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      政企與大模型激情狂飆 務必系好數據“安全帶”
      發布時間:2025.06.27  /  作者:

      AI浪潮席卷全球,大模型已成為政企數字化的“超級引擎”。以 DeepSeek為代表的大模型,憑借其強大的數據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運營的各個領域,國內如華為、新華三等公司相繼發布 DeepSeek一體機,這預示著大模型在政務和企業中狂飆突進。


      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。數據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!


      如何在擁抱技術紅利的同時守住安全底線?答案只有一個:系緊數據“安全帶”,讓數字化轉型既穩健又安全!


      Gartner敲黑板:AI安全的四大必修課


      國際權威機構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、數據保護以及合規管理。


      威脅檢測與響應

      是指實時監測模型運行過程中是否存在異常流量、惡意攻擊,及時發現并阻止數據泄露風險;



      身份與訪問管理

      可確保只有經過授權的人員才能夠訪問模型及相關數據,避免因權限濫用導致的數據安全事故;



      數據保護功能

      則對敏感數據進行加密存儲與傳輸、脫敏等,防止數據在各個環節被竊取或篡改;



      合規管理

      幫助政企遵循行業法規與數據保護政策,避免因違規操作引發的法律風險。


      在技術能力層面,AI安全涵蓋四層技術,包括基礎安全技術、AI 特定安全技術、AI賦能安全技術以及安全運營技術。



      基礎安全技術

      為整個體系筑牢根基,保障網絡、系統的基本安全;


      AI特定安全技術

      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

      利用大模型自身優勢,提升安全檢測與防御的效率和精準度;


      安全運營技術

      則負責協調各方資源,保障安全體系的有效運行。


      大模型的雙面誘惑:機遇VS挑戰


      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據,提供精準的決策支持、優化業務流程、提升服務效率。在政務領域,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;在企業中,它可以用于數據分析、風險預測、智能客服等,為企業提供有力支持。


      然而,大模型的應用涉及海量數據的收集、存儲和處理,其中不乏敏感信息和關鍵數據。在海量數據的狂歡背后,暗藏致命危機:一旦數據泄露或被惡意利用,不僅會損害企業和用戶的利益,還可能引發嚴重的社會問題。


      四大防線:政企的“數據安全帶”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的特殊性,構建全方位的數據安全防護體系。


      第一道防線:數據“上車”前的安全預處理

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


      第二道防線:模型交互中的實時防護

      利用實時過濾技術,實時攔截包含敏感關鍵詞的提問,并對模型輸出內容進行二次檢測,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,對上下文記憶管控,避免多輪對話中敏感信息被關聯推理。


      第三道防線:權限管控

      針對高敏感數據,數據不出域、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(如內部數據分析、對外服務)動態控制數據訪問權限,實現“最小必要授權”。


      第四道防線:全流程安全監測與應急響應

      構建數據流向地圖、數據安全態勢感知,實時追蹤模型訓練、推理、存儲各環節的安全狀態,異常操作秒級告警。此外,通過定期模擬數據泄露、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”的技術遠征,唯有將安全基因植入智能化轉型的每個環節,構建完善的安全防護體系,確保AI技術的安全、可靠和合規應用,才能真正釋放大模型的價值。


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