首页当下，中国国产大模型正通过提质增效的方式锚定AI普惠“新坐标”，形成从技术到应用，再从应用反哺技术创新的完整闭环。随着大模型技术从实验室走向产业纵深，大模型将加速向垂直领域渗透，成为产业智能化升级的“数字神经元”。在此进程中，其安全性与可控性已成为实现规模化应用的核心命题，安全与智能的深度融合将成为突破技术壁垒、实现可持续发展的关键。
但是，当下大模型安全也存在几个短板。大模型需处理大量敏感数据，如用户搜索记录、社交媒体互动及交易信息等，这使其面临数据泄露和隐私侵犯的风险。同时，模型自身可能存在缺陷或后门，容易成为攻击目标。一旦模型参数和权重被泄露，不仅会导致知识产权损失，还可能被恶意复制或篡改，进一步加剧风险。此外，针对模型的特定攻击（如投毒攻击）可能操控输出结果，干扰正常业务运行。
大模型系统往往作为知识载体，支撑人类认知决策，尤其在网络领域的信息内容安全风险方面，大模型生成的内容可能引发虚假信息传播、歧视偏见、隐私泄露、侵权、有害内容等问题，进而威胁公民生命财产安全、国家安全、意识形态安全和伦理安全。
大模型安全性有新的挑战，主要是由于其迭代速度快产生的。传统硬件产品一般具有十年以上的生命周期，传统软件通常认为有3~5年生命周期，而大模型每年都有多次迭代。我们说大模型的安全性，不是这个版本测评完安全，下一个版本就没问题，它是一个动态更新的过程。另外，大模型在更新、攻击技术也在更新。以人脸识别这一场景应用为例，过去我们解决了很多因为摄像头捕捉头模、照片、视频这些虚假元素的问题。但是，随着生成式大模型，尤其是视频类生成技术的飞速发展，通过视频伪造虚假身份，可以实时模拟人的一些动作，安全问题就更严峻了。
通过AI系统的边界防护能力，为企业提供全面的网络层安全防护，通过流量业务预警、抽样分析和模式过滤等技术手段，快速识别并阻断攻击流量，并利用双向僵木蠕检测功能，快速识别并阻断僵尸网络攻击，确保大模型应用服务的稳定运行。通过内容生成监控，利用协议解析引擎与多种识别技术，实时过滤违规信息，构建提示注入训练数据集，增强对优化提示指令及对抗攻击模板的检测能力，防止非法内容发布或参数泄露。采用深度内容识别技术，结合关键字检测、OCR图像文字检测等方式，全面监测敏感信息并及时阻断违规行为。通过成员推理攻击防护机制和用户行为分析，降低隐私泄漏风险。同时，梳理并分类API接口，提供可视化监控界面，实现数据流动的全程跟踪与保护。（西南政法大学 王璐瑶）