前 言

本文要點(diǎn)：

落地路線圖

落地模式及選擇（策略）

安全防護(hù)構(gòu)架

安全落地技術(shù)方案

私域安全部署全流程示例

大模型安全評(píng)估

網(wǎng)絡(luò)安全運(yùn)營(yíng)大模型參考架構(gòu)與賦能

其它場(chǎng)景及應(yīng)用案例

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落地 路線圖

遵循原則

需求拉動(dòng)、問(wèn)題驅(qū)動(dòng)、創(chuàng)新推動(dòng)

四個(gè)階段

現(xiàn)狀診斷、能力建設(shè)、應(yīng)用部署、運(yùn)營(yíng)管理

五個(gè)層面

基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)資源、算法模型、應(yīng)用服務(wù)、安全可信

三個(gè)關(guān)鍵維度

安全、可靠、可控

工程實(shí)施方面

（1）基礎(chǔ)設(shè)施側(cè)

構(gòu)建高性能和高可靠的訓(xùn)練和推理基礎(chǔ)設(shè)施

根據(jù)行業(yè)屬性或企業(yè)性質(zhì)，明晰技術(shù)路徑，如選擇大模型部署方式等

（2）數(shù)據(jù)構(gòu)建側(cè)

全流程數(shù)據(jù)治理

構(gòu)建數(shù)據(jù)隱私和安全保護(hù)體系

（3）服務(wù)能力側(cè)

實(shí)現(xiàn)大模型與現(xiàn)有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和信息系統(tǒng)對(duì)接

開(kāi)展提示工程

開(kāi)發(fā)人工智能原生應(yīng)用等實(shí)施方案

技術(shù)選型方面

（1）技術(shù)指標(biāo)側(cè)

明確技術(shù)指標(biāo)：涉及基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)資源、算法模型、應(yīng)用模式和風(fēng)險(xiǎn)控制等方面

（2）評(píng)估方法側(cè)

在模型應(yīng)用的全生命周期，開(kāi)展技術(shù)能力先進(jìn)性和應(yīng)用場(chǎng)景適用性等評(píng)估。

應(yīng)用前，評(píng)估現(xiàn)有模型的性能水平

應(yīng)用中，評(píng)估算法模型與實(shí)際業(yè)務(wù)需求的匹配程度

應(yīng)用后，跟進(jìn)模型使用效果，制定改進(jìn)方案

落地 三種主要模式

端側(cè) 部署模式

部署位置：用戶終端設(shè)備，如智能手機(jī)、個(gè)人電腦或?qū)I(yè)工作站。

主要優(yōu)點(diǎn)：實(shí)現(xiàn)高度個(gè)性化的用戶體驗(yàn)，最小化數(shù)據(jù)傳輸延遲。

適用場(chǎng)景：對(duì)隱私保護(hù)和實(shí)時(shí)性極高，如離線語(yǔ)音識(shí)別、即時(shí)翻譯和全知個(gè)人助理等。

邊緣 計(jì)算模式

部署位置：接近用戶的邊緣服務(wù)器。

主要優(yōu)點(diǎn)：融合云計(jì)算強(qiáng)處理能力與端側(cè)低延遲特性。

適用場(chǎng)景：適合處理計(jì)算和數(shù)據(jù)要求高、需快速響應(yīng)的應(yīng)用。

其它優(yōu)點(diǎn)：減少數(shù)據(jù)遠(yuǎn)端云傳輸，降低帶寬需求，提升數(shù)據(jù)安全性。

云平臺(tái) 服務(wù)模式

部署位置：云端基礎(chǔ)設(shè)施。

主要優(yōu)點(diǎn)：存儲(chǔ)和計(jì)算資源充足，支持復(fù)雜算法及大量數(shù)據(jù)處理；升級(jí)維護(hù)靈活，訪問(wèn)便利。

風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題：網(wǎng)絡(luò)延遲、數(shù)據(jù)隱私問(wèn)題等。

應(yīng)對(duì)方式：系統(tǒng)設(shè)計(jì)和改進(jìn)策略。

大模型設(shè)施 安全風(fēng)險(xiǎn)框架

落地安全 防護(hù)構(gòu)架

基于合規(guī)框架和技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)矩陣，可分為三個(gè)層次：

底層（運(yùn)行環(huán)境）：

保障基礎(chǔ)設(shè)施安全，涵蓋通信網(wǎng)絡(luò)、區(qū)域邊界、計(jì)算環(huán)境、云及容器的安全設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。

中層（技術(shù)與管理）：

技術(shù)上實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈安全、數(shù)據(jù)安全、運(yùn)營(yíng)安全三類關(guān)鍵業(yè)務(wù)安全場(chǎng)景；管理上完成合規(guī)評(píng)估備案，納入組織機(jī)構(gòu)總體風(fēng)險(xiǎn)管理、安全監(jiān)測(cè)預(yù)警及應(yīng)急響應(yīng)框架。

