当大模型加速渗透，政务、金融、能源等核心行业之时，安全已从“可选配”升级为“生命线”。在2025年世界互联网大会乌镇峰会上，360发布的《大模型安全白皮书》，首次系统性地构建了大模型全生命周期的安全防护体系，这标志着AI安全从“被动修补”踏入了“主动防御”的范式。
作为一名AI领域的技术从业者，我们一起结合它的核心框架，实战案例及具体方案，全面升级大模型安全的风险图谱、防御逻辑与落地路径，为大家梳理可直接复用的干货指南。
01 威胁全景升级：白皮书揭露的5层核心风险
大模型安全风险已形成“全栈渗透，多维交织”的复杂态势，白皮书通过实测数据（累计发现281个漏洞，其中60%为大模型特有），明确了全生命周期的5层核心风险，每个风险都有明确攻击案例：
1.基础设施层风险：算力与框架的“地基”失守
这是大模型安全方面的底层隐患，它涵盖了算力开发环境，以及在线服务这三大攻击方向。
算力劫持：黑客利用Ray框架漏洞，入侵数千台暴露服务器，劫持A100，H100GPU算力挖矿，这个时候窃取训练数据与云平台API密钥
供应链投毒：HuggingFace平台出现“特洛伊木马”模型，通过pickle格式漏洞实现“零点击”入侵，开发者下载后即被植入后门
框架漏洞攻击：LangChain组件曝出SQL注入漏洞，黑客通过自然语言描述即可触发远程代码执行，绕过模型直接攻击关联系统
2.内容风险：失控的“智能输出”
核心是内容合规、幻觉与越狱三大挑战，已造成实际行业损失。
越狱攻击：DeepSeek R1在50条恶意提示测试中“全失守”，黑客可通过角色扮演、指令伪装诱导模型生成违禁内容
幻觉危害：谷歌Med-Gemini在医学影像场景编造不存在的解剖结构，若用于临床可能导致误诊
合规风险：模型可能会生成歧视性的内容，以及虚假的金融建议，这违反了《生成式人工智能服务管理暂行办法》的要求。
3.数据与知识库风险：知识“源泉”的污染与泄露
数据作为大模型的核心资产，面临泄露、越权、不可信三重威胁。
数据泄露：企业违规输入涉密数据或平台存储漏洞，导致核心算法、用户隐私信息外泄，流入黑市引发诈骗或商业泄密
知识库越权：RAG场景下，黑客利用指令模糊性绕过防护，非法获取医疗病历、政务户籍等敏感数据
内容不可信，训练数据掺杂了错误信息，这就致使模型输出了过时的医疗指南，与此同时也输出了违规的合同条款，进而引发了治疗的延误以及法律纠纷。
4.智能体行为风险：失控的“数字员工”
随着智能体与工具之间深度地集成，风险从单一的操作，逐渐扩散成为全流程的失控。
工具滥用：第三方插件漏洞、API权限管控不当，导致敏感数据泄露或系统破坏
行为失控：大模型“幻觉”引发任务理解偏差，或权限过大导致越权操作，某银行智能体曾因无边界限制造成12亿元损失；
MCP协议风险：遭遇投毒攻击（嵌入隐蔽有害命令）、地毯式骗局（规模扩大后植入恶意代码）等三类高风险场景
5.用户端与入口风险：最后一道防线的崩塌
用户端作为交互入口，风险较为集中，体现在访问控制方面，以及执行环境上，还有隐私保护领域。
访问失控：身份验证存在漏洞，这使得模型能够在未获得授权的情况下被调用，算力因而被滥用，与此同时也可能导致敏感数据的泄露；
恶意入侵：恶意脚本注入、第三方插件携带后门，劫持客户端功能或窃取用户信息
隐私泄露：数据采集、传输、存储环节防护缺陷，导致用户身份信息、行为习惯被非法获取
这些风险的本质是传统边界防御失效，攻击从“专业黑客”，转而转向“全民黑客”；自然语言成为攻击武器，这使得安全挑战呈现出一种指数级的增长态势。
02 核心防御逻辑：“双轨四原则”防护体系
针对5层风险，白皮书提出“外筑以模治模的动态屏障，内固平台原生的安全底座”的双轨策略，结合“安全，向善，可信，可控”这四大原则，从而形成可落地的全链路防护体系。
1.外挂式安全：以模治模的动态防御（外部保镖）
不侵入原模型架构，通过专用安全产品实现实时防护，适配已部署模型的企业：
算力主机安全系统：覆盖AI资产探测、漏洞检测、MCP防御、入侵拦截四大能力可发现“影子AI”并7×24小时监控进程风险
检测系统：覆盖OWASP LLM Top10威胁，内置32万+漏洞情报，支持模型资产梳理、专项漏洞检测与交互式审计，重大漏洞8小时内发布专项POC
防护系统：构建“事前评测-事中拦截-事后优化”闭环，通过合规数据集、对抗性攻击数据集实现精准防护
幻觉检测与缓解系统：融合全网搜索与企业知识库，通过多源校验修正模型输出，人工一致率超95%
2.平台原生安全：全生命周期的安全底座（内置铠甲）
