為AI大模型穿好“防護服”

AI技術正以前所未有的速度融入千行百業。越來越多的機關、企事業單位開始推進大模型私有化部署，廣泛應用于企業辦公、科技研發、公共服務等領域。但與此同時，其背后的安全隱患也逐漸凸顯。近期多項研究發現，近90%私有化部署的服務器在互聯網上“裸奔”，部分模型本身也容易被攻擊，存在安全漏洞。

對于數據安全的定義，有專家指出：“狹義的數據安全是免受篡改和破壞，但是廣義的數據安全包括數據的可靠性、安全性、服務內容的安全性。”在人工智能時代，數據安全的內涵還在不斷拓展。AI技術讓企業、個人享受到了前所未有的便利，但同時也帶來了更大的數據安全挑戰。首先，在訓練大模型的過程中，就涉及海量數據，如果處理不當或者違規在未設防模型中處理涉密數據、個人隱私數據、商業敏感數據等，就很可能導致數據被非法獲取、泄露。而在數據收集后的處理環節，若犯罪分子惡意利用大模型部署的安全漏洞破壞相關系統，或者注入惡意數據影響模型準確性，將可能導致公共服務中斷、企業經濟損失、安全事故頻發等，干擾經濟正常運轉和社會有序運行。

事實上，為了保證數據安全，已有不少技術手段應運而生，如數據加密、訪問控制、多因素認證機制、模型水印技術等。還有一些企業開始以AI“對抗”AI，通過機器學習等方式識別安全風險，實現快速響應。但與此同時，部分管理者對AI安全的認知相對滯后、風險意識淡薄、單位安全防范教育缺失等，也給數據安全埋下了不少隱患。比如，在使用開源框架上線服務時，為了追求速度就默認開啟不設密碼的公網訪問模式，不配置合理的安全防護措施，忽略了最基本的防火墻配置——這就好比把不設密碼的保險箱隨意放在大街上，“攻擊者”不費吹灰之力便能竊取里面的重要數據。此外，雖然我國已出臺多部關于人工智能和網絡數據的政策法規，但面對快速發展的人工智能，相關法律還存在一定空白，尚需進一步健全完善。

技術發展得越快，安全保障的需求就越迫切。當AI技術飛速“狂奔”，無論是開發者、企業還是普通用戶，都更應提高警惕，共同筑牢AI大模型“安全墻”。在技術層面，AI企業要主動承擔安全責任，提高技術水平，利用先進的安全技術保障和運行監測，讓大模型運行更安全、可靠、穩定。在安全意識上，企業在部署大模型前，必須做好全面風險評估和安全規劃，制定安全方案，自覺開展安全培訓，避免因工作失誤導致安全事故。從規范層面看，有必要以詳細、具體的法律法規明確數據使用的范圍、統一AI安全認證的標準和規范等，為AI數據安全提供法治支撐。

AI大模型的應用場景仍在不斷拓展，唯有時刻保持警惕、不斷創新，才能為AI大模型穿上更有效的“防護服”，進一步筑牢安全基座。