頂層（目標(biāo)）：

實(shí)現(xiàn)基座、模型、數(shù)據(jù)與算法、運(yùn)行的安全技術(shù)目標(biāo)，以及模型風(fēng)險(xiǎn)可控、合法合規(guī)的管理目標(biāo)。

安全落地 技術(shù)方案

落地的 安全性

（1）內(nèi)生安全防御

1 ) 數(shù)據(jù)安全防御

大模型數(shù)據(jù)隱私保護(hù)：數(shù)據(jù)脫敏、數(shù)據(jù)匿名化、數(shù)據(jù)加密

大模型分布式訓(xùn)練：聯(lián)邦學(xué)習(xí)和區(qū)塊鏈技術(shù)

2 ) 模型安全防御

大模型越獄防御：模型生成優(yōu)化、系統(tǒng)提示優(yōu)化、輸入輸出檢測(cè)

提示語(yǔ)泄露防御：輸入檢測(cè)、輸入處理、輸出處理

硬件層面防御：涵蓋漏洞修復(fù)防范技術(shù)、被動(dòng)檢測(cè)防范技術(shù)和主動(dòng)防范技術(shù)。防范對(duì)模型存儲(chǔ)介質(zhì)的威脅。

軟件層面防御：涵蓋用戶數(shù)據(jù)防范技術(shù) 、模型數(shù)據(jù)防范技術(shù)。防范對(duì)用戶及模型數(shù)據(jù)的威脅。

框架層面防御：深度學(xué)習(xí)框架及其依賴的大規(guī)模第三方軟件包漏洞會(huì)威脅模型安全。防范對(duì)深度學(xué)習(xí)框架及依賴庫(kù)的威脅。

操作系統(tǒng)層面防御：涵蓋訪問(wèn)控制防范技術(shù)、加密防范技術(shù) 與其他防范技術(shù)。防范對(duì)操作系統(tǒng)調(diào)度過(guò)程的威脅。

網(wǎng)絡(luò)傳輸層面防御：涵蓋端設(shè)備地址防范技術(shù)、傳輸路徑防范技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)防范技術(shù)。從網(wǎng)絡(luò)安全角度保障生成式 AI 安全。

（2）外生安全防御

1 ) 面向隱私安全攻擊的防御：

包含對(duì)抗訓(xùn)練、提示工程策略，正則化、Dropout、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、差分隱私、隱私風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè)、生成內(nèi)容過(guò)濾審查等技術(shù)。

2 ) 針對(duì)毒化數(shù)據(jù)的防御：

采用數(shù)據(jù)溯源和對(duì)齊技術(shù)。

發(fā)展高級(jí)對(duì)抗算法（用復(fù)雜數(shù)據(jù)分析識(shí)別異常模式、開(kāi)發(fā)自動(dòng)排除或修正此類數(shù)據(jù)的機(jī)制）。

構(gòu)建統(tǒng)一安全風(fēng)險(xiǎn)防御策略：針對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)（對(duì)文本、圖像、聲音等）。

3 ) 面向惡意后門的防御

檢查神經(jīng)元激活特征，識(shí)別并消除可能被惡意操縱的神經(jīng)元。

通過(guò)模型微調(diào)和再訓(xùn)練清除后門。

持續(xù)監(jiān)控和定期安全評(píng)估。

4 ) 針對(duì)提示注入攻擊的防御

常用防御技術(shù)：對(duì)抗訓(xùn)練，即迭代收集攻擊樣本，通過(guò)指令微調(diào)等優(yōu)化模型，使其能以拒絕等方式應(yīng)對(duì)新型惡意提示。

注意事項(xiàng)：過(guò)于保守的防御策略會(huì)影響內(nèi)容多樣性和趣味性。

（3）衍生安全防御

1 ) 偏見(jiàn)和毒性內(nèi)容生成風(fēng)險(xiǎn)防范

預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)排毒

基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的對(duì)齊

推理階段的安全風(fēng)險(xiǎn)防控

2 ) 虛假新聞防范

大模型直接識(shí)別

微調(diào)的 AIGC 文本檢測(cè)模型識(shí)別

依據(jù)困惑度與可信度

基于事實(shí)核查的虛假新聞檢測(cè)關(guān)鍵技術(shù)：

聲明檢測(cè)

證據(jù)檢索

聲明核查

3 ) 版權(quán)侵犯風(fēng)險(xiǎn)防范

面向 AI 訓(xùn)練數(shù)據(jù)安全的水印技術(shù)：后門攻擊。

面向 AI 生成內(nèi)容溯源的水印技術(shù)：

數(shù)字水印技術(shù)

