单快速加密模型内容。
（2）嵌入模型水印。水印可以用于标识和证明大模型的来源，防止模型被盗用或滥用。从技术实现的角度来看，在大模型中嵌入和检测水印信号常用的一种方法是将水印信号嵌入到大型语言模型的输出文本中，信号不可见但可以通过算法检测到，无须重新训练模型。
（3）模型更新和维护。模型保护不仅仅是一次性的加密或水印嵌入，它还包括对模型进行持续的更新和维护，以应对新的安全威胁。一是建立安全的模型更新机制，确保只有经过验证和授权的模型更新才能被部署。二是定期进行安全审计，检查模型保护措施的有效性，并根据最新的安全研究更新保护策略。
数据不仅是模型训练的基础，也是产生洞察力和推动创新的核心。通过综合性的数据安全防护措施，大模型设施能够确保数据的安全性、完整性和可用性，同时满足法律法规和伦理标准的要求。
（1）数据访问控制。采用基于角色的访问控制或基于属性的访问控制方法进行数据的访问管理。在大模型设施中，也可以通过数据身份令牌控制对数据的访问，确保只有授权用户才能访问特定的数据集。这些令牌基于OAuth2.0、OpenID Connect或JSON Web Tokens等标准，可以确保数据在传输过程中的安全性和访问的合法性。
（2）数据加密与匿名。实施端到端的数据加密，确保数据在传输和存储过程中的安全性，防止未经授权的访问和数据泄露。采用安全的密钥管理系统，确保加密密钥的生成、分发、存储和销毁过程均符合最佳实践。使用先进的数据匿名化技术保护个人隐私，如差分隐私和数据扰动，同时允许数据的分析和共享。在数据发布或共享前，使用数据脱敏工具移除或替换敏感信息，降低数据泄露的风险。
（3）数据生命周期管理。对数据进行分类和标签化，根据数据的敏感性和重要性制定不同的安全策略。制定数据保留策略，明确数据的存储期限和过期后的处理方式，减少不必要的数据积累。同时，定期进行安全审计，评估数据安全措施的有效性 ，确保数据处理活动符合《通用数据保护条例》《加州消费者隐私法案》等国际和地区数据保护法规的要求。
大模型应用安全防护需要在保障用户体验的同时，确保数据安全和合规性。
（1）提问内容监测。利用文本分析和模式识别技术，实时监测用户提问中的敏感词汇和潜在的不当内容，确保用户输入安全。分析用户的历史行为，建立用户信誉评分，对高风险用户的行为进行额外审查。设计鲁棒的输入验证机制，过滤或限制可疑的输入。增强模型对异常输入的抵抗力，如通过对抗性训练提高模型鲁棒性。
（2）输出内容过滤。在模型生成回复之前，通过预设的规则库和敏感词列表，对可能的输出内容进行审查，保障对话应用输出安全。根据用户的反馈和互动历史，动态调整对话策略，避免生成不适当或敏感的回复。对于包含图像、视频等非文本内容的对话，采用多模态内容识别技术，确保所有输出内容的安全性。
（3）隐私与合规性保障。对话交互过程中只收集必要的用户信息，注重用户隐私的保护，避免过度收集，减少隐私泄露的风险。对收集到的用户数据进行匿名化处理，确保在分析和存储过程中无法追溯到特定个人。同时，大模型应用必须遵守相关的法律法规，特别是在处理跨国数据时。定期进行合规性审查，确保对话应用的持续更新及新功能不会引入合规风险 。
大模型应用优化需要从应用层面进行全方位考量设计，在提升应用性能的同时有效降低潜在风险。
（1）发展安全智能体。通过优化与用户的交互方式，减少用户频繁对话和额外信息输入需求，避免不必要的信息输入，从而降低数据泄露的风险。在识别到潜在风险时，安全智能体不仅可以阻止危险行为，还会通过友好的方式引导用户采取更安全的操作。
（2）优化交互流程。通过设计引导式提问，引导用户以更安全、更有效的方式与系统互动，减少误操作和不必要的信息输入，提升用户体验，减少因不规范操作带来的安全风险。通过将相关问题和操作链接化，用户可以更容易地找到他们需要的信息或服务，而无须进行复杂的对话。利用大模型的预测能力，智能推荐用户可能感兴趣的问题或操作，从而减少用户在寻找信息时的不确定性和潜在风险。
（3）规范化数据组件。为用户提供易于使用的上传组件，帮助用户安全地上传和管理数据，同时确保上传的数据符合安全和隐私标准，确保数据的使用过程既安全又高效。明确数据使用规范，指导用户如何正确地使用数据，避免数据滥用和泄露。建立审查机制，对用户上传的数据进行安全检查，并通过反馈机制提升用户的数据安全意识。
人员教育管理是大模型平台安全防护的基石，涵盖了安全意识培训、角色与权限划分及操作规范的制定与监督。
（1）建立安全伦理委员会。制定人员思想价值培养章程，强化安全伦理在大模型开发和应用中的重要性。进行人员背景调查，特别是在敏感岗位上，确保员工的可靠性和诚信度，降低内部威胁风险。强调安全文化的重要性，鼓励员工积极参与到安全实践中，形成人人关注安全的良好氛围。
（2）开展合规意识培训。定期举办安全意识培训，确保所有人员对最新的安全威胁和最佳实践有充分的了解，尤其是社会工程及间谍方式的侵入。明确数据审查标准和制度，确保数据处理的合规性和道德性，防止数据滥用和隐私泄露 。制定详细的操作手册和安全指南，为日常操作提供明确的指导和规范。定期开展安全检查和监督，确保操作规范得到有效执行，及时发现并纠正违规行为。通过数据标准任务测试评估、模拟思维对抗测验和安全应急响应训练等方式，评估和提高人员在面对真实安全事件时的应对能力。
（3）构建职权分级和审查机制。为每个团队成员定义清晰的职责和权限，确保他们只能访问与其工作直接相关的数据，实施最小权限原则。定期进行权限审计，确保权限分配的合理性和正确性，及时发现和纠正权限滥用的情况。随着员工职责的变化动态调整权限，确保权限管理的时效性和准确性。
总体而言，大模型设施的安全性是一个复杂且多维的系统工程，需要多方面的合作和持续的努力。本文从不同维度深入探讨了大模型设施在构建和应用过程中可能遇到的安全风险，并提出大模型设施安全风险框架，旨在为大模型的开发者、运营商和用户提供技术层面、人员管理、法律法规遵守以及伦理道德等方面的指导和建议。
通过遵循本文提出的安全风险框架和防护建议，企业和组织可以更有效地保护大模型设施，确保其安全性、可靠性及持续的发展。但需要注意的是，攻防态势的动态变化性是信息安全建设工作的一个重要特点。随着技术的进步、攻击手段的演变及应用场景的扩展，安全威胁也在不断地演变和升级。因此，构建一个大模型的安全防护工程并不是一劳永逸的任务，而是需要不断地评估、更新和加固安全措施以适应外部动态变化。
罗海宁（1980—），男，博士，正高级工程师，主要研究方向为信息安全、网络和数据安全以及相关建设、运行和管理实践；
游建舟（1992—），男，博士，工程师，主要研究方向为网络安全架构、大模型基础安全、物联网安全等；
李 婷（1995—），女，硕士，工程师，主要研究方向为数据安全。
原文始发于微信公众号（sec0nd安全）：大模型设施的安全风险框架
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