远瞻慧库-360WHY
随着人工智能技术的飞速发展，大模型技术已成为推动数字化转型和智能化升级的核心驱动力。大模型系统平台，作为集成大规模数据处理、复杂算法运行和多模态交互功能的关键基础设施，其安全性直接关系到数据资产的保护、用户隐私的维护以及社会秩序的稳定。因此，构建一个安全可靠的大模型系统平台，对于促进人工智能技术的健康发展和保障社会安全具有重要意义。
关键词：大模型、系统平台、安全措施、数据保护、隐私维护、风险管理
一、系统安全加固保护的必要性与实践
在数字化时代，大模型系统平台的安全加固保护是确保数据安全和业务连续性的关键。系统安全加固保护涉及到建立良好的安全开发机制、加强供应链安全管控、实施多层次的安全测试、构建有效的安全响应机制、定期开展漏洞检查工作、建立严格的访问控制机制等多个方面。
建立良好的安全开发机制是系统安全加固保护的基石。在大模型系统开发过程中，建立安全开发标准和规范的安全开发流程，能够确保开发人员在各个环节有明确的安全操作准则。通过定期的安全培训和内部或第三方安全审计，可以提升开发人员的安全意识，及时发现并修复安全漏洞。
加强供应链安全管控是保障系统安全的另一个重要环节。对大模型系统相关的机器学习框架、开发工具链、插件进行供应链安全管控，能够评估这些组件的安全性并识别潜在风险。跟踪组件的更新和维护情况，确保获取最新的安全补丁和更新，是减少安全风险的有效手段。
实施多层次的安全测试是发现和修复安全漏洞的重要步骤。通过静态代码分析、功能安全测试、接口安全测试、模糊测试和渗透测试等手段，可以全面识别潜在的安全漏洞，并及时进行修复。
构建有效的安全响应机制是应对安全事件的关键。制定详细的应急响应预案，组建应急响应小组，持续监控系统运行状态，设置警报阈值与告警机制，实施修复措施，定期开展应急响应演练，这些措施能够提升团队的协同作战能力和对应急预案的熟悉度。
定期开展安全漏洞检查工作有助于及时发现和修复安全漏洞。明确安全漏洞检查频率，综合运用静态分析、动态分析和渗透测试等技术手段，建立漏洞报告和修复机制，记录所有发现的漏洞，定期复审安全漏洞检查流程，评估其有效性，并根据需要进行改进。
建立严格的访问控制机制是防止未授权访问和潜在恶意使用的最后一道防线。所有请求访问大模型系统的用户必须通过身份验证，根据用户的权限级别授予相应的访问权限，通过统一的API安全措施进行访问控制、流量管理、认证授权、速率限制、请求转换等，增强系统接口安全性。
二、大模型插件安全保护的策略与实施
大模型插件安全保护是系统平台安全的重要组成部分，包括加强对大模型插件输入内容的检测、大模型插件功能“最小化”、有效管控大模型插件的安全权限、建立重要功能的人工审核机制、增强供应链安全审核等五方面内容。
加强对大模型插件输入内容的检测是确保插件安全性的首要步骤。根据OWASP ASVS的建议，进行有效的输入验证和参数净化，强制执行参数化输入，对输入数据的格式、类型和范围进行检查，检查输入数据是否包含敏感信息，对大模型插件输入进行记录和监控，这些措施能够防止潜在的隐私泄露风险和安全威胁。
大模型插件功能“最小化”是限制插件功能至必要最小化，限制插件与第三方系统交互权限至最小集合，并对其使用情况进行审计，记录异常调用。插件应当只访问完成其功能所必需的数据，不应无故收集或存储额外信息。
有效管控大模型插件的安全权限涉及对大模型插件的访问权限进行管理，包括哪些用户或系统具有访问大模型插件的权限，以及具体的权限范围。大模型插件应当只请求其运行所必需的最低权限。
建立重要功能的人工审核机制是在大模型插件重要功能执行时引入人工审核，如在调用插件执行特权操作时，应要求用户批准该操作。这将减轻间接提示注入的风险，以防止用户在不知情或未经同意的情况下执行危险操作。
增强供应链安全管理涉及仔细审查大模型插件供应商，尽量使用可信赖的插件供应商，确保采取足够的、经过独立审核的安全措施。在进行大模型插件开发时，采用SCA代码组件成分分析工具对用到的第三方组件进行漏洞检测和分析，维护一个最新的软件物料清单（SBOM）以便对组件版本进行跟踪，避免使用过时和存在漏洞的第三方组件。
三、业务应用安全措施的构建与优化
业务应用安全措施是大模型系统平台安全的重要组成部分，涉及输入输出安全保护、生成信息标识、账号恶意行为风控、用户协议和隐私政策等方面。
输入输出安全保护需要构建输入输出信息的护栏，对输入输出内容进行风险检测，对敏感问题进行安全回复，并对输出内容进行安全改写。通过人工运营的敏感词库和分类模型识别出用户请求和大模型生成内容中是否含有违法不良信息，提前制止或者即时阻断大模型生成不良信息。对于敏感而又难以回避的话题，通过人工干预的方式配置一个安全回复答案，也可以通过专有数据微调的方式训练一个安全回复大模型，专门为敏感问题生成安全回复。如果在输出侧检测到不安全的信息，除了中断会话，还应提供重新改写的方式，在保证安全的情况下提升服务体验。
生成信息标识是大模型业务应用中的一个重要措施。对AIGC生成内容添加标识，可以采取显式水印标识和隐式水印标识两种解决方案。显式水印标识包括在交互区域显著位置提示服务所提供的内容由人工智能生成，添加提示类文本内容，以文字、Logo、纹理等形式添加所需的标识信息，或是以背景音、独立提示音的形式添加提示。隐式水印标识则包括变换域水印、模板水印、压缩域水印、直方图水印、最低有效位水印等技术手段嵌入隐式水印标识信息，或是在其文件头中写入提供者名称、生成时间等标识信息。
账号恶意行为风控是确保平台安全、保护用户利益的关键环节。建立环境感知分析机制，包括设备指纹、环境感知、接口防刷等技术，能够识别和防范风险。建立账号安全机制，如多因素认证（MFA）、风险评分、账号异常行为监测等，能够防止账号被盗用、信息泄露等风险。建立风控机制，根据环境感知分析机制收集整理的数据，结合风控规则/模型/特征识别，提供给业务风控建议，业务根据实际需要选择放行、拦截或者人机识别处理的决策。
用户协议和隐私政策是处理敏感个人信息和保护用户隐私的重要文件。用户协议定义服务使用的规则和条件，包括服务描述、用户行为规范、账户管理、知识产权归属、服务终止条件以及责任限制。隐私政策阐释个人信息的收集、使用和保护方式，详述哪些数据被收集，使用的目的，与第三方的数据共享条件，用户对自己数据的权利，以及数据保护措施。
总结
在大模型技术迅猛发展的今天，系统平台的安全措施显得尤为重要。通过建立良好的安全开发机制、加强供应链安全管控、实施多层次的安全测试、构建有效的安全响应机制、定期开展安全漏洞检查工作、建立严格的访问控制机制，以及对大模型插件和业务应用的安全保护，我们可以构筑起大模型系统平台的铜墙铁壁，确保数据的安全和业务的连续性。这不仅需要技术层面的不断创新，也需要政策层面的引导和支持，更需要全社会的共同参与和努力。
