學習轉載：專題·人工智能安全 | 政府部門DeepSeek私有化部署的安全管理策略研究

模型私有化部署的安全風險分析

與使用公有大模型相比（將數據上傳給公有大模型進行訓練、微調、分析和運用），私有化部署雖然避免了數據外溢的風險（或將風險控制在一定的范圍內），但政府部門的管控措施和技術能力與阿里、騰訊、深度求索等專業機構相比仍有較大差距，DeepSeek私有化部署的安全風險更應引起足夠關注。

目前尚未有明確的公開案例顯示政府部門直接部署的大模型遭受攻擊，但從大模型安全技術研究中可以看到一些潛在的安全風險。作為一項全新的技術應用，DeepSeek私有化部署的安全風險呈現出技術復雜性與攻擊隱蔽性并存的特點，涉及數據安全、內容安全、運行安全等多方面的主要安全風險，同時還包括算力盜取、軟件供應鏈安全、運營管理等其他潛在風險。

數據安全風險

大模型的訓練和應用依賴大量數據，數據的全生命周期管理過程復雜，涉及多環節與多主體，這使得大模型的數據安全面臨諸多挑戰，在數據采集、傳輸、存儲、使用等環節，都存在數據安全風險。

一是數據泄露。在數據收集、存儲和使用過程中，若加密和訪問控制措施缺失或薄弱，政務數據極易被竊取。數據庫配置錯誤、弱口令、未授權訪問接口等問題，都可能導致數據泄露，給政府部門帶來嚴重損失。

二是模型篡改。攻擊者可以通過未授權訪問Ollama的模型管理接口，讀取、下載或刪除模型文件，甚至篡改模型文件，導致模型不可用或輸出錯誤結果，影響政府部門的正常業務運作。

三是數據隱私。大模型訓練需要大量數據，政府部門的數據可能涉及社會公眾的個人敏感信息。若數據處理不當，如未進行有效脫敏、加密等處理，可能侵犯公眾隱私，進而引發法律風險和社會信任危機。

內容安全風險

大模型基于算法和海量數據進行學習并生成內容，其理解和生成邏輯存在一定的局限性，容易受到外部輸入的干擾。同時，訓練數據的質量和多樣性也會影響大模型輸出內容的安全性。

一是誤導推理結果。攻擊者通過投毒攻擊向大模型輸入對抗樣本，誘導大模型在推理階段輸出偏差結果。這種攻擊難以察覺，卻會嚴重影響模型的可靠性和準確性，可能會誤導行政審批、政務服務的業務辦理。

二是內容生成違規。大模型可能生成的內容包含敏感信息（如政治敏感、色情暴力、歧視性等內容）。如果缺乏管控措施，這些內容不僅會損害政府部門形象，還可能導致法律責任，引發社會負面輿論。

模型安全圍欄：輸入檢測、輸出檢測，檢測敏感信息

三是虛假信息傳播。由于大模型理解和生成能力的局限性，可能產生幻覺，生成虛假或錯誤信息。若這些信息被發布在政府部門網站、小程序、公眾號等平臺，并廣泛傳播，可能會對社會秩序和公共利益造成嚴重損害。

運行安風險

大模型的穩定運行依賴復雜的技術架構和網絡環境，涉及多種應用組件、網絡傳輸過程以及API接口交互，這些環節中的任何一個出現問題，都可能引發運行安全風險。

一是應用組件漏洞。大模型所依賴的深度學習框架、Web服務器、數據庫管理系統等應用組件可能存在漏洞，這些漏洞可能被攻擊者利用，導致數據泄露、服務崩潰或惡意代碼執行。

二是數據傳輸安全。數據在網絡傳輸過程中，若未加密，易被攻擊者竊聽、篡改或劫持。中間人攻擊可攔截網絡通信，干擾大模型與用戶及其他系統之間的數據交互，影響模型的正常運行。

三是API接口風險。在DeepSeek私有化部署中，如果應用程序的訪問控制配置不當，攻擊者可能通過弱密碼或未授權的API接口獲取用戶數據和配置信息。如果認證和授權機制配置不當，可能導致攻擊者能夠繞過身份驗證，訪問未經授權的資源，導致政府部門的敏感數據泄露或模型被惡意調用。