将安全能力嵌入模型研发、训练、部署全流程，适配新建大模型平台的企业：
企业级知识库：实现知识全生命周期安全管控，支持精细化权限分级、全行为日志审计、多场景安全防护水印、云查杀、敏感词检测
智能体构建与运营平台：构建“Agent安全防护+MCP安全管控”双核心体系，通过功能调用管控、认知执行保障、权限分级隔离、MCP协议强化避免行为失控
智能体客户端：集成沙盒隔离（代码运行、音视频生成等多场景）、动态身份验证、异常行为管控实现“接入行为数据”全生命周期安全
3.四大核心原则：安全防护的价值锚点
安全：在模型运行时提供防护保障，从而避免数据泄露以及入侵攻击等各类风险；
向善：防止恶意提示诱导，确保生成内容符合法律伦理
可信：降低幻觉问题，提升内容准确性与完整性
可控：实现人在决策回路，对智能体关键行为可干预、可审计
03 企业落地指南：3步实现合规+安全实操
结合白皮书的解决方案以及产学研实践，企业在落地时可以遵循这样的3步策略：“先易后难；分层防护”：
- 风险盘点：按层级梳理防护优先级，按照五层风险框架结合自身情况系统梳理，先标记出高敏感场景
- 快速部署：外挂式安全产品快速见效，优先接入大模型检测系统与防护系统，无需改动现有架构：
- 检测200+大模型服务及应用漏洞，
- 拦截恶意输入、违规输出等80%以上实时风险
- 满足合规备案的评测需求
- 深度构建：原生安全能力筑牢底座，针对核心业务场景，逐步落地原生安全
- 搭建企业级知识库，实现敏感数据分级管控与操作追溯
- 基于智能体构建平台，规范工具接入与权限隔离
- 部署智能体客户端，通过沙盒隔离降低本地执行风险
04 行业趋势：生态共治下的“安全AI”新范式
大模型安全需突破单一主体的防御，走向这样一种生态共治——“标准共建，产学研协同，产业联盟”：
标准引领：《生成式人工智能服务安全基本要求》等多项国标，企业需对标合规
技术协同：TinyR1-32B开源模型以5%参数量实现超主流模型的安全能力，为行业提供可复制范式
联盟共建：大模型安全联盟汇聚产学研力量，推动安全技术创新与资源共享
随着《网络安全法》修订案明晰AI安全监管，以及“人工智能+”行动意见的逐步落实，安全已然成为大模型规模化应用的先决条件。企业只有把“以模治模+原生安全”这一理念深度融入到全流程之中，才能够在创新与合规之间寻得平衡。
05 总结：技术干货、核心启示与行动建议
1.核心技术干货浓缩
风险认知：一定要牢记“基础设施-内容-数据-智能体-用户端”这五层风险框架，任何一个环节一旦失守，就可能引发连锁危机；尤其要重点关注“自然语言攻击”以及“智能体失控”这两类新兴威胁
防御关键：抓住“双轨防护”这个核心，外挂式安全主要以“快速见成效”为特点通过算力监控、安全网关等产品来拦截80%的实时风险，原生安全则把重点放在“根源性防护”，将安全深深嵌入到训练以及部署的全流程中，两者相互协同，进而形成一个闭环；
落地关键：依次地遵循“风险盘点，外挂部署，原生构建”这三步策略，稳步推进；在高敏感行业中，同时地落实私有化部署中的数据隔离与权限管控机制。
2.行业核心启示
大模型安全已然从“技术问题”提升至“战略问题”：
其一传统网络安全的“边界防御”，彻底地失效了，需转而向“全生命周期动态防御”；
其二“以模治模”并非只是技术噱头，而是应对AI原生风险的必然之举，安全大模型将会成为企业的标配；
其三合规与安全二者不可分割，脱离了安全的合规乃是“形式主义”，缺少了合规的安全容易触碰监管红线。
3.未来工作行动建议
场景适配：已部署模型的企业，可以考虑外挂式检测防护系统的接入；新建平台的企业，需将原生安全模块，纳入初期的架构设计之中，以避免后期改造成本，出现翻倍的情况；
成本平衡：中小微企业可优先采用“轻量化外挂产品+云原生安全服务”组合以降低投入门槛；大型企业则需在核心业务场景部署“外挂原生”的全体系，从而保障关键资产的安全；
能力建设：建立“红蓝对抗”常态化机制，同步更新企业风险知识库
生态协同：加入大模型安全联盟，共享威胁情报，与此同时共享漏洞数据，尤其需要关注行业专属安全标准（例如医疗数据安全、金融AI合规）的更新动态。
大模型的智能化程度越高，安全底座的重要性就越为突出。唯有把“防护前置，动态适配，生态共治”的理念深深融入到日常活动中，才能够切实地实现AI技术的“安全向善、可信可控”。
希望这期大模型安全白皮书拆解，能给大家实用防护参考～ 欢迎关注评论，共同守护AI安全！
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