大语言模型技术对网络安全带来新挑战，企业亟需系统应对策略

随着大型语言模型（LLM）技术如ChatGPT和DeepSeek的迅速崛起，全球产业格局正在经历前所未有的重构。根据预测，到2025年，中国的生成式人工智能大模型备案数量将超过300个，这一技术已深度渗透到广大企业的核心业务中。技术的快速发展同样带来了网络安全领域内的重大隐患。传统的网络安全防护机制（以规则和特征为基础）面临着AI技术带来的复合型风险挑战，企业在此背景下亟需制定系统的应对策略。

网络安全威胁的三大跃迁

大语言模型的应用使得网络攻击维度发生了显著升级。新型的社会工程攻击方式，如深度伪造的语音和AI驱动的钓鱼邮件，正在逐步突破传统的网络防护体系。而且，由于用户可用自然语言与模型进行互动，攻击者能够更为灵活地设计攻击策略，导致网络安全威胁的复杂性显著增加。

数据风险趋于泛化。大语言模型的训练过程需要大量数据，其中可能会隐含敏感信息。而这些信息在模型的训练和推理过程中，可能被逆向工程者提取出来，造成数据泄露。由于LLM的开放性和对外部数据的依赖，企业面临插件和第三方API中隐藏的后门等潜在风险。

，供应链威胁也愈发严重。大语言模型通常依赖于开源框架和预训练模型库，而这使得这些技术栈可能成为网络攻击者的目标，攻击者可通过潜藏的后门入侵关键的基础设施，给企业带来更大的安全隐患。

高度复杂性的风险治理

大语言模型在各个行业的深入应用已将网络安全风险治理提升为企业数字化转型中必须面对的核心议题。相较于传统网络安全的风险，LLM所特有的算法黑箱、数据关联性以及技术依赖性特征，使得这种风险治理表现出高度的复杂性和动态演变的特点。

企业特别是国家关键基础设施的运营主体，面临的挑战不仅是业务安全的问题，也关乎国家资产的安全。因此，建立健全大语言模型网络安全风险识别与治理机制是必不可少的举措。

针对风险的关键应对措施

为了有效应对大语言模型带来的网络安全风险，企业应从多维角度制定关键的应对举措，形成一个覆盖技术层、管理层与生态层的风险应对矩阵，从而确保在安全可控的前提下顺利释放技术红利。

1. 升级技术防御体系

动态数据脱敏与访问控制: 企业需实施基于敏感信息识别的实时遮蔽方案，通过语义分析对输入和输出内容进行动态脱敏处理；同时建立多层次访问控制机制，以防止数据泄露。

智能威胁感知与响应: 整合威胁情报和AI异常检测能力，建设新一代AI安全运营中心，确保对新型攻击模式的识别与应对。

模型行为审计与追溯: 构建完善的日志审计机制，记录模型的全生命周期行为，以便于在安全事件发生时能够快速响应。

2. 优化管理体系

建立全生命周期风险管理: 在模型的训练、部署、运维和退役阶段建立闭环管控流程，以确保合规和数据的合法、安全性。

明确“三位一体”责任机制: 划分开发者、运营和使用者的多层次责任，形成全面的安全防护网络。

3. 落实法规与生态协同

完善供应链安全管理: 加强对第三方服务商的安全评估，防范潜在的供应链攻击风险。

开发国产化替代: 降低对国外技术的依赖，通过选择自主可控的LLM框架和工具来提升产品安全性。

4. 国际标准与合规协同: 在国际治理格局的复杂环境下，建立适应多区域监管要求的合规管理框架，同时加强参与国际人工智能治理标准的制定，提升我国在全球话语权。

构建新时代网络安全新范式

大型语言模型技术给企业数字化转型带来了机遇，但同时也提出了复杂的网络安全挑战。面对这些挑战，企业需要以“主动免疫”的理念重构自身的网络防御体系，从传统的被动防御转变为事前防控，事后响应。通过动态数据脱敏、智能威胁感知与全生命周期管理等关键措施，各企业能够提前识别和有效应对新兴安全风险，保障数字化转型的顺利进行。

、企业、研究机构和技术社区也需携手合作，共同推动法规完善、技术攻关和经验共享，携手筑牢安全防线，为数字中国建设和高质量的数智时代发展提供坚实保障。通过共建共享的安全生态，可以将大语言模型技术的创新红利转化为实际经济和社会效益，引领未来的数字智造新趋势。