國產大模型的數據安全風險與技術治理路徑
責編：gltian ｜2025-07-03 14:38:02隨著全球人工智能技術的加速迭代，國產大模型在過去一年實現了跨越式突破。以DeepSeek、豆包等為代表的具有自主知識產權的高質量國產大模型不斷涌現，標志著我國在千億級參數模型研發領域達到國際先進水平。2025年《政府工作報告》明確提出：“持續推進‘人工智能+’行動，將數字技術與制造優勢、市場優勢更好的結合，支持大模型廣泛應用”。因此，基于國產大模型的創新應用迎來了前所未有的發展機遇。
然而，國產大模型在能力飛速躍遷的同時，也面臨著嚴峻的數據安全挑戰。一方面，訓練數據泄露、后門攻擊、對抗樣本攻擊等風險在大模型中普遍存在。另一方面，由于國產大模型所處的技術生態、應用場景和數據環境等獨特背景，可能面臨數據合規、認知侵蝕等更為特殊、復雜的數據安全風險。以教育領域的大模型為例，受攻擊的大模型可能生成含有知識性錯誤的內容，模型產生的價值偏差還可能扭曲學生的認知。國產大模型在醫療、金融等垂直領域的應用也面臨類似的數據安全風險，不僅威脅技術應用效能，更深層次地侵蝕著智能時代的認知安全防線。因此，唯有實現技術創新與安全防護的動態平衡，方能在全球人工智能治理格局中確立中國方案的話語權。
一、數據安全風險
數據作為人工智能技術發展的基礎要素，在其全生命周期中面臨著多重安全風險。具體而言，國產大模型的數據安全風險主要體現在三個核心維度：數據泄露風險威脅著信息資產的機密性，惡意數據風險動搖著算法模型的可靠性，數據合規風險挑戰著技術應用的合法性。這三重風險的疊加效應，不但侵蝕著用戶對國產大模型應用系統的信任基礎，還可能對人工智能技術的可持續發展構成系統性威脅。
（一）數據泄露風險
當前，國產大模型的數據泄漏風險主要集中在三個核心環節。
一是訓練數據泄露風險，隱私信息被逆運算出來。大模型訓練高度依賴海量數據優化模型表現，而訓練數據通常包含著隱私敏感信息。例如，教育大模型的訓練數據可能涉及教材、答題記錄、師生課堂行為等內容，這些信息存在被“算”出來的風險。若缺乏保護措施，攻擊者可通過成員推斷攻擊，利用模型輸出反推某條數據是否在訓練集中。如果訓練數據包含師生的個人信息，攻擊者甚至可以通過多次攻擊重構個體身份，侵犯用戶隱私。
二是交互信息泄露風險，大模型對話不再安全。大模型應用部署所依賴的云計算平臺、微服務架構和數據庫等基礎設施一旦存在安全漏洞，就可能成為攻擊的突破口。在教育大模型的應用中，學生通常會向模型輸入包含個人隱私的個性化問題，而模型生成的解題思路和作文批改等內容也可能涉及敏感信息。若傳輸鏈路或服務器等基礎設施存在安全漏洞，攻擊者便可截獲敏感交互信息，造成數據泄露。此外，攻擊者也可以通過提示注入操控模型輸出，誘導其泄露后臺指令或內部知識庫內容。
三是模型參數竊取風險，模型被惡意復制。模型參數是大模型的核心資產，以教育大模型為例，其參數中往往沉淀著海量教學方法、知識點關聯等高質量信息。若缺乏保護措施，攻擊者可通過模型逆向工程，反復查詢模型，推測模型參數結構并復現功能相似的“山寨模型”。然而，更隱蔽的風險在于模型參數中隱含的訓練數據特征，可能間接導致數據泄漏。
（二）惡意數據風險
國產大模型面臨的惡意數據風險更為隱蔽，主要包括兩類威脅路徑。
