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AI浪潮席卷全球，大模型已成為政企數(shù)字化的“超級(jí)引擎”。以 DeepSeek為代表的大模型，憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和智能決策支持，正以前所未有的速度融入政府治理與企業(yè)運(yùn)營的各個(gè)領(lǐng)域，國內(nèi)如華為、新華三等公司相繼發(fā)布 DeepSeek一體機(jī)，這預(yù)示著大模型在政務(wù)和企業(yè)中狂飆突進(jìn)。
然而，大模型在為我們帶來巨大價(jià)值的同時(shí)，也伴隨著不容忽視的風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)安全就像一輛高速車的安全帶——如果不系上，翻車風(fēng)險(xiǎn)隨時(shí)降臨！
如何在擁抱技術(shù)紅利的同時(shí)守住安全底線？答案只有一個(gè)：系緊數(shù)據(jù)“安全帶”，讓數(shù)字化轉(zhuǎn)型既穩(wěn)健又安全！
國際權(quán)威機(jī)構(gòu)Gartner在《AI安全和風(fēng)險(xiǎn)管理市場指南》中提出AI安全重點(diǎn)是：AI安全必須修煉四大核心功能，即威脅檢測與響應(yīng)、身份與訪問管理、數(shù)據(jù)保護(hù)以及合規(guī)管理。
是指實(shí)時(shí)監(jiān)測模型運(yùn)行過程中是否存在異常流量、惡意攻擊，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并阻止數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)； 可確保只有經(jīng)過授權(quán)的人員才能夠訪問模型及相關(guān)數(shù)據(jù)，避免因權(quán)限濫用導(dǎo)致的數(shù)據(jù)安全事故； 則對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(chǔ)與傳輸、脫敏等，防止數(shù)據(jù)在各個(gè)環(huán)節(jié)被竊取或篡改； 幫助政企遵循行業(yè)法規(guī)與數(shù)據(jù)保護(hù)政策，避免因違規(guī)操作引發(fā)的法律風(fēng)險(xiǎn)。
在技術(shù)能力層面，AI安全涵蓋四層技術(shù)，包括基礎(chǔ)安全技術(shù)、AI 特定安全技術(shù)、AI賦能安全技術(shù)以及安全運(yùn)營技術(shù)。
為整個(gè)體系筑牢根基，保障網(wǎng)絡(luò)、系統(tǒng)的基本安全； 針對(duì)大模型可能面臨的諸如模型竊取、對(duì)抗攻擊等風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行防護(hù)； 利用大模型自身優(yōu)勢，提升安全檢測與防御的效率和精準(zhǔn)度； 則負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)各方資源，保障安全體系的有效運(yùn)行。
以DeepSeek等為代表的大模型是政企的“智能外掛”——它能夠高效處理海量數(shù)據(jù)，提供精準(zhǔn)的決策支持、優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、提升服務(wù)效率。在政務(wù)領(lǐng)域，大模型可以助力智能辦公、智能審批，提升政府服務(wù)的透明度和效率；在企業(yè)中，它可以用于數(shù)據(jù)分析、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測、智能客服等，為企業(yè)提供有力支持。
然而，大模型的應(yīng)用涉及海量數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)和處理，其中不乏敏感信息和關(guān)鍵數(shù)據(jù)。在海量數(shù)據(jù)的狂歡背后，暗藏致命危機(jī)：一旦數(shù)據(jù)泄露或被惡意利用，不僅會(huì)損害企業(yè)和用戶的利益，還可能引發(fā)嚴(yán)重的社會(huì)問題。
參考Gartner對(duì)于AI安全的定義，政企在使用大模型時(shí)，需充分考量大模型系統(tǒng)的特殊性，構(gòu)建全方位的數(shù)據(jù)安全防護(hù)體系。
對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)或交互數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)分類分級(jí)、敏感數(shù)據(jù)識(shí)別等技術(shù)，自動(dòng)識(shí)別身份證號(hào)、銀行賬戶、隱私對(duì)話等內(nèi)容，并進(jìn)行脫敏處理（如掩碼、泛化、加密），確保輸入模型的每條數(shù)據(jù)均符合《個(gè)人信息保護(hù)法》、《數(shù)據(jù)安全法》等法規(guī)要求。 利用實(shí)時(shí)過濾技術(shù)，實(shí)時(shí)攔截包含敏感關(guān)鍵詞的提問，并對(duì)模型輸出內(nèi)容進(jìn)行二次檢測，防止“越獄攻擊”與隱私泄露。并通過會(huì)話隔離、歷史記錄清除等技術(shù)，對(duì)上下文記憶管控，避免多輪對(duì)話中敏感信息被關(guān)聯(lián)推理。 針對(duì)高敏感數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)不出域、模型不離場，隔絕外部滲透風(fēng)險(xiǎn)。并基于角色（如管理員、普通用戶）和場景（如內(nèi)部數(shù)據(jù)分析、對(duì)外服務(wù)）動(dòng)態(tài)控制數(shù)據(jù)訪問權(quán)限，實(shí)現(xiàn)“最小必要授權(quán)”。 構(gòu)建數(shù)據(jù)流向地圖、數(shù)據(jù)安全態(tài)勢感知，實(shí)時(shí)追蹤模型訓(xùn)練、推理、存儲(chǔ)各環(huán)節(jié)的安全狀態(tài)，異常操作秒級(jí)告警。此外，通過定期模擬數(shù)據(jù)泄露、模型劫持等攻擊場景，完善應(yīng)急預(yù)案，確保風(fēng)險(xiǎn)事件快速閉環(huán)處置。
對(duì)政企而言，大模型應(yīng)用不是一場冒險(xiǎn)者的游戲，而是一場需要“安全導(dǎo)航”的技術(shù)遠(yuǎn)征，唯有將安全基因植入智能化轉(zhuǎn)型的每個(gè)環(huán)節(jié)，構(gòu)建完善的安全防護(hù)體系，確保AI技術(shù)的安全、可靠和合規(guī)應(yīng)用，才能真正釋放大模型的價(jià)值。
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