模型私有化部署的安全管理建議

***多次強調要“堅持統籌發展和安全，堅持發展和安全并重，實現高質量發展和高水平安全的良性互動”。當前，人工智能技術仍處于起步階段，DeepSeek也存在幻覺率較高的問題，短時間內難以對政府部門的業務工作進行全面學習和人工替代。為有效應對政府部門DeepSeek私有化部署帶來的安全風險，建議建立一個覆蓋部署前安全評估、運行中實時監測以及事后應急響應的閉環管理策略。

通過專業化的安全評估，精準識別潛在安全隱患；進行常態化的安全監測，實時掌握大模型運行狀態；建立高效的應急響應機制，確保及時迅速采取措施以降低損失，保障大模型的安全穩定運行。

大模型安全評估

大模型安全評估是保障大模型安全運行的關鍵手段，可以圍繞大模型全生命周期展開，從多維度、多層面進行評估，識別安全隱患，提升模型的安全性、可靠性和合規性。

1. 大模型安全評估目標

一是識別安全隱患。通過全面評估，提前發現大模型在各個環節中存在的安全漏洞和風險點，及時采取措施進行修復和防范。

二是確保合法合規。依據《中華人民共和國網絡安全法》《生成式人工智能服務管理暫行辦法》等相關法律法規和標準規范進行評估。

三是提升模型安全性。根據評估結果，提出針對性的安全改進建議和措施，優化大模型的安全防護機制，提高模型的安全性和可靠性。

2. 大模型安全評估方法

一是漏洞掃描。利用漏洞掃描工具對大模型所依賴的服務器、網絡設備、操作系統以及各類應用組件進行全面掃描，檢測是否存在SQL注入、XSS、SSRF等常見漏洞。

二是開展滲透測試。模擬真實的攻擊場景，從網絡邊界、應用層、數據層等多層面嘗試突破大模型系統的安全防線，發現潛在的安全漏洞和薄弱環節。

三是數據安全風險評估。評估大模型數據在收集、存儲、傳輸和使用過程中的安全性，包括加密措施是否有效、訪問控制是否嚴格、數據脫敏和隱私保護是否到位等。

四是模型安全評估。分析模型的算法安全性、架構合理性以及訓練過程的可靠性，檢測是否存在過擬合、梯度泄露、數據投毒等問題，評估模型對抗魯棒性。進行人工對抗測試，與大模型進行“對話邏輯”層面的對抗，嘗試利用提示詞注入等手段誘導模型產生不安全輸出。

3. 大模型安全評估內容

一是數據安全評估。檢查數據庫配置、訪問接口等是否存在漏洞，審查數據處理過程中對個人敏感信息的處理是否合規，評估數據在全生命周期的完整性。

二是內容安全評估。測試惡意輸入數據（如對抗樣本）對模型語料庫的污染后果，檢測模型內容過濾能力，輸出是否會生成包含政治敏感、色情、暴力、歧視性等內容，判斷模型生成的信息是否真實可靠。

三是運行安全評估。檢查深度學習框架、Web服務器、數據庫管理系統等應用組件是否存在漏洞，數據在網絡傳輸過程中是否加密脫敏，審查API接口的身份驗證、授權機制是否有效等。

大模型實時安全監測

對大模型的運行環境、交互內容和系統性能進行實時動態監測，能及時發現并處置潛在的安全問題，確保大模型運行的安全性和可靠性。

1. 監測目標

實時監測大模型的運行狀態，識別并防范提示詞注入、指令劫持、角色扮演、反向誘導等惡意攻擊行為，研判大模型的輸入輸出內容，發現并阻止有害信息生成，檢測對大模型算力的惡意消耗行為，保障大模型的資源合理使用。

2. 監測范圍

一是輸入內容監測。對使用者輸入的提示詞進行全面監測，涵蓋文本、音頻、圖片等多種內容類型，重點關注開放式Web應用安全項目（OWASP）top10風險、人工智能機器人活動、敏感信息與價值觀判斷相關的內容。

