文 | 北京邮电大学 南国顺 雷敏 杜航
随着大语言模型应用场景的持续拓展，其应用模式已呈现多元化发展态势。除常规的网页端、移动应用及API接口调用外，本地化部署与云服务部署成为企业用户的并行选择。基于数据隐私保护诉求和垂直领域知识库建设的需要，政务、金融、医疗等领域的机构正加速推进大语言模型的私有化部署进程。尽管本地化部署模式在数据主权管控和行业场景适配方面具有显著优势，但其面临的安全挑战具有明显的多维特征，既包含传统网络安全威胁，也涉及人工智能特有的提示词和越狱攻击、数据投毒等新型风险，亟需建立涵盖技术架构、部署策略与运维管理的全链条防护体系。
一、大语言模型本地化部署的核心优势分析
大语言模型的本地化部署是一项系统性工程，涉及硬件基础设施、软件部署、算法优化和安全管理。大语言模型所采用的模型压缩技术能够实现从千亿参数到十亿级参数之间的动态缩放，并结合量化感知训练和知识蒸馏，使得在本地有限算力环境中部署成为可能。
大语言模型本地化部署具备诸多优势。首先，本地化部署将模型推理及部分训练能力下沉至用户侧基础设施，相比云端调用，本地化部署可以避免敏感数据在传输过程中泄露的风险，同时也避免了将隐私数据上传到模型运营方服务器的风险，尤其适用于对数据保密要求极高的政府、金融、医疗等行业。其次，本地化部署能实现更低的延迟和更高的响应速度，由于数据在本地处理，省去了网络传输的时间，这对需要实时响应的应用场景尤为重要。再次，本地化部署具有更强的可控性与定制性，用户可以根据自身需求对模型进行微调、参数修改或功能拓展。另外，大模型在本地化部署可以自建知识库，通过注入行业标准术语，减少模型因通用训练导致的表述模糊性，针对垂直领域稀缺数据，自建知识库也可以补充公开数据未涵盖的细节，提升模型对低频但关键问题的响应能力。最后，本地运行使得系统的稳定性和可用性不再依赖外部网络环境，即使在断网或网络不稳定的情况下也能持续运行。总体而言，大语言模型的本地化部署在保障数据安全、提升运行效率、增强系统自主性方面展现出独特优势，适用于对安全性、实时性、可控性有较高要求的应用场景。
二、大语言模型本地化部署所面临的安全威胁
大语言模型本地化部署在提升数据自主性与响应效率的同时，也面临着多维度、全链条的安全防护挑战。以下系统梳理本地化部署中需要重点防范的安全威胁。
一是数据泄露与隐私保护。输入的训练数据脱敏与管控至关重要。攻击者可能通过模型逆向工程或成员推断攻击尝试还原训练数据，这可能导致敏感信息，例如个人身份信息或商业机密的暴露。此外，推理阶段的数据同样面临风险，如果用户输入数据包含商业秘密或个人隐私，并且模型日志或缓存未加密，这些信息可能被恶意访问者获取。
二是模型供应链污染风险。供应链攻击作为新兴安全威胁，极易通过第三方预训练模型渗透系统。此类模型若存在后门程序或恶意代码，在系统集成过程中可能触发数据泄露等安全事件，形成难以溯源的隐蔽攻击路径。
三是未授权访问防控风险。弱认证机制易遭暴力破解或凭证泄露，可能致使攻击者非法接入本地化部署的大语言模型服务端，进而引发数据篡改、核心参数窃取甚至植入恶意程序等连锁安全事件。在采用容器化技术部署场景中，若存在权限配置不当或安全策略缺失，可能导致容器逃逸或横向渗透，从而增加了系统被入侵的可能性。
四是模型本身也面临着多种安全威胁。在使用阶段存在提示词注入攻击和越狱攻击。具体而言，提示词注入攻击指的是用户在输入中嵌入隐藏指令，诱使大语言模型绕过当前的对话约束，执行非预期操作，如泄露数据或越权访问。越狱攻击的目标则是解除模型的安全对齐，使其忽略伦理、法律或业务规则层面的内容过滤机制，从而生成原本被禁止的输出，如暴力和违法内容等。在本地化部署后，某些单位可能需要对大语言模型进行再训练微调，以便更好地适应行业应用。在这一过程中，模型投毒和对抗样本攻击是较为常见的攻击方式。模型投毒指的是攻击者在模型训练过程中注入恶意数据，导致模型产生偏差或错误输出，从而影响其准确性和可靠性；而对抗样本攻击则是通过精心设计的输入来欺骗模型，使其做出错误判断，这类攻击对依赖模型进行关键决策的应用场景尤其危险。
五是本地化部署的输出内容也存在风险，需加强对大语言模型输出内容的管控，防范员工滥用本地模型生成虚假信息、恶意代码或钓鱼内容。这类行为可能会带来严重的法律后果。
六是本地化部署同样存在合规风险，本地化部署的大语言模型仍需严格遵守国家法律法规及行业标准规范。
三、大语言模型本地化部署的安全风险防控策略
为有效应对大语言模型本地化部署带来的安全风险，需构建覆盖数据全生命周期管理、供应链管理、访问控制、模型本体安全及输出治理的多层次防护体系，结合技术加固与管理优化，形成“预防-监测-响应”的闭环安全机制。以下从六个方面系统阐述针对性防控策略。
