20260105-北京火山引擎科技-生成式AI安全白皮书_28页_5mb

生成式AI安全白皮书总结

核心内容

生成式AI技术正在快速改变各行各业，但其带来的安全风险也日益凸显。火山引擎作为AI云原生基础设施的提供者，致力于构建可信、可控、合规的AI服务保障体系，涵盖模型层、应用层、数据层以及治理与合规层。火山引擎通过技术与治理的双重保障，确保AI服务在全生命周期内安全可靠。

主要观点

• 生成式AI安全是系统化工程，需从开发、部署、运行到审计的全流程覆盖。
• 生成式AI面临的核心风险包括：监管合规、数据隐私、模型安全、AI智能体安全、传统Web安全等。
• 安全责任需由服务提供者与开发者共同承担，依据服务类型和模型构建方式不同，责任划分也有所差异。
• 火山引擎构建了“三层级”安全体系：AI基础设施安全、模型与平台安全、AI智能体安全。
• 安全左移和AI-Native安全开发运维（DevSecOps）是未来趋势，安全应融入产品设计的每一个环节。
• 开放生态与责任共担是构建AI安全生态的重要方向，通过标准化接口和安全协作提升整体安全性。

关键信息

一、生成式AI安全风险

1. 模型层：提示词注入、越狱攻击、对抗样本、模型投毒等，威胁模型输出的准确性和安全性。
2. 应用层：插件与工具调用扩大了攻击面，需进行意图识别与动态授权。
3. 数据层：数据污染、隐私泄露、越权访问等，要求数据全生命周期治理。
4. 治理与合规：需实现“可解释、可审计、可问责”，满足法律法规要求。

二、火山引擎安全保障体系

1. 合规责任：

   • 备案合规：火山引擎提供的豆包大模型已完成算法与服务备案。
   • 内容安全合规：构建内容安全策略，对生成内容进行严格管控。
   • 内容标识合规：满足显式与隐式内容标识要求。

2. 隐私责任：

   • 训练数据合规：火山引擎对训练数据来源进行审核，保障数据安全。
   • 客户数据安全：提供加密传输、存储、访问控制与审计能力，确保数据不被泄露。

3. 安全责任：

   • 基础设施安全：火山引擎提供安全隔离、权限控制与威胁防护。
   • 模型安全：通过全生命周期治理、风险过滤、质量评估与安全审计保障模型安全。
   • AI智能体安全：实现统一身份管理、最小权限控制、可信调用链与行为审计。

三、火山引擎安全技术体系

• 链路全加密：确保用户数据在传输过程中不被截获。
• 数据高保密：采用多层级加密，支持用户自持密钥（HYOK）管理。
• 环境强隔离：通过容器沙箱、网络隔离、可信硬件等技术保障环境安全。
• 操作可审计：记录并保留关键操作日志，支持安全策略验证与风险识别。
• 机密推理：基于硬件级安全隔离，实现“零数据留存”与“透明可验证”。
• AI智能体安全：提供Agent Identity、TIP、双重校验与最小权限等机制，防止越权与滥用。
• 大模型应用防火墙：识别并拦截提示词注入、越狱攻击、敏感信息泄露等行为，保障模型运行安全。

四、火山引擎合规资质与认证

• 火山引擎已通过多项国际与国内安全认证，如ISO/IEC42001、ISO27001、ISO27701等。
• 提供标准化安全接口与开放协作，促进生态安全共建。
• 参与多项国家标准制定，推动行业安全体系建设。

行业安全展望

1. 安全左移：安全将从模型上线后延伸至数据采集、训练、部署等全生命周期。
2. 体系化与智能化：构建覆盖基础设施、模型、平台与智能体的纵深防御体系，利用AI进行智能威胁检测与响应。
3. 开放生态与责任共担：安全生态需多方协作，通过标准化接口与开放共享提升整体安全能力。

火山引擎承诺

火山引擎致力于构建可信、可控、合规的AI云原生基座，提供全周期安全保障，助力企业安心使用生成式AI技术，迎接智能时代带来的机遇与挑战。