二是輸出內容監測。監測大模型生成的輸出內容，檢查是否包含敏感信息、違法違規內容、虛假信息或其他不符合安全規范的信息。

三是運行狀態監測。監控大模型的運行性能指標，如圖形處理器（GPU）使用率、內存占用、響應時間等，以及系統的網絡流量、請求頻率等，及時發現異常情況。

3. 監測內容

一是有害信息監測。實時監測輸入提示詞和大模型輸出內容，利用分類模型和敏感詞表，檢測是否存在違法違規內容。

二是敏感信息監測。對輸入輸出內容進行敏感信息判斷，識別是否包含訓練數據中的名字、地址、電話號碼等敏感信息。

輸入輸出檢測有害信息和敏感信息

三是模型幻覺監測。檢驗大模型在業務領域生成結果的可信度，通過與已知準確信息對比驗證機制，評估大模型的幻覺率。

四是提示詞監測。運用提示詞攻擊識別模型，檢測輸入提示詞中是否存在欺騙性或誤導性指令。

五是角色扮演攻擊監測。監控模型在角色扮演場景下的輸出內容，判斷模型行為是否符合安全規范。

六是算力消耗監測。實時監測大模型的算力使用情況，通過設定GPU使用率、任務運行時長、請求內容量等閾值，評估提示詞對大模型的算力消耗程度，識別惡意消耗資源的行為。

大模型應急響應機制

為在大模型發生安全事件時能夠迅速做出反應，將損失降至最低，政府部門需要健全大模型安全事件應急響應機制，并依據不同事件類型制定相應的響應策略。

1. 攻擊事件響應

一是攔截攻擊IP。監測系統一旦識別出提示注入攻擊，立即攔截攻擊IP，阻止惡意提示詞進入大模型。記錄攻擊告警的詳細信息，如源IP、請求內容、時間等，為后續溯源和分析提供依據。

二是修復檢測機制。分析提示注入攻擊繞過現有檢測機制的原因，更新提示詞檢測模型和規則。采用更先進的自然語言處理技術，提高對惡意提示詞的識別能力，防止類似攻擊再次得逞。

三是模型安全加固。對大模型的輸入處理模塊進行加固，增加對輸入內容的合法性和安全性的驗證環節。強化模型的魯棒性，使其在面對各種惡意輸入時能保持穩定運行，不被誘導產生異常輸出。

四是加強數據安全防護。對涉及泄露的敏感數據，進行加密處理或刪除。完善數據訪問控制機制，限制對敏感數據的訪問權限，采用多因素身份驗證等方式提高數據安全性。同時，對數據存儲和傳輸過程中的加密措施進行升級，防止類似泄露事件再次發生。

2. 有害信息生成事件響應

一是及時阻斷傳播。監測到大模型生成暴力、偏見、仇恨言論或虛假信息等有害信息時，應立即切斷相關輸出的傳播路徑，停止向使用者提供包含有害信息的內容。

二是隔離問題模塊。確定產生有害信息的大模型模塊或相關組件，對其進行隔離。暫停該部分功能，避免其繼續生成有害內容影響整體系統。

三是分析產生原因。檢查訓練數據是否包含不良內容，導致模型學習到有害信息；審查提示詞檢測機制是否存在漏洞，使惡意提示詞繞過檢測；分析模型算法是否存在缺陷，對特定輸入產生錯誤的理解和輸出。

四是修復與驗證。根據分析結果進行針對性修復。若訓練數據存在問題，清洗或替換含有害信息的數據；若提示詞檢測機制有漏洞，更新檢測模型和規則，提高檢測精度；若算法缺陷，優化算法或調整模型參數。修復完成后，進行多輪測試驗證，確保模型不再生成有害信息。

3. 模型幻覺事件響應

一是暫停相關應用。當發現模型在業務領域產生不可信結果時，立即暫停該模型在相關場景下的使用，避免基于錯誤結果引導政府部門做出錯誤決策。

二是模型數據審查。審查模型訓練數據，查看是否存在數據偏差、錯誤標注或不完整的情況，分析模型算法的訓練過程和參數設置，檢查是否存在過擬合、欠擬合或其他算法缺陷。

三是重新訓練與優化。根據審查結果，對模型進行重新訓練與優化，修正訓練數據，調整算法參數，改進模型結構，加強對訓練數據的質量控制和模型性能的監測。

四是驗證與重新部署。重新訓練后的模型需經過嚴格的驗證測試，包括使用獨立的測試數據集、進行實際場景模擬等方式，驗證模型是否仍存在幻覺問題，并持續監控其輸出結果。