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！
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。
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； 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； 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； 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。
為整個體系筑牢根基，保障網絡、系統的基本安全； 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； 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； 則負責協調各方資源，保障安全體系的有效運行。
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。
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。
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。 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。 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”。 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。
