中國報告大廳發布的《中國大模型行業深度分析及「十五五」發展規劃指導報告》指出，近年來，隨著人工智慧技術的快速發展，大模型的應用範圍不斷擴大，成為推動社會進步的重要力量。然而，在這一過程中，大模型也面臨著諸多安全威脅和風險，包括數據泄露、生成內容的風險以及外部攻擊等。本文將圍繞這些議題展開，深入探討大模型行業當前面臨的安全挑戰，並提出相應的應對策略。

  一、2025年大模型行業資訊：頻發的安全威脅不容忽視

  2025年的大模型行業呈現出蓬勃發展的態勢，但同時也伴隨著一系列安全問題。數據顯示，在過去的一段時間內，多家企業因大模型服務遭受攻擊，導致敏感數據泄露。這些事件不僅給企業帶來了巨大的經濟損失，也引發了公眾對大模型安全性的擔憂。

  （一）大模型面臨的安全威脅

  大模型在運行過程中，可能面臨多種安全威脅。例如，攻擊者通過構造惡意輸入，試圖突破模型的安全防護機制，誘導其生成有害內容；此外，API接口和資料庫等暴露點也可能成為攻擊目標，導致數據泄露。

  （二）大模型的數據風險

  大模型的訓練依賴于海量數據，而這些數據中可能包含敏感信息。一旦這些數據被泄露或濫用，將對個人隱私和社會安全造成嚴重影響。例如，在政務領域，涉及公民個人信息的大模型若被非法訪問，可能會引發重大危機。

  二、築牢防線：應對大模型安全挑戰的關鍵措施

  針對上述問題，業內專家提出了多方面的防護建議，旨在為大模型行業構築一道堅實的安全屏障。

  （一）加強暴露面管理與基礎防護

  企業需要從整體角度出發，做好風險暴露面的管理工作。這包括對API接口、資料庫等關鍵節點實施嚴格的訪問控制措施，例如建立身份驗證和授權機制，限制非必要人員的訪問權限。同時，網絡、終端、雲服務等基礎設施的安全防護也需要加強，以最大程度減少外部威脅。

  （二）制定數據安全保障機制

  在數據安全方面，企業應嚴格規範訓練數據的來源和使用範圍。例如，針對公開的大模型服務，必須避免使用內部或敏感數據進行訓練，從源頭上降低重要數據泄露的風險。此外，在內容生成環節，也需要加強過濾與審核，確保輸出符合相關規定。

  （三）多重保障確保運行安全

  大模型的運行安全不僅涉及內容層面，還需要在應用層面做好防護工作。例如，在Web安全、API安全以及個人信息保護等方面，企業應採取嚴密的技術措施和運行監測手段，確保模型運行的安全性、可靠性和穩定性。

  三、總結：構建安全可信的大模型生態

  2025年的大模型行業資訊表明，大模型在帶來發展機遇的同時，也面臨著複雜的安全挑戰。通過加強暴露面管理、制定數據安全保障機制以及實施多重防護措施，企業可以有效降低風險，為用戶創造更加安全可靠的使用環境。

  未來，隨著技術的不斷進步和安全意識的提升，大模型行業的安全性將得到進一步加強。然而，這需要產業鏈上下游共同努力，共同構建一個安全可信的大模型生態，從而推動人工智慧技術的健康發展。