2025端侧大模型安全风险与治理研究报告_36页_4mb

报告摘要

产业政策与法规研究：端侧大模型安全风险与治理研究

赛迪研究院政策法规所（工业和信息化法律服务中心）发布研究报告，聚焦端侧大模型的安全风险与治理机制。

一、端侧大模型概述与发展现状

端侧大模型（On-device Large Model）是将优化后的大规模AI模型直接部署在终端设备（如手机、PC、物联网设备、智能家居、工业边缘节点等），具备本地化运行、低延迟响应、强隐私保护三大核心特征。其发展驱动力包括技术创新（模型压缩、硬件性能提升）、应用需求（个性化体验、数据隐私保护）以及产业发展（AIoT生态扩展）。技术架构涉及模型压缩（量化、剪枝、蒸馏）、端云协同机制以及硬件加速（NPU等AI算力单元）。

二、端侧大模型典型应用场景与安全风险

智能手机个人助理

功能特点：自然语言交互、任务自动化、个性化推荐（基于本地数据，无需云端处理）
安全风险：
- 无障碍权限滥用：利用“无障碍服务”实现跨应用自动化操作，易导致敏感信息窃取。
- 数据隐私泄露：部分功能依赖云端处理，形成数据“黑箱”。
- 数据流转不透明：跨应用数据共享缺乏透明度，用户难控。
治理建议：完善用户授权机制、提升数据链路透明度、明确厂商责任。

智能家居语音控制中枢

功能特点：语音指令控制、场景联动、远程管理
安全风险：
- 身份认证缺陷：默认弱密码、认证机制漏洞导致设备被入侵。
- 网络通信不安全：未加密传输易导致数据泄露。
- 语音数据被监听：设备持续“监听”引发用户隐私担忧。
治理建议：加强网络安全防护、提升数据加密强度、制定行业标准。

工业物联网边缘计算节点

功能特点：实时数据处理、预测性维护、自动化控制
安全风险：
- 边缘节点被攻击：物理防护弱、网络漏洞易被利用。
- 数据泄露与篡改：工业数据敏感，影响生产安全。
- 物理安全威胁：设备部署环境开放，易受攻击。
治理建议：实施访问控制、定期安全审计、强化物理保护。

三、安全风险深度剖析

数据安全风险：泄露、篡改、未经授权的滥用（如模型训练数据采集）。
模型安全风险：
- 模型窃取：通过逆向工程获取模型参数。
- 模型篡改：植入后门，导致非法操控（如自动驾驶中的对抗样本攻击）。
- 模型滥用：利用窃取模型实施诈骗、社会工程学攻击。
算法安全风险：
- 算法偏见：训练数据不均衡导致不公平决策。
- 对抗攻击：构造对抗样本欺骗模型。
- 可解释性不足：搭建“黑箱”影响审计和追责。

四、安全治理体系构建

法律法规与政策监管：
- 完善数据安全、隐私保护、算法伦理相关法律。
- 明确设备制造商、模型提供商、开发者、云服务商等多方责任。
- 加强执法，建立跨部门协同监管机制。
行业标准与自律机制：
- 推动制定覆盖全生命周期的端侧大模型安全标准。
- 鼓励行业组织建立自律公约，制定安全认证体系。
企业内部安全管理：
- 制定数据、模型、算法安全管理制度。
- 加强员工培训，提升安全意识。
- 建立应急响应机制，快速处置安全事件。
用户教育与权益保障：
- 提升用户对风险的认知，普及安全防护技能。
- 保障用户知情权和控制权，提供便捷维权渠道。