近日，随着以 DeepSeek 为代表的大语言模型在各行业广泛应用，成为组织智能化转型与提升竞争力的关键力量，越来越多组织选择将大语言模型结合自有知识进行私有化部署。然而，这一过程也带来算法伦理、数据泄露等诸多安全风险。在此背景下，中孚信息提出一套全面的大语言模型私有化部署应用安全防护思路，旨在构建立体化安全防护体系。
大语言模型私有化部署涉及自有知识的复杂处理流程，形成了 “准备 — 训练 — 应用 — 更新” 的自有知识再生产周期。在这个周期的各个阶段，安全风险呈现出多阶段渗透、多层次交织的特点。
典型私有化大语言模型的自有知识输入输出路径图
在知识准备阶段，可能遭遇数据投毒和敏感数据泄露风险，如训练数据中混入错误信息会导致模型输出有害内容，未经脱敏的数据投入训练可能引发数据泄露。知识训练阶段，供应链漏洞和向量嵌入漏洞不容忽视，第三方训练数据集或预训练模型被篡改、向量数据库被恶意注入，都会影响模型输出。知识应用阶段，输入诱导、不安全输出内容和过度授权问题突出，精心设计的输入可能诱导模型泄露敏感数据，未经验证的输出可能包含恶意代码，过多权限授予则可能导致系统崩溃。自有知识维护阶段，若知识未及时更新，模型可能输出错误或过期内容。
基于生产周期与部署层级的安全风险矩阵
针对这些风险，中孚信息提出以知识再生产周期为主线，以内部网络部署应用大语言模型为场景，兼顾主动防护与监管手段，结合数据治理、对抗样本、应用调用、合规审查、环境安全、监测预警等能力，形成覆盖知识生产周期及部署层级的全面安全防护方案，支撑自有知识在大语言模型私有化部署应用过程中的充分利用与有效保护。
大语言模型私有化安全防护体系图
在数据源头治理方面，综合运用敏感数据脱敏、分类标注和保密检查手段，提升输入知识的安全性和可用性，确保敏感数据得到妥善处理，涉密信息不被混入。在知识训练环节，构建对抗训练机制，通过漏洞探测和防御验证，保障知识安全训练，检测模型漏洞并增强其防御能力。
在知识应用阶段，打造全链路防护体系，以 API 为切入点，实时监测接口调用，识别异常输入输出、过度授权风险和向量库异常操作，及时预警提示。在终端安全保障上，创建终端隔离空间，实现网络、会话和数据的三重隔离，并严格管控访问权限，防止恶意输入和数据泄露。此外，搭建安全监管平台，整合各类安全能力和风险情报，构建风险模型，对知识再生产周期进行全方位监测和告警，形成闭环监测工作。
中孚信息立足于内网大语言模型私有化部署应用场景，通过在数据、模型、应用和终端层面构筑安全防护体系，实现了自有知识再生产的安全管控与业务效率的协同提升。这一创新举措为各组织在大语言模型私有化部署过程中提供了有力的安全保障，有望推动大语言模型在各行业的安全、广泛应用，助力组织智能化转型进程加速迈进。
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