产业政策与法规研究2025年第4期-端侧大模型安全风险与治理研究-水印版_36页_4mb

端侧大模型安全风险与治理研究报告分析显示，端侧大模型作为AI技术本地化部署的重要载体，在提升用户智能体验和隐私保护的同时，也带来了多维度的安全挑战。报告聚焦于数据、模型和算法三个层面的风险剖析，并提出综合治理框架。

首先，端侧大模型指部署于终端设备的人工智能模型，核心特征包括本地化运行、低延迟响应和强隐私保护，适用于智能手机、智能家居等场景。其发展驱动力源于技术进步（如模型压缩和硬件优化）、应用需求（如个性化服务）和产业生态（如AIoT的兴起），技术架构涉及模型优化、端云协同和硬件加速。

其次，在典型应用场景中，智能手机个人助理依托端侧大模型实现自然语言交互，但面临无障碍权限滥用和数据隐私泄露风险；智能家居语音中枢存在身份认证缺陷和网络通信不安全问题；工业物联网边缘节点则易遭受攻击导致数据泄露和生产安全隐患。

安全风险分析覆盖数据泄露、模型篡改和算法偏见。例如，数据在采集、传输和存储环节易被窃取或滥用；模型可能被逆向提取或植入后门；算法偏见会放大社会歧视。治理体系包括法律法规完善（如明确数据安全标准和责任划分）、行业标准制定（强化安全认证和评估）、企业内部管理（建立安全制度和应急响应）及用户教育（提升隐私保护意识）。

报告结论强调安全风险的复杂性和多样性，需通过管理层面的多方协同治理，结合技术创新（如可验证隐私计算）来保障安全。展望未来，安全将成为产业核心竞争力，推动技术和服务在可信轨道上持续发展。