腾讯大模型全生命周期安全治理与防护体系

识别大模型落地过程中的安全与合规痛点

大模型技术已从专家系统（1968）演进至深度学习（2006）并进入“大模型”时代（达特罗斯会议 1956），成为企业数字化的重要驱动力。然而，企业在部署大模型时面临严峻的端到端安全风险，主要集中在以下维度：

• 治理与合规风险： 缺乏AI安全治理框架和责任主体，存在法律法规遵从风险（如违反数据保护法规、知识产权侵权及跨境数据流动合规问题）。
• 数据安全与隐私风险： 训练数据泄露、模型文件泄露及用户数据泄露。在模型训练阶段，存在样本投毒（数据污染）风险。
• 模型内生安全： 包含越狱风险、内置提示词泄露、模型推理劫持（对抗样本攻击）以及远程命令代码执行（RCE）。
• 基础设施与供应链风险： 涉及200+大模型组件的漏洞检测需求，以及供应链投毒、开源模型/库污染风险。
• 业务应用风险： Prompt注入攻击、API越权、DDoS攻击导致服务中断或性能下降，以及自动化Agent权限滥用。

构建覆盖全生命周期的安全防护架构

腾讯基于安全专家能力，深度剖析大模型原理，建立了从训练到推理的全链路防护体系。该体系通过接口输入、内容预处理、模型识别、策略辅助、平台调度分析、人工标注运营共6个维度为模型提供支撑。

• 治理框架： 建立腾讯大模型安全治理框架，围绕生命周期不同阶段制定对应安全策略。
• 边界与API安全： 部署腾讯 LLM-WAF 大模型智能安全防护网关，专为大语言模型设计，提供多模型、多场景、高并发环境下的全链路防护。
• 态势感知与风险管理： 利用腾讯AI-SPM（大模型安全态势感知系统），作为攻击面和漏洞管理系统，保护基础设施运行环境。
• 攻防对抗： 组建腾讯AI安全团队进行Red Team对抗实践，聚焦实战攻防与AI安全研究，主动发现大模型及生态存在的漏洞风险。
• 数据安全： 实施大模型的全生命周期数据安全与隐私保护，涵盖数据分类分级风险评估、动态脱敏及防泄漏技术。

量化安全防护能力与业务指标

基于腾讯混元大模型的实际运营与测试基准，安全体系在以下关键指标上表现明确：

• 漏洞检测覆盖： 支持针对大模型组件的200+漏洞检测，并提供POC形式的精准检测（20+）及基于版本的漏洞识别（200+）。
• 资产识别能力： 系统已支持识别22个大规模资产，并对34个DNS威胁进行监测，实现50+组件识别能力。
• 攻击防御能力： LLM-WAF支持实时检测并拦截算力滥用、提示词攻击及数据泄露风险；同时针对6类大模型组件漏洞的攻击行为提供示警。
• 合规与标准： 建立了大模型安全性测试基准，参考大语言模型(LLM) 安全性测评基准，满足监管要求，提供安全、可控、可靠的服务。

验证安全体系的实际应用案例

以腾讯混元大模型为护航对象，该安全体系已在实际业务中发挥效能：

• 实施内容： 以腾讯安全专家能力为基础，深度了解大模型原理，建立针对大模型的安全测试方法，主动发现风险。
• 防护流程： 在用户提问内容进入大模型服务源站前，经过LLM-WAF 大模型安全防护平台，执行风险消耗拦截（不当内容、提示词攻击、注入攻击、BOT攻击、API越权）。
• 运营保障： 结合蓝军攻防演练与大模型威胁情报，对阶跃星辰等接入多模型场景提供内容安全过滤与安全防护。

依托腾讯安全专家能力与技术积累

选择腾讯大模型安全方案的核心竞争力在于以下几个维度：

• 技术深度： 拥有AI RedTeam建设能力，聚焦实战攻防与AI安全研究，具备对NLP、语言模型深入的技术理解。
• 产品成熟度： 提供LLM-WAF与AI-SPM等成熟产品，支持多模型接入与自定义敏感库配置。
• 全链路保障： 覆盖从数据采集安全、使用安全、存储安全到模型训练、推理部署、上线运营的全流程，确保系统稳定性与运维管控。
• 专家背书： 方案由分享人: demonbinli代表的腾讯AI安全团队输出，基于多年安全运营与攻防对抗经验。