【附下载】重庆信通设计院：大模型 私域落地全攻略

前 言

本文要点：

• 落地路线图

• 落地模式及选择（策略）

• 安全防护构架

• 安全落地技术方案

• 私域安全部署全流程示例

• 大模型安全评估

• 网络安全运营大模型参考架构与赋能

• 其它场景及应用案例

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落地 路线图

遵循原则

需求拉动、问题驱动、创新推动

四个阶段

现状诊断、能力建设、应用部署、运营管理

五个层面

基础设施、数据资源、算法模型、应用服务、安全可信

三个关键维度

安全、可靠、可控

工程实施方面

（1）基础设施侧

• 构建高性能和高可靠的训练和推理基础设施

• 根据行业属性或企业性质，明晰技术路径，如选择大模型部署方式等

（2）数据构建侧

• 全流程数据治理

• 构建数据隐私和安全保护体系

（3）服务能力侧

• 实现大模型与现有业务数据和信息系统对接

• 开展提示工程

• 开发人工智能原生应用等实施方案

技术选型方面

（1）技术指标侧

• 明确技术指标：涉及基础设施、数据资源、算法模型、应用模式和风险控制等方面

（2）评估方法侧

在模型应用的全生命周期，开展技术能力先进性和应用场景适用性等评估。

• 应用前，评估现有模型的性能水平

• 应用中，评估算法模型与实际业务需求的匹配程度

• 应用后，跟进模型使用效果，制定改进方案

落地 三种主要模式

端侧 部署模式

• 部署位置：用户终端设备，如智能手机、个人电脑或专业工作站。

• 主要优点：实现高度个性化的用户体验，最小化数据传输延迟。

• 适用场景：对隐私保护和实时性极高，如离线语音识别、即时翻译和全知个人助理等。

边缘 计算模式

• 部署位置：接近用户的边缘服务器。

• 主要优点：融合云计算强处理能力与端侧低延迟特性。

• 适用场景：适合处理计算和数据要求高、需快速响应的应用。

• 其它优点：减少数据远端云传输，降低带宽需求，提升数据安全性。

云平台 服务模式

• 部署位置：云端基础设施。

• 主要优点：存储和计算资源充足，支持复杂算法及大量数据处理；升级维护灵活，访问便利。

• 风险问题：网络延迟、数据隐私问题等。

• 应对方式：系统设计和改进策略。

大模型设施 安全风险框架

（点击可放大查看）

落地安全 防护构架

基于合规框架和技术风险矩阵，可分为三个层次：

• 底层（运行环境）：

• 保障基础设施安全，涵盖通信网络、区域边界、计算环境、云及容器的安全设计与实现。

• 中层（技术与管理）：

• 技术上实现供应链安全、数据安全、运营安全三类关键业务安全场景；管理上完成合规评估备案，纳入组织机构总体风险管理、安全监测预警及应急响应框架。

• 顶层（目标）：

• 实现基座、模型、数据与算法、运行的安全技术目标，以及模型风险可控、合法合规的管理目标。

安全落地 技术方案

落地的 安全性

（1）内生安全防御

1)数据安全防御

• 大模型数据隐私保护：数据脱敏、数据匿名化、数据加密

• 大模型分布式训练：联邦学习和区块链技术

2)模型安全防御

大模型越狱防御：模型生成优化、系统提示优化、输入输出检测

（点击可放大查看）

• 提示语泄露防御：输入检测、输入处理、输出处理

（点击可放大查看）

3)系统防御

• 硬件层面防御：涵盖漏洞修复防范技术、被动检测防范技术和主动防范技术。防范对模型存储介质的威胁。

• 
  

• 软件层面防御：涵盖用户数据防范技术 、模型数据防范技术。防范对用户及模型数据的威胁。

• 
  

• 框架层面防御：深度学习框架及其依赖的大规模第三方软件包漏洞会威胁模型安全。防范对深度学习框架及依赖库的威胁。

• 
  

• 操作系统层面防御：涵盖访问控制防范技术、加密防范技术 与其他防范技术。防范对操作系统调度过程的威胁。

• 
  

• 网络传输层面防御：涵盖端设备地址防范技术、传输路径防范技术、网络服务防范技术。从网络安全角度保障生成式AI安全。

（2）外生安全防御

1)面向隐私安全攻击的防御：

包含对抗训练、提示工程策略，正则化、Dropout、数据增强、差分隐私、隐私风险检测、生成内容过滤审查等技术。

2)针对毒化数据的防御：

• 采用数据溯源和对齐技术。

• 
  

• 发展高级对抗算法（用复杂数据分析识别异常模式、开发自动排除或修正此类数据的机制）。

