目前，DeepSeek系列大模型正以惊人的速度渗透至各行各业。据不完全统计，目前已有超过200家头部企业完成DeepSeek技术接口的集成部署，涵盖智能硬件、汽车、传媒、互联网、半导体、教育、文旅、生物医疗等各个行业。近日，多地政务系统接入DeepSeek，进一步为大模型的应用提供了新场景。随着大模型应用的广泛普及，其高效能和易用性背后也面临着内生安全、应用安全等诸多风险挑战，大模型安全保障也将迎来新的发展机遇。
内生安全风险
内生安全风险指人工智能自身缺陷和不足引发的风险，包括模型算法安全、数据安全、系统安全等。例如，大模型需处理大量敏感数据，如用户搜索记录、社交媒体互动及交易信息等，这使其面临数据泄露和隐私侵犯的风险。同时，模型自身可能存在缺陷或后门，容易成为攻击目标。一旦模型参数和权重被泄露，不仅会导致知识产权损失，还可能被恶意复制或篡改，进一步加剧风险。此外，针对模型的特定攻击（如投毒攻击）可能操控输出结果，干扰正常业务运行。
应用安全风险
应用安全风险是指因人工智能的不当使用、滥用甚至恶意利用而产生的安全风险，涵盖网络域、现实域、认知域和伦理域等。大模型系统往往作为知识载体，支撑人类认知决策，尤其在网络域的信息内容安全风险方面，大模型生成的内容可能引发虚假信息传播、歧视偏见、隐私泄露、侵权、有害内容等问题，进而威胁公民生命财产安全、国家安全、意识形态安全和伦理安全。
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