基于《政务领域人工智能大模型部署应用指引》与TC260-004《政务大模型应用安全规范》的深度解读
2025年9月，全国网络安全标准化技术委员会率先发布《政务大模型应用安全规范》（TC260-004），为政务大模型应用安全划定了技术底线。紧随其后，10月，中央网信办、国家发展改革委联合印发发布《政务领域人工智能大模型部署应用指引》，从应用场景到部署模式，从运行管理到保障措施，构建了政务大模型应用的完整框架。两份文件共同为"人工智能+"行动在政务领域的落地提供了明确的指引和安全保障。
通读《政务领域人工智能大模型部署应用指引》，我们能深刻感受到几个鲜明的政策导向：
以人为本，惠民利民：从智能问答到政策直达快享，从辅助办理到应急处置，13个典型场景无不围绕"让数据多跑路、让群众少跑腿"展开。这不是为了技术而技术，而是真正聚焦公众和企业的痛点需求，用AI技术破解办事难、办事慢的问题，让政务服务更加便捷、高效、贴心。
提质增效，减负赋能：文件明确提出"统筹减负和赋能"，严格落实为基层减负要求，避免"数字形式主义"。辅助文书起草、资料检索、智能分办等场景的设计，都在为政务人员"松绑"，让他们从繁琐的事务性工作中解放出来，把更多精力投入到创造性工作中。这是对基层负担的真切关照。
守正创新，理性务实：文件既鼓励探索政务智能体、具身智能等创新应用，又明确要求"避免盲目追求技术领先、概念创新，避免重复建设、无效建设"。这种理性务实的态度，体现了对技术价值的清醒认知——大模型不是万能的，必须落实"辅助型"定位，人工审核、人机协作才是正确打开方式。
安全可控，行稳致远：从"涉密不上网、上网不涉密"的保密红线，到"防止国家秘密、工作秘密和敏感信息输入非涉密大模型"的护栏措施，从备案合规到内容审核，从日志审计到应急预案，安全要求贯穿始终。这种"统筹高质量发展和高水平安全"的理念，确保了政务AI应用能够行稳致远。
集约共享，统筹协同：文件特别强调"一地建设、多地多部门复用"的集约化模式，县级及以下原则上不再独立建设。这种顶层设计避免了"村村点火、户户冒烟"的重复投资，也防范了"碎片化"带来的安全风险，体现了政务信息化建设的成熟度和前瞻性。
正是这些理念的贯穿，让《指引》不仅是一份技术文件，更是一份充满温度、富有远见的治理文件。它为政务大模型应用划定了清晰的航道：既要大胆创新，又要审慎稳妥；既要提升效能，又要严守底线；既要服务人民，又要保护数据。
本文将结合两份文件，系统梳理政务大模型的应用场景、建设部署模式、安全要求及应对方法，为政务部门和技术服务商提供全面的实践参考。
政务大模型的应用场景可归纳为四大类，覆盖从对内办公到对外服务的全流程。
场景1：智能问答
场景2：辅助办理
场景3：政策服务直达快享
场景4：智能监测巡检
场景5：辅助执法监管
场景6：市场风险预测
场景7：辅助文书起草
场景8：资料检索
场景9：智能分办
场景10：灾害预警
场景11：应急处置
场景12：政策评估
场景13：智能辅助评审
政务大模型的建设部署强调"统筹集约、共建共享"，避免重复建设和碎片化安全风险。
通用场景：私有化部署优先
专业场景：打造垂直模型
中央和国家机关部门
省级（自治区、直辖市）
地市级
县级及以下
统管复用模式
算力统筹
数据共享
TC260-004规范从选用、部署、运行、停用四个阶段，提出了21项安全要求，覆盖数据安全、系统安全、内容安全三大核心风险。
要求1：备案合规性核查
要求2：开源模型安全验证
要求3：技术能力评估
要求4：集约化部署
要求5：软硬件安全测试
要求6：供应链安全评估
要求7：API鉴别机制
要求8：基础设施加固
要求9：访问控制管理
要求10：外挂知识库安全
要求11：训练数据清洗
要求12：公开数据范围管控
要求13：安全护栏部署
要求14：生成内容标识
要求15：人工审核机制
要求16：风险提示
要求17：推理过程保护
要求18：人工服务保障
要求19：日志审计
