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    政企與大模型激情狂飆 務(wù)必系好數(shù)據(jù)“安全帶”
    發(fā)布時(shí)間:2025.06.27  /  作者:

    AI浪潮席卷全球,大模型已成為政企數(shù)字化的“超級(jí)引擎”。以 DeepSeek為代表的大模型,憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和智能決策支持,正以前所未有的速度融入政府治理與企業(yè)運(yùn)營(yíng)的各個(gè)領(lǐng)域,國(guó)內(nèi)如華為、新華三等公司相繼發(fā)布 DeepSeek一體機(jī),這預(yù)示著大模型在政務(wù)和企業(yè)中狂飆突進(jìn)。


    然而,大模型在為我們帶來巨大價(jià)值的同時(shí),也伴隨著不容忽視的風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)安全就像一輛高速車的安全帶——如果不系上,翻車風(fēng)險(xiǎn)隨時(shí)降臨!


    如何在擁抱技術(shù)紅利的同時(shí)守住安全底線?答案只有一個(gè):系緊數(shù)據(jù)“安全帶”,讓數(shù)字化轉(zhuǎn)型既穩(wěn)健又安全!


    Gartner敲黑板:AI安全的四大必修課


    國(guó)際權(quán)威機(jī)構(gòu)Gartner在《AI安全和風(fēng)險(xiǎn)管理市場(chǎng)指南》中提出AI安全重點(diǎn)是:AI安全必須修煉四大核心功能,即威脅檢測(cè)與響應(yīng)、身份與訪問管理、數(shù)據(jù)保護(hù)以及合規(guī)管理。


    威脅檢測(cè)與響應(yīng)

    是指實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)模型運(yùn)行過程中是否存在異常流量、惡意攻擊,及時(shí)發(fā)現(xiàn)并阻止數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn);



    身份與訪問管理

    可確保只有經(jīng)過授權(quán)的人員才能夠訪問模型及相關(guān)數(shù)據(jù),避免因權(quán)限濫用導(dǎo)致的數(shù)據(jù)安全事故;



    數(shù)據(jù)保護(hù)功能

    則對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(chǔ)與傳輸、脫敏等,防止數(shù)據(jù)在各個(gè)環(huán)節(jié)被竊取或篡改;



    合規(guī)管理

    幫助政企遵循行業(yè)法規(guī)與數(shù)據(jù)保護(hù)政策,避免因違規(guī)操作引發(fā)的法律風(fēng)險(xiǎn)。


    在技術(shù)能力層面,AI安全涵蓋四層技術(shù),包括基礎(chǔ)安全技術(shù)、AI 特定安全技術(shù)、AI賦能安全技術(shù)以及安全運(yùn)營(yíng)技術(shù)。



    基礎(chǔ)安全技術(shù)

    為整個(gè)體系筑牢根基,保障網(wǎng)絡(luò)、系統(tǒng)的基本安全;


    AI特定安全技術(shù)

    針對(duì)大模型可能面臨的諸如模型竊取、對(duì)抗攻擊等風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行防護(hù);


    AI賦能安全技術(shù)

    利用大模型自身優(yōu)勢(shì),提升安全檢測(cè)與防御的效率和精準(zhǔn)度;


    安全運(yùn)營(yíng)技術(shù)

    則負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)各方資源,保障安全體系的有效運(yùn)行。


    大模型的雙面誘惑:機(jī)遇VS挑戰(zhàn)


    以DeepSeek等為代表的大模型是政企的“智能外掛”——它能夠高效處理海量數(shù)據(jù),提供精準(zhǔn)的決策支持、優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、提升服務(wù)效率。在政務(wù)領(lǐng)域,大模型可以助力智能辦公、智能審批,提升政府服務(wù)的透明度和效率;在企業(yè)中,它可以用于數(shù)據(jù)分析、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、智能客服等,為企業(yè)提供有力支持。


    然而,大模型的應(yīng)用涉及海量數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)和處理,其中不乏敏感信息和關(guān)鍵數(shù)據(jù)。在海量數(shù)據(jù)的狂歡背后,暗藏致命危機(jī):一旦數(shù)據(jù)泄露或被惡意利用,不僅會(huì)損害企業(yè)和用戶的利益,還可能引發(fā)嚴(yán)重的社會(huì)問題。


    四大防線:政企的“數(shù)據(jù)安全帶”實(shí)操手冊(cè)


    參考Gartner對(duì)于AI安全的定義,政企在使用大模型時(shí),需充分考量大模型系統(tǒng)的特殊性,構(gòu)建全方位的數(shù)據(jù)安全防護(hù)體系。


    第一道防線:數(shù)據(jù)“上車”前的安全預(yù)處理

    對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)或交互數(shù)據(jù),利用數(shù)據(jù)分類分級(jí)、敏感數(shù)據(jù)識(shí)別等技術(shù),自動(dòng)識(shí)別身份證號(hào)、銀行賬戶、隱私對(duì)話等內(nèi)容,并進(jìn)行脫敏處理(如掩碼、泛化、加密),確保輸入模型的每條數(shù)據(jù)均符合《個(gè)人信息保護(hù)法》、《數(shù)據(jù)安全法》等法規(guī)要求。


    第二道防線:模型交互中的實(shí)時(shí)防護(hù)

    利用實(shí)時(shí)過濾技術(shù),實(shí)時(shí)攔截包含敏感關(guān)鍵詞的提問,并對(duì)模型輸出內(nèi)容進(jìn)行二次檢測(cè),防止“越獄攻擊”與隱私泄露。并通過會(huì)話隔離、歷史記錄清除等技術(shù),對(duì)上下文記憶管控,避免多輪對(duì)話中敏感信息被關(guān)聯(lián)推理。


    第三道防線:權(quán)限管控

    針對(duì)高敏感數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)不出域、模型不離場(chǎng),隔絕外部滲透風(fēng)險(xiǎn)。并基于角色(如管理員、普通用戶)和場(chǎng)景(如內(nèi)部數(shù)據(jù)分析、對(duì)外服務(wù))動(dòng)態(tài)控制數(shù)據(jù)訪問權(quán)限,實(shí)現(xiàn)“最小必要授權(quán)”。


    第四道防線:全流程安全監(jiān)測(cè)與應(yīng)急響應(yīng)

    構(gòu)建數(shù)據(jù)流向地圖、數(shù)據(jù)安全態(tài)勢(shì)感知,實(shí)時(shí)追蹤模型訓(xùn)練、推理、存儲(chǔ)各環(huán)節(jié)的安全狀態(tài),異常操作秒級(jí)告警。此外,通過定期模擬數(shù)據(jù)泄露、模型劫持等攻擊場(chǎng)景,完善應(yīng)急預(yù)案,確保風(fēng)險(xiǎn)事件快速閉環(huán)處置。



    對(duì)政企而言,大模型應(yīng)用不是一場(chǎng)冒險(xiǎn)者的游戲,而是一場(chǎng)需要“安全導(dǎo)航”的技術(shù)遠(yuǎn)征,唯有將安全基因植入智能化轉(zhuǎn)型的每個(gè)環(huán)節(jié),構(gòu)建完善的安全防護(hù)體系,確保AI技術(shù)的安全、可靠和合規(guī)應(yīng)用,才能真正釋放大模型的價(jià)值。


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