• 
  

• 构建统一安全风险防御策略：针对多模态数据（对文本、图像、声音等）。

3)面向恶意后门的防御

• 检查神经元激活特征，识别并消除可能被恶意操纵的神经元。

• 通过模型微调和再训练清除后门。

• 持续监控和定期安全评估。

4)针对提示注入攻击的防御

• 常用防御技术：对抗训练，即迭代收集攻击样本，通过指令微调等优化模型，使其能以拒绝等方式应对新型恶意提示。

• 
  

• 注意事项：过于保守的防御策略会影响内容多样性和趣味性。

（3）衍生安全防御

1)偏见和毒性内容生成风险防范

• 预训练数据排毒

• 基于强化学习的对齐

• 推理阶段的安全风险防控

2)虚假新闻防范

• 大模型直接识别

• 微调的 AIGC 文本检测模型识别

• 依据困惑度与可信度

基于事实核查的虚假新闻检测关键技术：

• 声明检测

• 证据检索

• 声明核查

3)版权侵犯风险防范

• 面向 AI 训练数据安全的水印技术：后门攻击。

• 
  

• 面向 AI 生成内容溯源的水印技术：

✔数字水印技术

✔快速微调技术

✔有效水印提取技术

4)电信诈骗风险防范

• 深度伪造检测技术：

✔基于空间域信号

✔基于频域

✔基于生物信号

• 深度伪造主动防御技术：

✔基于主动干扰

✔基于主动取证

落地的 可靠性

（1）大模型的对抗鲁棒性

• 数据增强：针对不同内容模态设计策略以提升训练样本多样性。

• 训练优化：跨模态数据构建针对性对齐 loss 训练；采用预设攻击函数对样本变换进行对抗训练。

• 增强用户指令精细理解力，检测攻击诱导意图并前置干预。

（2）大模型的真实性

幻觉主要缓解方案：

• 训练阶段改进：涉及预训练、微调等所有模型参数更新。

• 推理阶段干预：根据用户输入生成回复时进行干预。

• 提示语优化：通过优化提示语提升生成效果。

• 输出后处理：对初步生成文本进一步编辑、修改。

• 结合外部知识检索：结合外部知识源的信息检索单元加强生成质量。

• 多智能体交互：引入多个大语言模型参与生成过程。

（3）大模型的价值对齐

1)基础优化手段：

• 清洗训练样本中的 “毒性” 数据

• 引入基于强化学习的对齐技术

2)基于人类偏好的强化学习技术（RLHF）：

包含三个子阶段：

• 指令微调

• 奖励模型训练

• 生成策略优化

3)基于 AI 反馈的强化学习技术（RLAIF）：

• 特点：用 LLM 代替人类标记偏好，对齐效果有限。

• 优化方向：结合人工反馈，兼顾成本与模型效果。

落地的 可控性

（1）大模型的可解释性

• 基于过程信息的解释性

• 基于 CoT（思维链）提示的解释性

• 基于模型内生的机制可解释性

（2）大模型的可标识和可追溯

• 数字水印追溯

• AIGC 检测技术

（3）大模型的指令遵循

• 监督微调

• 强化学习

• 指令优化

落地 安全测评

（1）试题的全面性：

要求：安全评估需覆盖多模态和各种应用场景，且评测试题需全面覆盖可能的安全问题类型。

（2）对抗样本的多样性：

方法：在已有试题基础上通过生成算法构建多样化测试样本。

（3）评估研判的自动化：

新方向：

• 基于商业化大模型服务构建研判策略，但存在成本高、数据隐私、可控性差等问题。

• 构建专用研判大模型

私域安全部署 全流程示例

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大模型 安全评估

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网络安全运营 大模型

参考架构与赋能

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其它场景及应用 案例

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参考资料：《大模型落地路线图研究报告》《大模型安全实践白皮书》《私有化部署必看!大模型设施的安全风险框架和防护方案》《专题·人工智能安全|大模型安全风险分析与防护架构》《超云2025私域大模型部署白皮书》《生成式大模型安全评估白皮书》《工业大模型白皮书》《金融行业大模型应用探索与实践》《网络安全运营大模型参考架构》《大模型安全研究报告》

来源：重庆信通设计院天空实验室