要求20：持续监测与应急
要求21：数据安全处置
作为政务部门或甲方单位，如何落实上述要求？以下是分阶段的实施路线图。
需求论证
制度建设
预算保障
资质要求
技术要求明确
1.内容安全管控能力-语义识别、敏感词过滤-多模态内容识别（文本/图像/语音/视频）-违法不良信息识别准确率≥95%-拒答、代答机制2.对抗攻击防护能力-提示词注入攻击防护-越狱攻击防护-资源消耗攻击防护-攻击样本库可持续更新3.数据安全管理方案-数据分类分级管理-数据台账管理-版本管理和回滚机制-敏感数据脱敏处理4.保密护栏技术-敏感信息识别拦截-重要数据泄露防护-个人信息保护
供应链安全审查
环境配置加固
1.网络层-网络隔离策略配置-最小化通信权限-禁用非必要端口-修改默认配置和口令2.应用层-多角色权限配置-API鉴别机制启用-接口调用频率限制-实名认证对接3.数据层-外挂知识库必要性评估-数据来源核查-数据清洗过滤-敏感数据脱敏
安全护栏部署
测试验证
1.第三方安全测评-使用两种以上漏扫工具-渗透测试-供应链安全评估2.功能测试-内容审核机制有效性测试-对抗攻击防护测试（提示词注入、越狱、资源消耗）-准确率测试（抽样不少于5000条，不低于5%）-人工服务切换测试3.合规性测试-生成内容标识检查-日志留存检查-数据处理合规性检查
日常监测
1.技术监测-系统运行状态监测-响应时间监测-准确性监测（低于95%触发告警）-安全护栏告警分析2.内容监测-生成内容质量抽查-违法不良信息监测-用户反馈收集分析
定期评估
季度安全评估硬件平台、基础软件漏洞跟踪知识库数据时效性评估准确率评估
持续优化
1.数据更新-知识库内容及时更新-过期内容清理-训练数据集优化2.模型优化-基础模型更新-微调参数调整-安全能力提升3.规则优化-代答、拒答库更新-敏感词库更新-过滤规则调整
人员培训
定期开展培训，内容包括：1.大模型基本原理和局限性2.安全使用规范-不将内部资料输入市场化大模型-不将敏感个人信息输入大模型-审慎使用生成内容，事实性内容需核实3.应急处置流程4.最新政策法规解读
应急响应
1.制定应急预案-内容安全事件（生成违法不良信息）-数据安全事件（数据泄露）-系统安全事件（攻击、漏洞利用）-服务中断事件2.应急措施-一键关停功能-快速切换人工服务-问题溯源分析-及时报告上级部门
明确条款
1.安全责任条款-供应商安全保障责任-数据安全事件报告义务-违约赔偿标准2.数据权属条款-数据所有权归属-使用边界和范围-数据销毁方案3.服务保障条款-SLA指标（响应时间、准确率、可用性）-安全测评和整改时间节点-日志保存期限（不少于1年）-定期安全评估要求4.更新维护条款-模型更新频率-安全能力提升要求-漏洞修复时限5.终止条款-服务终止条件-数据处置方案-过渡期安排
风险描述
防控措施
1.准入环节-数据接入必要性评估-不接入人事、财务等敏感业务数据-建立数据台账2.处理环节-敏感数据去标识化、脱敏-数据清洗过滤-访问权限最小化3.使用环节-加装保密护栏-敏感信息识别拦截-用户行为审计4.存储环节-数据加密存储-访问日志留存-定期审计
风险描述
防控措施
1.供应链安全-供应链安全评估-软件成分分析-开源组件安全扫描2.系统加固-多工具漏洞扫描-及时修补漏洞-禁用非必要端口-修改默认配置3.访问控制-严格身份认证-多角色权限管理-最小化权限原则4.网络隔离-严格网络隔离策略-最小化通信权限-流量监测审计
风险描述
防控措施
1.模型选用-核实备案情况-评估技术能力-选用支持RAG的模型2.数据清洗-训练数据清洗过滤-知识库内容审核-去除违法不良信息3.安全护栏-部署输入输出管控-提示词注入攻击防护-违法不良信息识别拦截4.内容审核-权威信息人工审核-生成内容标识-多模型交叉校验5.风险提示-界面设置风险提示-告知局限性-提供人工服务切换
风险描述
防控措施
