生成式人工智能(大语言模型)备案中“模型安全加固方案”需包含哪些内容?

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时间:2026-02-21

大模型备案里的“安全加固”,真不是贴个补丁就完事!

最近不少客户问:咱们大模型要过网信办备案,“模型安全加固方案”到底得塞进啥内容?别急——这可不是技术文档堆砌,而是监管视角下的一份“安全承诺书”。

安全加固,本质是“防得住、管得住、说得清”

很多人以为加固就是加个过滤层、拦点敏感词。其实远不止。监管看的是全链路闭环:训练数据有没有污染?推理过程会不会被诱导越狱?上线后异常行为能不能实时捕获?甚至,连提示词工程怎么规避滥用,都得有据可查。换句话说,加固不是“修漏洞”,而是构建一套可验证、可回溯、可审计的安全运行机制。

从数据到部署,每个环节都得有“防护动作”

比如训练阶段,得说明怎么清洗含偏见、违法、隐私泄露风险的数据;微调环节,要写清楚对抗样本测试怎么做的、防御后门注入的策略;推理服务上线前,必须有内容安全网关+实时响应策略(像关键词动态拦截+语义级风险识别双保险);更关键的是——得留痕!每次高危请求触发了什么规则、系统如何响应、人工是否介入,全都得记下来,备查。

九蚂蚁的做法:把加固做成“活方案”,不是交差材料

我们帮客户落地的加固方案,从来不是套模板。会结合模型实际用途(比如是做客服对话,还是金融合规问答),定制化设计风险点清单;用真实业务场景做红蓝对抗测试;还配套输出《安全运营手册》,告诉客户日常怎么盯日志、怎么升级策略、怎么配合监管检查。备案只是起点,真正价值在于——模型上线后,安全能力始终在线。

说白了,一份扎实的加固方案,既让监管放心,也让你自己睡得踏实。毕竟,跑得快不如跑得稳,而稳的前提,是每一步都踩在安全的节奏上。

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