快速微調(diào)技術(shù)

有效水印提取技術(shù)

4 ) 電信詐騙風(fēng)險(xiǎn)防范

深度偽造檢測(cè)技術(shù)：

基于空間域信號(hào)

基于頻域

基于生物信號(hào)

深度偽造主動(dòng)防御技術(shù)：

基于主動(dòng)干擾

基于主動(dòng)取證

落地的 可靠性

（1）大模型的對(duì)抗魯棒性

數(shù)據(jù)增強(qiáng)：針對(duì)不同內(nèi)容模態(tài)設(shè)計(jì)策略以提升訓(xùn)練樣本多樣性。

訓(xùn)練優(yōu)化：跨模態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)建針對(duì)性對(duì)齊 loss 訓(xùn)練；采用預(yù)設(shè)攻擊函數(shù)對(duì)樣本變換進(jìn)行對(duì)抗訓(xùn)練。

增強(qiáng)用戶指令精細(xì)理解力，檢測(cè)攻擊誘導(dǎo)意圖并前置干預(yù)。

（2）大模型的真實(shí)性

幻覺(jué)主要緩解方案：

訓(xùn)練階段改進(jìn)：涉及預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)等所有模型參數(shù)更新。

推理階段干預(yù)：根據(jù)用戶輸入生成回復(fù)時(shí)進(jìn)行干預(yù)。

提示語(yǔ)優(yōu)化：通過(guò)優(yōu)化提示語(yǔ)提升生成效果。

輸出后處理：對(duì)初步生成文本進(jìn)一步編輯、修改。

結(jié)合外部知識(shí)檢索：結(jié)合外部知識(shí)源的信息檢索單元加強(qiáng)生成質(zhì)量。

多智能體交互：引入多個(gè)大語(yǔ)言模型參與生成過(guò)程。

（3）大模型的價(jià)值對(duì)齊

1 ) 基礎(chǔ)優(yōu)化手段：

清洗訓(xùn)練樣本中的 " 毒性 " 數(shù)據(jù)

引入基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的對(duì)齊技術(shù)

2 ) 基于人類偏好的強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)（RLHF）：

包含三個(gè)子階段：

指令微調(diào)

獎(jiǎng)勵(lì)模型訓(xùn)練

生成策略優(yōu)化

3 ) 基于 AI 反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)（RLAIF）：

特點(diǎn)：用 LLM 代替人類標(biāo)記偏好，對(duì)齊效果有限。

優(yōu)化方向：結(jié)合人工反饋，兼顧成本與模型效果。

落地的 可控性

（1）大模型的可解釋性

基于過(guò)程信息的解釋性

基于 CoT（思維鏈）提示的解釋性

基于模型內(nèi)生的機(jī)制可解釋性

（2）大模型的可標(biāo)識(shí)和可追溯

數(shù)字水印追溯

AIGC 檢測(cè)技術(shù)

（3）大模型的指令遵循

監(jiān)督微調(diào)

強(qiáng)化學(xué)習(xí)

指令優(yōu)化

落地 安全測(cè)評(píng)

（1）試題的全面性：

要求：安全評(píng)估需覆蓋多模態(tài)和各種應(yīng)用場(chǎng)景，且評(píng)測(cè)試題需全面覆蓋可能的安全問(wèn)題類型。

（2）對(duì)抗樣本的多樣性：

方法：在已有試題基礎(chǔ)上通過(guò)生成算法構(gòu)建多樣化測(cè)試樣本。

（3）評(píng)估研判的自動(dòng)化：

新方向：

基于商業(yè)化大模型服務(wù)構(gòu)建研判策略，但存在成本高、數(shù)據(jù)隱私、可控性差等問(wèn)題。

構(gòu)建專用研判大模型

私域安全部署 全流程示例

以下內(nèi)容僅供參考

具體需根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化

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大模型 安全評(píng)估

網(wǎng)絡(luò)安全運(yùn)營(yíng) 大模型

參考架構(gòu)與賦能

其它場(chǎng)景及應(yīng)用 案例

參考資料：《大模型落地路線圖研究報(bào)告》《大模型安全實(shí)踐白皮書(shū)》《私有化部署必看 ! 大模型設(shè)施的安全風(fēng)險(xiǎn)框架和防護(hù)方案》《專題 · 人工智能安全 | 大模型安全風(fēng)險(xiǎn)分析與防護(hù)架構(gòu)》《超云 2025 私域大模型部署白皮書(shū)》《生成式大模型安全評(píng)估白皮書(shū)》《工業(yè)大模型白皮書(shū)》《金融行業(yè)大模型應(yīng)用探索與實(shí)踐》《網(wǎng)絡(luò)安全運(yùn)營(yíng)大模型參考架構(gòu)》《大模型安全研究報(bào)告》

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