大模型（LLM）的安全保障涉及技術、標準、管理等多個層面。下面我將結合其核心風險，為你梳理主要的安全機制、相關標準框架以及一些實踐建議。

為了讓您快速了解大模型面臨的主要風險及相應的應對機制，我準備了一個表格：

安全風險類別	具體攻擊方式	核心應對機制
提示注入	直接提示注入、間接提示注入 (IPI)	輸入過濾、指令結構強化、安全微調
越獄攻擊	角色扮演、邏輯間隙利用、混淆攻擊、多模態攻擊	安全對齊訓練、紅隊測試、輸出過濾與監控
訓練數據污染	數據投毒	數據來源控制、數據清洗與過濾、安全掃描
模型濫用	生成惡意代碼、虛假信息、欺詐內容等	使用策略限制、內容審核、濫用檢測系統
智能體與工具濫用	惡意利用模型調用外部工具或API的權限	最小權限原則、工具調用監控、動態安全檢查
隱私與數據泄露	訓練數據記憶與提取、敏感信息泄露	數據脫敏、差分隱私、輸出內容過濾

大模型為何需要安全保障

大模型之所以存在諸多安全隱患，主要源于其工作原理和強大的能力：

• 統計本質：模型并非“理解”內容，而是基于統計規律生成“最可能”的文本，這使其容易產生幻覺或被精心設計的提示詞誤導。
• 知識來源：其知識來自訓練數據，若數據中包含偏見、錯誤或惡意內容，模型可能學會并再現這些內容。
• 復雜性：龐大的參數和深層的網絡結構使其行為存在不可預測性，一些內部機制尚未被完全理解。
• 交互性：尤其是能夠使用工具和API的智能體模型，其行動能力帶來了新的風險維度6。

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? 技術性安全保障機制

大模型的安全防護通常需要形成一個覆蓋“輸入→模型→輸出”的閉環。

其技術保障機制主要包括：

訓練階段防護：

• 數據安全：對訓練數據進行清洗、去重、去毒，識別并過濾惡意插入的內容6。對來源不明的數據保持警惕。
• 隱私保護技術：采用差分隱私（Differential Privacy）?在訓練數據中加入可控噪聲，或使用聯邦學習（Federated Learning）?在不共享原始數據的情況下協同訓練模型，保護數據隱私。
• 安全對齊訓練：通過來自人類反饋的強化學習（RLHF）、監督微調（SFT）?等技術，使模型的價值觀和行為與人類期望保持一致，學會拒絕有害、不道德或危險的請求。

推理與部署防護：

• 輸入過濾與檢測：對用戶輸入的提示詞進行實時掃描和過濾，識別潛在的惡意指令、越獄嘗試或敏感信息。
• 輸出過濾與監控：對模型生成的內容進行事后檢查，過濾掉有害、有偏見或泄露敏感信息的內容。
• 濫用檢測系統：建立監控體系，實時檢測異常模型使用模式（如高頻請求、特定關鍵詞觸發），及時發現和阻止濫用行為。
• 對抗樣本防御：采用對抗訓練等技術，提升模型對精心構造的惡意輸入的抵抗力。

應用與集成防護：

• 權限最小化：嚴格限制模型關聯的工具、API和數據庫的訪問權限，遵循最小權限原則，防止模型被誘導執行危險操作。
• 用戶身份認證與速率限制：對API調用進行認證，并實施合理的速率限制，防止資源濫用和惡意攻擊。
• 安全沙箱與環境隔離：在高風險應用場景中，考慮將模型部署在隔離環境中，限制其可能造成的破壞范圍。

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?標準與框架

技術和標準的協同發展，有助于構建更統一和可靠的安全防線。

• OWASP AI Security & Privacy Guide：提供了詳盡的AI應用安全與隱私最佳實踐4。
• NIST AI Risk Management Framework (AI RMF)：為組織提供了一個評估和管理AI系統全生命周期風險的框架8。
• 國家標準：例如我國發布的《人工智能計算平臺安全框架》國家標準（GB/T 45958-2025），旨在建立AI計算平臺的安全框架。

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?實踐建議

對大多數希望安全使用大模型的個人和組織而言，可以考慮以下建議：

1. 保持清醒認識：理解沒有絕對安全的大模型，任何模型在獨立使用前都應被視為“不可信”，需經過嚴格評估。
2. 實施縱深防御：不要依賴單一安全措施。應結合輸入過濾、模型自身安全能力、輸出過濾、運行時監控和應用層權限控制等多層防護策略。
3. 關注提示詞安全：謹慎處理來自外部的、模型需要處理的文檔或數據，防范間接提示注入攻擊（IPI）。
4. 權限嚴格控制：嚴格限制模型關聯的工具、API和數據庫的訪問權限，遵循最小權限原則，防止模型被誘導執行危險操作。
5. 持續監控與審計：對模型的輸入輸出進行日志記錄和分析，定期進行安全審計和滲透測試（如紅隊測試）。