2024政务大模型安全治理框架-奇安信_25页_2mb

奇安信集团政务大模型安全治理框架总结

政务大模型是针对政务场景的行业专属大模型，通过知识增强、模型微调等技术手段，在通用大模型基础上优化以满足政务需求。其应用涵盖公共服务、办公自动化、城市治理等领域，旨在提升政府决策效率、优化服务体验、增强社会治理能力。然而，其快速发展也带来多类安全风险，需构建系统化的治理框架以确保合规与安全运行。

主要安全风险分类

1. 数据安全风险：包括违规数据收集、泄露、勒索及标注环节的规则模糊、人员失误或数据质量缺陷，可能导致敏感信息外泄或模型性能下降。
2. 训练语料安全风险：数据投毒或内容违规会误导模型学习，影响生成内容的合规性。
3. 模型使用安全风险：如未备案的基础模型、生成不当内容、模型泄露或篡改，可能威胁系统稳定性及国家安全。
4. 应用安全风险：涉及代码漏洞、代码泄露、Web/API攻击及访问控制不足，影响系统运行安全。
5. 软件供应链风险：开源组件漏洞、恶意代码植入、供应商管理缺陷及模型后门隐患可能引发连锁安全问题。
6. 生成内容风险：可能涉及违反社会主义核心价值观、侵犯知识产权、泄露个人信息或包含歧视性内容，导致社会舆论风险。
7. 大模型自身风险：如提示注入攻击、拒绝服务攻击、提示词泄露及越狱漏洞，威胁系统可控性。

安全治理框架核心内容

• 合规要求：遵循《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规，确保政务大模型运行符合国家政策及安全标准。
• 安全机制：建立组织协同管理框架，涵盖统筹方（政数局）、业务方（委办局）、支撑方（模型商、数据商）及监管方（网信办），并制定分类分级管理制度、全过程安全管控及安全测试评估流程。
• 技术保障措施：
  • 基础安全：实施纵深防御、身份授权与访问控制。
  • 数据安全：严格数据来源合规性，采用加密、脱敏、去标识化技术，结合隐私计算与数据流转监测。
  • 模型安全：强化训练数据安全管控，保护模型参数与架构，开展分类分级管理及登记备案。
  • 应用安全：通过安全测试、动态监控及应急响应机制，防范代码漏洞、API攻击等风险。
  • 内容风控：部署敏感词过滤、上下文分析及多层审核技术，确保生成内容符合政策导向与伦理规范。
  • 运行监测：建立监管沙盒体系，实时监控数据流动，预警和控制潜在风险。

风险控制关键举措

• 分类分级管理：根据模型风险等级制定差异化的安全策略，低风险场景先行试点，高风险领域加强审查。
• 全流程安全测试：涵盖训练阶段、部署前及运行中的安全评估，包括语料合规性、生成内容审核及技术措施检查。
• 内容风险过滤：通过自动化工具与人工审核结合，动态识别并阻断违规内容生成。
• 数据安全强化：采用加密、脱敏及隐私计算技术，防止数据泄露与滥用。
• 监管沙盒机制：构建测试环境以监控模型数据流动，防范非法访问与传输行为。

治理展望与生态建设
随着生成式人工智能技术的演进，政务大模型安全治理需进一步细化行业规范，强化监管沙盒应用，推动技术与制度协同发展。同时，需完善安全产品与服务生态，如合规咨询、安全测试、内容过滤工具及伦理审核系统，以实现政务大模型在数据、模型及应用层面的安全可控。

政府、企业、研究机构及监管机构需协作构建良性互动生态，保障政务大模型安全、可靠运行，充分发挥其在数字政府建设中的支撑作用，推动政务服务智能化与社会治理现代化。