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标题: 大模型私有化部署安全防护策略（上） [打印本页]

作者: 链载Ai 时间: 昨天 21:56
标题: 大模型私有化部署安全防护策略（上）

大模型作为人工智能（AI）领域的重要技术成果，正在政务、教育、医疗、科研等领域加速部署和应用，为人们的工作和生活提供了诸多便利。但在其私有化部署等应用过程中，也面临网络攻击、数据泄露、内容安全等问题，亟需各界进一步关注、研究。

本系列推文专门整理了大模型私有化部署中可能用到的安全防护策略，供您阅读参考（完整思维导图如下）。

（可点击查看大图并保存）

本期将重点为您介绍基础设施、算法、模型、数据4个方面的安全防护策略。

基础设施安全

1.漏洞挖掘修复。定期对大模型相关的操作系统、数据库、应用程序和网络设备等基础设施进行安全扫描，发现和修复潜在的安全漏洞。

2.供应链投毒检测。对第三方软件和硬件进行审查，并对供应链流程进行监控，防止恶意软件或组件等通过供应链进入系统，带入漏洞。

算法安全

1.算法鲁棒性增强。通过对抗性训练、模型正则化等技术增强大模型算法的鲁棒性，以防对抗性攻击等欺骗大模型导致其作出错误预测。

2.算法安全评测。定期对算法的输入、输出和内部决策过程等进行安全评测，以发现可能存在的安全漏洞，确保算法可以应对潜在威胁。

3.代码防泄露。源代码是大模型的“生命之本”，必须保护算法的源代码不被泄露，从而防止攻击者利用其进行逆向工程或窃取知识产权。

模型安全

1.模型后门检测。识别和移除攻击者可能在模型训练过程中植入的后门，避免模型在特定触发器下产生预期之外的行为。

2.模型版权保护。通过法律和技术手段保护模型的版权，防止未经授权的复制和分发。

3.数据隐私计算。在模型训练和推理过程中，使用差分隐私、同态加密等技术保护用户数据隐私。

数据安全

1.数据防泄露。通过实施严格的数据访问控制和监控机制，防止未经授权的数据访问和传输。

2.问题数据清洗。在数据输入模型之前进行彻底清洗，以移除或修正不准确、不完整或误导性的数据。

3.数据安全评测。定期对数据安全措施进行评估，确保符合当前的安全标准和法律法规要求。

4.模型防泄露。保护模型不被未授权访问或复制，特别是在模型作为数据处理的一部分时。

【本文摘编自《保密科学技术》2025年5月刊《大模型安全防护技术探讨》一文，作者：汤博文、周昌令】

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