一是訓練數據投毒風險，扭曲模型認知。數據投毒風險源自大模型訓練數據的開放性與質量控制失衡。目前主流的訓練數據源自公開數據、網絡文本及用戶生成內容，其多源異構特性使得數據清洗難度呈指數級增長。攻擊者可以利用數據監管盲區，通過投毒、后門攻擊等方式，定向注入誤導性內容，進而實現價值觀滲透。在教育領域，數據投毒將引發三重連鎖反應。首先，直接導致模型輸出知識性錯誤。其次，隱性偏見會扭曲模型價值判斷基準，可能在學生認知形成的關鍵期產生意識形態塑造風險。最后，引發系統性信任危機，嚴重制約人工智能技術應用效能。
二是對抗樣本攻擊風險，威脅模型決策可靠性。對抗樣本攻擊主要是通過挖掘大模型特征空間的魯棒性缺陷以及抗干擾能力不足，惡意影響大模型的決策。攻擊者利用模型決策邊界脆弱性，通過對輸入數據施加人類難以察覺的擾動，實現在特征空間形成誤導性映射效應。以教育領域為例，教育大模型的多模態輸入特性加劇了多模態脆弱性，尤其在作業批改、語言學習等開放教學場景中，存在對抗樣本輸入導致大模型錯誤輸出的風險，使學生在無意識中接受錯誤邏輯。
（三）數據合規風險
盡管數據治理技術與監管框架日益完善，國產大模型仍面臨著兩個關鍵的數據合規風險。
一是數據收集違規風險。國產大模型在發展過程中面臨的數據收集違規風險，源于數據隱私保護法規體系與企業技術發展需求之間的不匹配。國內數據合規監管框架仍處于動態完善階段，部分企業對數據合規邊界理解模糊，加之大模型訓練需海量多源數據支撐，企業在數據采集環節存在未經充分授權爬取公開數據、違規使用隱私信息等問題。
二是生成內容合規風險。國產大模型生成內容的合規性問題，根源在于技術邏輯缺陷、數據治理不足與外部環境復雜性的疊加。國產大模型的訓練數據存在內在偏差和污染風險，例如，訓練語料中可能混雜未篩選的錯誤價值導向內容。此外，算法設計的局限性使得模型對復雜場景的合規性檢測能力不足。若過濾機制僅依賴簡單的關鍵詞屏蔽，則難以應對隱蔽性強的有害內容生成檢測需求。大模型生成的“幻覺數據”可能帶來價值觀沖突和公眾信任度下降等負面影響。
二、技術防御對策
針對國產大模型應用所面臨的數據泄露、惡意攻擊與合規失控等安全挑戰，需要在數據采集到模型部署的全流程中，構建覆蓋全生命周期、多維度的技術治理體系，筑牢國產大模型的安全防線。
（一）數據采集與預處理階段
數據采集與預處理作為國產大模型數據安全治理的基礎，其風險控制需要聚焦兩個環節。
一是構建數據合規準入機制。針對國產大模型訓練數據面臨的合規性挑戰，需要建立嚴格的準入機制。首先，構建分類分級的數據采集標準，依據《數據安全法》和《個人信息保護法》等法律法規制定行業數據分級指南，對教育、醫療等領域數據進行敏感程度等級劃分，明確不同層級數據的采集范圍與處理權限。通過精細化分類管理，避免超范圍采集高敏數據，降低數據濫用風險。其次，考慮使用技術手段動態評估數據合規性，利用人工智能技術自動檢測數據集中的未脫敏信息和非法跨境傳輸行為，降低企業因監管滯后導致的被動整改成本。
二是建設訓練數據安全治理體系。針對國產大模型訓練數據面臨的投毒攻擊、對抗樣本植入等新型安全威脅，需建立覆蓋預處理、動態檢測、深度清洗的多級防御體系。首先，依據《生成式人工智能服務管理暫行辦法》等關于數據質量安全的政策要求，制定行業標準，明確投毒攻擊、對抗樣本植入等安全威脅的防御基線。其次，針對攻防動態性的特點，組建“政產學研用”數據安全聯盟，搭建惡意樣本特征庫共享平臺，持續對訓練數據進行有效評估清洗，保障訓練數據的可信可用。