1.攻击识别-部署安全护栏-对抗攻击指令样本库-持续更新攻击特征2.防护策略-输入合法性检查-上下文关联分析-超长会话限制3.应急响应-恶意用户暂停服务-攻击行为告警-IP地址阻断
按服务对象分类
1.办公业务支撑类（对内）-严格人员身份认证-限制访问权限-加强数据保密-审慎输出推理过程2.公众政务服务类（对外）-内容公开范围管控-严格内容审核-生成内容标识-不显示推理过程-人工服务保障
按数据敏感度分级
1.高敏感数据（人事、财务、涉密）-不接入大模型-涉密系统单独管理2.中敏感数据（内部工作资料）-必要性评估-去标识化处理-严格权限管控3.低敏感数据（公开政策）-可接入外挂知识库-定期更新维护
基础模型选择
优先级排序：1.已完成备案的国产大模型（私有化部署版本）2.支持政务专网部署的商业模型3.支持本地化部署和离线运行的模型4.支持RAG技术的模型5.开源模型（需充分安全测试和自主可控评估）评估维度：-合规性（备案情况）-安全性（私有化部署能力、安全防护能力）-准确性（业务场景适配度）-可控性（本地化部署能力、数据不出政务网）-成本（建设和运维成本）-国产化（自主可控程度）
部署模式选择
1.通用场景（政务领域标准模式）-私有化部署（推荐）-政务云环境部署-政务专网隔离-数据本地化处理2.专业场景-私有化部署-领域微调-数据完全可控-专网专用3.高安全要求场景-完全私有化部署-物理隔离-自主可控
安全护栏选型
必备能力：1.多模态内容识别（文本/图像/音频/视频）2.对抗攻击防护3.敏感信息识别拦截4.违法不良信息过滤5.代答、拒答机制6.日志审计功能部署方式：-智能体编排-网关代理（推荐）-直联串接选型标准：-独立于大模型应用部署-支持规则自定义扩展-攻击样本库可持续更新-识别准确率≥95%
第一阶段：试点探索（3-6个月）
目标：-选择1-2个典型场景试点-验证技术可行性-积累实施经验重点任务：1.智能问答场景试点-接入公开政策数据-小规模用户测试-收集用户反馈2.辅助文书起草试点-限定文书类型-内部人员使用-人工审核把关验收标准：-准确率≥95%-用户满意度≥80%-无安全事件
第二阶段：推广应用（6-12个月）
目标：-扩大应用场景-提升用户规模-优化系统性能重点任务：1.场景扩展-增加辅助办理场景-探索智能分办应用-开展政策服务直达2.能力提升-优化知识库-提升准确率-增强安全防护3.集约化建设-统一服务平台-资源共建共享-降低建设成本
第三阶段：深度融合（12个月以后）
目标：-全场景覆盖-深度业务融合-持续迭代优化重点任务：1.全场景应用-覆盖13个典型场景-跨部门协同应用-跨层级资源复用2.智能化升级-探索智能体应用-具身智能探索-多模态能力增强3.生态构建-建立运营机制-培育服务生态-推动标准建设
组织架构
1.领导小组-主要领导任组长-分管领导任副组长-统筹协调推进2.工作专班-信息化部门牵头-业务部门参与-技术支撑单位配合3.专家委员会-技术专家-业务专家-法律专家-安全专家
制度体系
1.管理制度-政务大模型应用管理办法-数据安全管理规定-用户管理办法2.技术规范-建设部署规范-接口对接规范-数据接入规范3.运维制度-日常运维管理制度-应急处置预案-安全事件报告制度4.考核机制-应用效果评估办法-安全责任考核制度-运维服务考核标准
人才队伍
1.技术团队-大模型技术人员-网络安全专家-数据治理人员-运维保障人员2.管理团队-项目管理人员-内容审核人员-质量监督人员3.培训体系-领导干部认知培训-技术人员能力培训-业务人员应用培训-全员安全教育
为便于政务部门自查和第三方评估，本节提供一份全面的合规性检查清单。
检查项 | 检查内容 | 符合标准 | 检查方法 |
备案合规性 | 商业大模型完成网信部门备案 | 已备案 | 查询备案公告 |
许可证核查 | 开源模型许可证类型和授权范围 | 符合使用要求 | 文档审查 |
来源可靠性 | 从官方渠道获取模型文件 | 官方渠道 | 完整性校验 |