一是输入数据安全治理。针对输入数据脱敏与管控，可采取以下方法：第一，实时敏感信息识别。部署正则匹配算法，实时识别身份证号、银行卡号等敏感信息，确保输入数据安全；第二，自动匿名化处理。依据个人信息保护法，含有个人信息身份的查询自动触发匿名化处理，保护用户隐私，避免个人身份信息泄露；第三，敏感词库过滤。建立敏感词库，自动过滤敏感词汇，防止信息泄露；第四，来源权威性验证。标记低可信度内容（如未经官方认证的政策解读），提醒用户注意信息风险。
二是供应链安全加固。为防止供应链攻击引发的模型污染风险，需严格执行以下措施：第一，应严格校验模型文件的哈希值以确保完整性，杜绝文件被篡改风险；第二，限定模型权重下载渠道，仅允许通过官方或经认证的可信来源获取资源，从源头规避恶意变种风险。需特别警惕的是，遭篡改的模型可能在推理阶段触发敏感数据泄露或植入恶意代码，形成难以追溯的安全威胁。
三是访问控制体系优化。为应对未授权访问风险，基于角色的权限管理是实现精细化访问控制的关键。其允许根据员工的角色和职责分配不同的访问权限，确保只有授权人员才能访问敏感数据，从而减少数据泄露的风险。同时零信任架构强调无论内外部网络环境，均需验证每个请求的身份，并遵循最小权限原则，仅允许访问完成任务所必需的资源。安全容器化策略要求定期扫描容器镜像以检测潜在漏洞，并严格控制容器权限，防止因配置不当引发安全事件。
四是模型本体安全防护。针对提示词攻击，可通过标准化输入与上下文隔离机制有效防御，阻断恶意指令渗透路径。为防范越狱攻击，可采用双重策略：一种是通过对抗训练注入越狱样本，促使模型自主学习防御模式以提升鲁棒性；另一种是构建动态异常输出监测体系，当检测到大语言模型突发性生成高危敏感内容时，立即触发分级告警机制并中断输出流程。在应对模型投毒威胁方面，需在微调阶段采用严格筛选与校验的可信数据集，配合数据溯源机制，从根源上保障模型输出质量和安全性。
五是合规性风险治理。针对输出内容管控，采取以下措施：第一，版权标记嵌入。通过加密哈希算法为大模型生成内容嵌入隐形数字指纹，包含作者标识、时间戳及模型版本等元数据，采用分层加密架构确保版权标记的安全性和不可见性，有效防范内容非法传播。第二，内容审核机制。构建人机协同审核体系，部署实时语义分析引擎进行敏感词库匹配、情感倾向识别及合规性校验，结合人工分级复审制度，对争议性内容启动专家复核流程，同步配置动态风险预警模块实施传播干预。第三，输出内容自动化脱敏。拦截输出的原始文本，强制脱敏敏感字段，如身份证号等个人隐私信息或合同金额等商业机密，通过上下文感知替换算法实现敏感字段泛化处理，有效阻断敏感数据外泄。
六是输出内容全流程治理。严格遵循国家法律法规及行业标准规范，如《生成式人工智能服务安全基本要求》中第六条模型安全要求指出，在训练过程中，应将模型生成内容安全性作为评价生成结果优劣的主要考虑指标之一；在每次对话中，应对使用者输入信息进行安全性检测，引导模型生成积极正向内容；应建立常态化监测测评手段，及时处理对监测测评发现的提供服务过程中的安全问题，及时处置并通过针对性的指令微调、强化学习等方式优化模型。为了提高生成内容的准确性，应采取技术措施提高生成内容对用户输入意图的响应能力，确保生成内容的数据和表述与科学常识及主流认知相符合，减少其中的错误内容。在生成内容的可靠性方面，应采取技术手段优化生成内容格式框架的合理性和增加有效内容的含量，从而提高生成内容对用户的帮助作用。
通过上述安全措施，可系统性提升大语言模型的安全合规水平，确保其在实际应用中的稳定运行与数据安全。这不仅有助于保护本地化部署的大语言模型免受各种安全威胁，更为用户提供了更加可靠的服务环境。此外，提高员工的安全意识尤为重要，通过周期性专题培训与实战演练，确保技术团队及时掌握前沿安全动态与防御策略。
四、结 语
大语言模型本地化部署面临多重安全挑战，亟需构建涵盖技术架构、部署策略与运维管理的立体化安全防控体系。通过将安全理念融入模型训练、部署及运维管理全流程，强化数据脱敏、输入管控、访问控制、输出内容审计等关键环节，方可在享受大模型本地化部署带来各种便利的同时，有效规避数据隐私泄露风险和内容合规风险。这不仅能保障人工智能应用的合法合规性，还能形成创新与安全的良性共生关系，最终实现技术价值与社会价值的协同增效。
（本文刊登于《中国信息安全》杂志2025年第3期）
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