2025安全优先的大模型研究报告_54页_2mb

安全优先的大模型研究报告总结

报告背景

本报告聚焦于人工智能大模型在安全领域的应用与发展，重点关注大模型内生缺陷转化为安全需求的趋势，以及如何通过技术手段实现“安全优先”的大模型应用。研究显示，随着大模型技术的普及，国家监管、社会治理与企业安全需求共同推动了安全优先的大模型市场发展。

关键发现

1. 安全性至关重要：大模型内生缺陷（如幻觉、数据漂移）无法完全避免，决定了安全能力是其业务发展的原生需求。
2. 监管与合规驱动：全球和中国高强度监管为人工智能安全提供了政策基础，合规是现阶段市场发展的核心驱动力。
3. 安全能力的核心逻辑：
   • 以“模”制“模”：通过安全小模型消减大模型风险，但需甄别技术能力的差异。
   • 权限与身份重塑：解决大模型引入后业务流程变化导致的权限失效问题。
   • 安全工程保障：通过全生命周期管理覆盖数据、模型、基础设施等多维度风险。
4. 未来趋势：
   • 端侧大模型需求激增，需针对性设计轻量化安全能力。
   • 后训练推动高质量数据价值提升，数据安全面临更高挑战。
   • 智能体应用白热化竞争，催生更多安全需求。

推荐供应商

数世咨询评选出以下五家供应商：

1. 奇安信：提供全生命周期安全保障，涵盖安全开发、测试与运营。
2. 绿盟科技：推出“AI安全一体机”与“大模型安全围栏”，覆盖内容安全与算力管控。
3. 联通数科：凭借云网资源构建智算安全防护体系，实现端到端安全。
4. 火山引擎：整合字节跳动安全技术，专注云上大模型安全防护。
5. 安泉数智：首创“大模型安全五步闭环”，覆盖全生命周期风险管理。

安全能力图谱

安全应覆盖六个维度：

1. 供应链安全：检测模型组件漏洞与后门风险。
2. 数据安全：保护预训练、后训练及用户输入数据。
3. 内容安全：识别对抗性攻击、内容违规与输出审核。
4. 业务应用安全：防止非授权访问与敏感信息泄露。
5. 模型安全：抵御幻觉、数据漂移与推理风险。
6. 基础设施安全：确保算力资源分配与终端防护。

综合推荐

• 安全优先的核心在于技术与管理结合，构建体系化防护能力。
• 典型案例展示了供应商在政务、科技制造、央企等领域的落地成效，涵盖风险评估、内容审核、权限管控等场景。