技术能力 | 支持RAG技术 | 支持 | 技术文档审查 |
检查项 | 检查内容 | 符合标准 | 检查方法 |
集约化部署 | 按政务信息系统要求集约部署 | 符合要求 | 方案审查 |
漏洞扫描 | 使用两种以上工具进行漏扫 | 已完成且无高危漏洞 | 测试报告 |
供应链评估 | 完成供应链安全评估 | 风险可接受 | 评估报告 |
API鉴别 | 启用服务商API鉴别机制 | 已启用 | 配置检查 |
端口管理 | 禁用非必要端口 | 已禁用 | 配置检查 |
网络隔离 | 实施严格网络隔离 | 已配置 | 策略检查 |
默认配置 | 修改默认配置和口令 | 已修改 | 配置检查 |
身份认证 | 支持用户身份识别 | 已配置 | 功能测试 |
权限管理 | 多角色权限控制 | 已配置 | 功能测试 |
频率限制 | 限制接口调用频率 | 已配置 | 功能测试 |
实名认证 | 对接国家网络身份认证 | 已对接（如需要） | 功能测试 |
数据必要性 | 完成数据接入必要性评估 | 已评估 | 文档审查 |
数据台账 | 建立数据台账 | 已建立 | 文档审查 |
版本管理 | 数据版本管理和回滚机制 | 已设置 | 功能测试 |
数据清洗 | 训练数据清洗过滤 | 无违法不良信息 | 抽样检查≥5000条 |
数据脱敏 | 敏感数据脱敏处理 | 已脱敏 | 抽样检查 |
公开范围 | 内容不超出公开范围 | 符合要求 | 抽样检查 |
时效性 | 内容时效性有效性检查 | 定期评估 | 流程检查 |
安全护栏 | 部署大模型安全护栏 | 已部署 | 功能测试 |
攻击防护 | 提示词注入等攻击防护 | 防护有效 | 攻击测试 |
检查项 | 检查内容 | 符合标准 | 检查方法 |
内容标识 | 生成内容进行标识 | 已标识 | 界面检查 |
人工审核 | 权威信息人工审核机制 | 制度健全且执行 | 制度和流程审查 |
风险提示 | 界面显著位置设置风险提示 | 已设置 | 界面检查 |
推理过程 | 不向公众显示推理过程 | 已关闭 | 功能检查 |
准确率 | 输出准确率监测 | ≥95% | 抽样测试 |
人工服务 | 提供人工服务切换 | 已提供 | 功能测试 |
反馈渠道 | 提供问题反映渠道 | 已提供 | 界面检查 |
日志留存 | 运行日志记录 | 留存≥1年 | 配置检查 |
日志审计 | 定期日志审计 | 定期执行 | 审计记录 |
安全评估 | 定期安全评估 | 定期执行 | 评估报告 |
漏洞跟踪 | 跟踪软硬件漏洞 | 持续跟踪 | 跟踪记录 |
持续监测 | 系统运行监测 | 持续监测 | 监测记录 |
应急预案 | 制定应急预案 | 已制定 | 文档审查 |
一键关停 | 一键关停功能 | 已配置 | 功能测试 |
更新策略 | 更新升级安全策略 | 已制定 | 文档审查 |
人员培训 | 定期安全教育培训 | 定期开展 | 培训记录 |
检查项 | 检查内容 | 符合标准 | 检查方法 |
停用流程 | 制定停用管理流程 | 已制定 | 文档审查 |
数据处理 | 明确数据处理方式 | 已明确 | 文档审查 |
数据删除 | 确保数据不可恢复 | 不可恢复 | 技术验证 |
政务大模型应用是推动政务数字化智能化转型的重要抓手，也是提升治理效能、优化服务管理、辅助科学决策的关键路径。《政务领域人工智能大模型部署应用指引》和TC260-004《政务大模型应用安全规范》共同构建了从场景应用到安全保障的完整框架，为政务部门提供了清晰的指引。
核心要点回顾：
实施建议：
政务大模型应用是一项系统工程，需要技术创新与管理创新并重，需要安全保障与效能提升并举。只有在确保安全可控的前提下，才能真正发挥人工智能赋能政务的价值，更好地服务人民群众、提升治理效能。
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