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      政企與大模型激情狂飆 務必系好數(shù)據(jù)“安全帶”
      發(fā)布時間: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“超級引擎”。以 DeepSeek為代表的大模型,憑借其強大的數(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)運營的各個領(lǐng)域,國內(nèi)如華為、新華三等公司相繼發(fā)布 DeepSeek一體機,這預示著大模型在政務和企業(yè)中狂飆突進。


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


      如何在擁抱技術(shù)紅利的同時守住安全底線?答案只有一個: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


      國際權(quán)威機構(gòu)Gartner在《AI安全和風險管理市場指南》中提出AI安全重點是:AI安全必須修煉四大核心功能,即威脅檢測與響應、身份與訪問管理、數(shù)據(jù)保護以及合規(guī)管理。


      威脅檢測與響應

      是指實時監(jiān)測模型運行過程中是否存在異常流量、惡意攻擊,及時發(fā)現(xiàn)并阻止數(shù)據(jù)泄露風險;



      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)限濫用導致的數(shù)據(jù)安全事故;



      數(shù)據(jù)保護功能

      則對敏感數(shù)據(jù)進行加密存儲與傳輸、脫敏等,防止數(shù)據(jù)在各個環(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)保護政策,避免因違規(guī)操作引發(fā)的法律風險。


      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)以及安全運營技術(shù)。



      基礎(chǔ)安全技術(shù)

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


      AI特定安全技術(shù)

      針對大模型可能面臨的諸如模型竊取、對抗攻擊等風險進行防護;


      AI賦能安全技術(shù)

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


      安全運營技術(shù)

      則負責協(xié)調(diào)各方資源,保障安全體系的有效運行。


      大模型的雙面誘惑:機遇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),提供精準的決策支持、優(yōu)化業(yè)務流程、提升服務效率。在政務領(lǐng)域,大模型可以助力智能辦公、智能審批,提升政府服務的透明度和效率;在企業(yè)中,它可以用于數(shù)據(jù)分析、風險預測、智能客服等,為企業(yè)提供有力支持。


      然而,大模型的應用涉及海量數(shù)據(jù)的收集、存儲和處理,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:一旦數(shù)據(jù)泄露或被惡意利用,不僅會損害企業(yè)和用戶的利益,還可能引發(fā)嚴重的社會問題。


      四大防線:政企的“數(shù)據(jù)安全帶”實操手冊


      參考Gartner對于AI安全的定義,政企在使用大模型時,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)安全防護體系。


      第一道防線:數(shù)據(jù)“上車”前的安全預處理

      對訓練數(shù)據(jù)或交互數(shù)據(jù),利用數(shù)據(jù)分類分級、敏感數(shù)據(jù)識別等技術(shù),自動識別身份證號、銀行賬戶、隱私對話等內(nèi)容,并進行脫敏處理(如掩碼、泛化、加密),確保輸入模型的每條數(shù)據(jù)均符合《個人信息保護法》、《數(shù)據(jù)安全法》等法規(guī)要求。


      第二道防線:模型交互中的實時防護

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


      第三道防線:權(quán)限管控

      針對高敏感數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)不出域、模型不離場,隔絕外部滲透風險。并基于角色(如管理員、普通用戶)和場景(如內(nèi)部數(shù)據(jù)分析、對外服務)動態(tài)控制數(shù)據(jù)訪問權(quán)限,實現(xiàn)“最小必要授權(quán)”。


      第四道防線:全流程安全監(jiān)測與應急響應

      構(gòu)建數(shù)據(jù)流向地圖、數(shù)據(jù)安全態(tài)勢感知,實時追蹤模型訓練、推理、存儲各環(huán)節(jié)的安全狀態(tài),異常操作秒級告警。此外,通過定期模擬數(shù)據(jù)泄露、模型劫持等攻擊場景,完善應急預案,確保風險事件快速閉環(huán)處置。



      對政企而言,大模型應用不是一場冒險者的游戲,而是一場需要“安全導航”的技術(shù)遠征,唯有將安全基因植入智能化轉(zhuǎn)型的每個環(huán)節(jié),構(gòu)建完善的安全防護體系,確保AI技術(shù)的安全、可靠和合規(guī)應用,才能真正釋放大模型的價值。


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