AI浪潮席卷全球，大模型已成为政企数字化的“超级引擎”。以 DeepSeek为代表的大模型，凭借其强大的数据处理能力和智能决策支持，正以前所未有的速度融入政府治理与企业运营的各个领域，国内如华为、新华三等公司相继发布 DeepSeek一体机，这预示着大模型在政务和企业中狂飙突进。
然而，大模型在为我们带来巨大价值的同时，也伴随着不容忽视的风险。数据安全就像一辆高速车的安全带——如果不系上，翻车风险随时降临！
如何在拥抱技术红利的同时守住安全底线？答案只有一个：系紧数据“安全带”，让数字化转型既稳健又安全！
国际权威机构Gartner在《AI安全和风险管理市场指南》中提出AI安全重点是：AI安全必须修炼四大核心功能，即威胁检测与响应、身份与访问管理、数据保护以及合规管理。
是指实时监测模型运行过程中是否存在异常流量、恶意攻击，及时发现并阻止数据泄露风险； 可确保只有经过授权的人员才能够访问模型及相关数据，避免因权限滥用导致的数据安全事故； 则对敏感数据进行加密存储与传输、脱敏等，防止数据在各个环节被窃取或篡改； 帮助政企遵循行业法规与数据保护政策，避免因违规操作引发的法律风险。
在技术能力层面，AI安全涵盖四层技术，包括基础安全技术、AI 特定安全技术、AI赋能安全技术以及安全运营技术。
为整个体系筑牢根基，保障网络、系统的基本安全； 针对大模型可能面临的诸如模型窃取、对抗攻击等风险进行防护； 利用大模型自身优势，提升安全检测与防御的效率和精准度； 则负责协调各方资源，保障安全体系的有效运行。
以DeepSeek等为代表的大模型是政企的“智能外挂”——它能够高效处理海量数据，提供精准的决策支持、优化业务流程、提升服务效率。在政务领域，大模型可以助力智能办公、智能审批，提升政府服务的透明度和效率；在企业中，它可以用于数据分析、风险预测、智能客服等，为企业提供有力支持。
然而，大模型的应用涉及海量数据的收集、存储和处理，其中不乏敏感信息和关键数据。在海量数据的狂欢背后，暗藏致命危机：一旦数据泄露或被恶意利用，不仅会损害企业和用户的利益，还可能引发严重的社会问题。
参考Gartner对于AI安全的定义，政企在使用大模型时，需充分考量大模型系统的特殊性，构建全方位的数据安全防护体系。
对训练数据或交互数据，利用数据分类分级、敏感数据识别等技术，自动识别身份证号、银行账户、隐私对话等内容，并进行脱敏处理（如掩码、泛化、加密），确保输入模型的每条数据均符合《个人信息保护法》、《数据安全法》等法规要求。 利用实时过滤技术，实时拦截包含敏感关键词的提问，并对模型输出内容进行二次检测，防止“越狱攻击”与隐私泄露。并通过会话隔离、历史记录清除等技术，对上下文记忆管控，避免多轮对话中敏感信息被关联推理。 针对高敏感数据，数据不出域、模型不离场，隔绝外部渗透风险。并基于角色（如管理员、普通用户）和场景（如内部数据分析、对外服务）动态控制数据访问权限，实现“最小必要授权”。 构建数据流向地图、数据安全态势感知，实时追踪模型训练、推理、存储各环节的安全状态，异常操作秒级告警。此外，通过定期模拟数据泄露、模型劫持等攻击场景，完善应急预案，确保风险事件快速闭环处置。
对政企而言，大模型应用不是一场冒险者的游戏，而是一场需要“安全导航”的技术远征，唯有将安全基因植入智能化转型的每个环节，构建完善的安全防护体系，确保AI技术的安全、可靠和合规应用，才能真正释放大模型的价值。
