2025年11月8日，在世界互联网大会乌镇峰会上，360数字安全集团（以下简称360）正式发布《大模型安全白皮书》（以下简称白皮书）。该白皮书首次系统性阐释大模型运行时的五大关键风险配资门户网网站，建设性地提出“外筑‘以模治模’动态屏障，内固‘平台原生’安全底座”的核心理念，并源于实战，提供了可落地的安全解决方案，为大模型应用拉起了全链路安全防线，助力推动人工智能行业向“安全、向善、可信、可控”方向稳健发展。
五大风险：大模型安全呈多维复杂态势，挑战成指数级
随着大模型技术加速渗透政务、金融、能源、医疗等重点行业，一个不容忽视的现实是——AI越智能，安全风险越致命。
白皮书以2025年国内外多起典型大模型安全事件为切入点，系统性归纳了威胁大模型安全的五大关键风险：
首先是基础设施安全风险，包括设备控制、供应链漏洞、拒绝服务攻击以及算力资源滥用等问题；其次是内容安全风险，涉及不符合核心价值观、虚假或违规内容、大模型幻觉，以及提示注入攻击等；第三类是数据与知识库安全风险，数据泄露、越权访问、隐私滥用和知识产权问题日益突出；第四类是智能体安全风险，随着智能体自主性增强，插件调用、算力调度、数据流转等环节的安全边界更加模糊；最后是用户端安全风险，包括权限控制、API调用监控、恶意脚本执行以及MCP执行安全等。
这些风险相互交织，形成传统安全方案难以应对的复杂威胁矩阵，严重威胁个人权益、企业发展乃至国家安全。
拉起防线：“外挂式安全+平台原生安全”双轨安全体系
面对上述复杂挑战，白皮书基于实战经验，给出了“外挂式安全+平台原生安全”双轨治理策略——前者像AI的“外部保镖”，灵活应对实时风险；后者像AI的“内置铠甲”，从根源筑牢安全基础，两者配合形成全链路防护网。
外挂式安全侧重模型外部防护，通过“以模治模”实现对算力主机、软件生态、输入输出内容及模型幻觉的主动监测与防御。
该方式具备两大优势：一是适配性强、部署成本低，可作为通用组件快速接入不同企业环境，避免重复开发；二是响应迅速，具备独立监测与拦截机制，可在毫秒级别识别并阻断实时威胁，如异常算力消耗或恶意内容。
平台原生安全则聚焦大模型数据、知识库、智能体及客户端等环节，将安全能力嵌入核心组件，强化配套组件安全与全流程合规管控。
360提供的企业级知识库、智能体构建与运营平台、智能体客户端等产品，均基于这一理念开发，将安全深度植入平台底层，全面满足国家与行业合规要求，为智能体应用提供全链路保障。
简言之，外挂式安全如同“建成后加装的防盗系统”，平台原生安全则如“建造时内置的防火结构”，二者协同，从外至内构筑大模型的安全防线。通过这一体系，360实现了主动发现、动态演进的安全检测能力，有效应对复杂多变的大模型安全威胁。
纵深防御：7大能力守好大模型安全门
基于“外防风险、内固架构”的大模型安全核心理念，360给出一份覆盖大模型安全全链路解决方案。该方案通过七大核心产品能力，共同组成“外挂式”与“平台原生”相结合的纵深防御体系。
其中，“外挂式”安全能力不侵入大模型原生架构，通过外部工具实现灵活、快速的动态防护。该体系下的四大产品——大模型卫士算力主机安全系统、检测系统、防护系统、幻觉检测与缓解系统——共同构建了外部屏障，重点应对大模型基础设施风险，如算力劫持、供应链投毒，以及大模型内容风险，如提示词注入、模型幻觉与违规内容，实现了从算力层到内容层的实时监测与主动防御。
“平台原生安全”则如同为大模型应用注入了“安全基因”，将防护能力深度内嵌于其核心组件之中。这一理念具体体现在三大平台产品上：企业级知识库从根本上守护数据与知识安全；智能体构建和运营平台确保智能体行为全程可控；智能体客户端则筑牢用户端入口的安全防线。三者协同，从底层架构解决了数据泄露、智能体行为失控及终端滥用等内生性安全挑战，为AI应用的稳定可靠运行奠定了内生性基础。
据悉，目前，360已将这一能力落地政务、金融、制造等各行业配资门户网网站，真正让大模型安全从“理论”变成“能落地、能管用”的实战方案。
汇融配资提示：文章来自网络，不代表本站观点。
热点资讯
