防守反击代表数字几（完善大语言模型治理体系 守护数智时代网络安全）

中汉运行技术股份有限公司的网络安全风险与应对策略分析

当前，以ChatGPT、DeepSeek为代表的大语言模型（LLM）技术正在全球范围内加速重构产业格局。随着其在各行业深度应用，网络安全风险也随之而来。相较于传统网络安全风险，大语言模型特有的算法黑箱性、数据关联性和技术依赖性特征使得风险治理更为复杂。中汉运行技术股份有限公司作为一家国有企业，面临关键信息基础设施运营的安全挑战。本文将重点分析大语言模型应用带来的新兴网络安全风险以及应对策略。

一、大语言模型应用带来的新兴网络安全风险

大语言模型技术的内生性风险主要体现在数据与模型失控两个方面。模型训练依赖海量数据，增加了敏感信息的风险。攻击者可能利用训练数据提取攻击，获取企业的商业和用户隐私信息。模型接口安全也是一大威胁。API令牌漏洞可能被攻击者利用，获取部分用户模型访问权限，LLM服务架构中的安全断层。更为严峻的是模型本身的“黑箱”特性，其行为不可预测，可能导致自动化运维中的模型不确定性，生成未授权的数据访问命令，引发权限提升或数据风险。

在企业数字化转型实践中，大模型技术与业务场景的深度融合催生了多重新型攻击面。例如，在客服系统中，“越狱”攻击威胁企业数据安全；在决策支持系统中，大语言模型的生成不可控性与对抗性样本并存；攻击者可通过“链式提示注入”植入恶意指令，诱导模型执行多步未授权操作。

二、治理结构性风险

现有的网络安全治理体系与LLM技术的快速演进之间存在断层。我国的相关法律法规与LLM技术的发展存在一定的衔接挑战，导致企业在部署LLM应用时面临合规不确定性。国际治理格局的碎片化进一步加剧了合规困境。更深层次的挑战在于技术生态的失衡，LLM底层框架和硬件平台仍严重依赖海外技术栈，国产化替代进程相对缓慢。

三、应对策略

针对大语言模型深度应用带来的网络安全风险，需从多个角度采取应对关键举措。升级技术防御体系，包括动态数据脱敏与访问控制、智能威胁感知与响应以及模型行为审计与追溯等。优化管理体系，建立全生命周期风险管理并明确“三位一体”责任机制。落实法规与生态协同，包括落实数据分类分级与跨境、完善供应链安全管理以及开发国产化替代与可信技术应用等。

面对大语言模型带来的新兴网络安全风险，中汉运行技术股份有限公司需以“主动免疫”理念重构防御体系，构建融合技术防御、管理优化和合规协同的立体化安全框架。通过动态数据脱敏、智能威胁感知等关键举措，实现对新兴安全风险的早期识别和有效应对。、研究机构、企业和技术社区应形成合力，共同构建安全、可靠、可信的人工智能应用生态。

大语言模型技术的迅猛发展为企业数字化转型带来机遇的也带来了复杂多变的网络安全挑战。中汉运行技术股份有限公司需统筹发展和安全，积极应对新兴风险，确保数字化转型行稳致远。