（二）模型預訓練與微調階段
模型預訓練與微調作為國產大模型安全防御的關鍵階段，需要從兩方面入手構建數據安全體系。
一是應用隱私增強訓練框架。針對國產大模型訓練中的數據隱私泄露風險，需要建立多層次防護架構。首先，參考《人工智能安全標準化白皮書》的相關要求，從算法層面制定隱私增強訓練框架的行業標準，明確數據隱私保護基線。其次，硬件級防護也是可采用的安全訓練框架。參照《面向大模型訓練與推理數據保護的可信執行環境技術要求》的相關建議，通過部署基于硬件加密的可信執行環境，對敏感數據和關鍵操作進行安全沙箱隔離，防止惡意節點竊取中間計算結果。
二是加強魯棒性強化設計。針對國產大模型在對抗環境中的脆弱性，需要建立動態訓練、多維評估和迭代優化的閉環增強體系。首先，在訓練階段注入多類型對抗樣本，例如文本字符擾動、圖像幾何畸變、音頻頻譜遮蔽等，構建動態對抗訓練集，通過迭代式對抗攻擊-防御循環優化模型參數魯棒性。此外，通過構建魯棒性評估與迭代優化體系，可以提升模型在對抗環境下的綜合穩定性，建立涵蓋多類別攻擊場景的標準化測試集，自動化測試得到量化模型魯棒性指標，并反饋至訓練環節進行防御強化。
（三）部署與應用監控階段
部署與應用監控階段作為大模型安全治理的最后防線，應從兩個關鍵階段入手實現管控閉環。
一是應用實時風險感知策略。針對國產大模型交互接口面臨的模型竊取、數據泄露等安全風險，需建立實時風險感知策略。首先，構建多維度異常行為智能分析引擎，在接口部署異常查詢檢測模塊，分析請求多維特點，并根據風險指數自動匹配彈性應急響應策略，實現入口處的實時風險感知。同時，依托虛擬化攻防靶場，定期開展新型攻擊模擬推演，動態更新防御策略知識庫。
二是部署生成內容合規引擎。針對國產大模型的內容安全風險，需建立多維度的防御架構。首先，需要銜接《人工智能生成合成內容標識辦法》《新一代人工智能倫理規范》等人工智能倫理規范的要求，將核心價值觀融入模型訓練全流程。其次，考慮整合敏感信息特征庫與語義風險識別模型，實現高風險表述的實時攔截。最后，人機協同的高風險決策機制同樣重要，將高風險內容自動分配至人工審核，對自動審核的結果進行查漏補缺，并利用人工審核結果不斷改進自動審核的漏洞。
三、結 語
隨著國產大模型在技術能力與應用場景上的突破，其數據安全風險治理已從單純的技術攻防升級為系統性生態構建的命題。當前，數據泄露、惡意攻擊與合規失控等問題不僅暴露了國產大模型技術鏈的脆弱性，更凸顯出技術發展與治理能力之間的鴻溝。國產大模型的數據安全防御需突破事后修復的局限，向頂層設計的主動免疫演進。現有數據安全治理多聚焦于事后追責，而國產大模型的復雜性要求治理框架向以事前預防為起點的全周期延伸。國產大模型的安全治理不能止步于技術合規，在確保算法可靠性的基礎上，更需要回歸“以人為本”的價值錨點，構建法律規制完善、行業標準動態適配、跨部門協同聯動的多維度監管生態。2025年“人工智能+”行動的落地，既需技術側攻堅難題，亦需在治理側回答為誰而治的價值之問。唯有以安全為基、以創新為脈、以人文為魂，方能在全球人工智能競爭與合作中，塑造兼具競爭力與責任感的可持續發展智能方案。
（本文刊登于《中國信息安全》雜志2025年第3期）