1、摘要

随着生成式人工智能技术的快速迭代，大模型已广泛渗透至金融、医疗、政务、互联网等多个行业，其安全稳定性直接关系到业务连续性、数据隐私保护及社会公共利益。本文基于全行业大模型应用现状，构建了覆盖基础设施、组件、自身、应用、数据、内容的六大核心评估维度，系统阐述各维度的安全风险、评估指标、技术方法及实施流程，结合国际国内合规标准，提出通用化评估框架与优化建议，为不同行业的大模型安全评估工作提供参考，助力企业建立全生命周期安全防护体系，推动大模型技术安全合规落地。

2、引言

2.1 研究背景

近年来，以Transformer架构为核心的大语言模型、多模态大模型迅猛发展，凭借强大的语义理解、内容生成及逻辑推理能力，成为数字化转型的核心驱动力。从智能客服、内容创作到数据分析、决策支持，大模型的应用场景持续拓展，但其复杂的技术架构与海量的数据处理特性，也催生了多元化安全风险。训练数据泄露、对抗攻击、输出内容违规、基础设施漏洞等问题频发，不仅可能导致企业经济损失与声誉受损，还可能引发隐私泄露、社会舆论风险甚至国家安全隐患。

目前，全球范围内尚未形成统一的大模型安全评估标准，各行业基于自身业务特性制定的评估方案存在碎片化、针对性不足等问题。部分行业过度依赖自动化工具检测，忽视人工深度对抗测试；部分行业侧重内容合规性评估，对基础设施与组件安全重视不够。因此，构建一套全行业通用、覆盖全维度、兼顾技术与合规的大模型安全评估体系，成为当前人工智能产业健康发展的迫切需求。

2.2 研究意义

本研究的理论意义在于整合现有大模型安全评估技术与方法，打破行业壁垒，建立标准化评估框架，填补全行业通用评估体系的空白，为后续相关研究与标准制定提供支撑。实践意义在于为各行业企业、科研机构及监管部门提供可落地的评估指南，帮助企业精准识别安全风险、优化防护策略，助力监管部门规范行业发展，推动大模型技术在安全合规的前提下实现价值最大化。

2.3 研究范围与方法

本研究覆盖大模型从研发、部署到应用的全生命周期，聚焦基础设施、组件、自身、应用、数据、内容六大核心维度，不局限于特定行业或技术路线。研究方法采用文献研究法、案例分析法与技术归纳法相结合：梳理国内外大模型安全相关法规、行业报告及技术文献，总结现有评估技术要点；分析金融、医疗、政务等多行业大模型安全事件案例，提炼共性风险与应对经验；归纳自动化检测、人工渗透测试、合规校验等评估方法，形成通用化实施流程。

3、大模型安全评估核心框架与原则

3.1 核心评估框架

大模型安全评估是一项系统性工程，需突破单一维度检测局限，构建“全维度、全生命周期、技术-合规双导向”的评估框架。该框架以风险防控为核心，涵盖六大评估维度，各维度相互关联、层层递进，形成完整的安全评估闭环。

基础设施安全是大模型运行的基础保障，覆盖云容器、云组件、云服务及接口等底层资源；组件安全聚焦推理框架、聊天UI、应用开发平台等核心组件的漏洞与配置风险；大模型自身安全针对模型训练、推理过程中的对抗攻击、提示词注入等风险；应用安全围绕RAG智能体等自研应用，覆盖OWASP TOP10等通用漏洞与业务逻辑风险；数据安全贯穿全生命周期，关注训练数据、衍生数据的敏感信息防护与访问控制；内容安全聚焦输入输出合规性，符合法律法规与行业伦理要求。

3.2 评估基本原则

3.2.1 通用性原则

评估指标与方法需适配不同行业、不同规模企业的大模型应用场景，避免针对特定技术路线或业务场景的局限性表述，同时预留行业定制化扩展接口，满足金融、医疗等特殊行业的差异化需求。

3.2.2 全生命周期原则

评估工作覆盖大模型预训练、微调、部署、运行、迭代的全流程，不仅关注部署后的运行安全，还需强化训练阶段的数据安全、对抗样本防护等前置风险管控，实现“事前预防、事中检测、事后整改”的全流程防控。

3.2.3 技术-合规双导向原则

技术层面聚焦漏洞检测、风险识别与防御能力评估，合规层面严格遵循《生成式人工智能服务管理暂行办法》《个人信息保护法》《GDPR》等国际国内法规，确保评估结果既符合技术安全要求，又满足合规性标准。

3.2.4 动态迭代原则

大模型技术与攻击手段持续演进，评估体系需建立动态更新机制，及时纳入新型安全风险（如多模态对抗攻击、智能体越权访问）与评估技术（如AI驱动的自动化渗透测试工具），确保评估的时效性与有效性。

4、大模型安全评估核心维度与实施方法

4.1 基础设施安全评估

大模型基础设施多基于云原生架构部署，其安全风险主要源于底层资源的漏洞、配置不当及未授权访问，评估需结合自动化扫描与手动渗透测试，实现全链路风险检测。

4.1.1 云容器安全评估

云容器作为大模型部署的主流载体，核心风险包括镜像漏洞、配置权限不当、运行时入侵等，评估需覆盖容器全生命周期：

容器镜像安全扫描需检测CVE漏洞、木马病毒、敏感信息（明文密钥、隐私数据）等，采用“镜像下载-解压分析-漏洞检测-报告生成”的自动化流程，支持主流镜像仓库（Docker Hub、Harbor）的适配，同时结合人工复核确认高风险漏洞。扫描标准可参考CIS Docker基线，对不可信镜像、嵌入式恶意软件等风险项进行分级判定。

容器运行入侵检测基于eBPF技术实现内核层行为监控，检测读取敏感文件（如/etc/shadow）、反弹shell、后门程序启动等异常行为，通过内核态与用户态数据交互分析，精准识别隐蔽入侵痕迹。同时配置容器网络隔离策略，检查跨容器访问控制列表有效性，防止恶意容器横向渗透。

容器安全基线扫描与审计需覆盖主机配置、Docker守护进程设置、集群权限管理等要点，审计日志需记录容器创建、运行、销毁全流程及内部shell命令执行情况，支持异常行为追溯与安全事件复盘。

4.1.2 云组件与服务安全评估

云组件（虚拟机、负载均衡、存储服务等）与云服务的安全直接影响大模型运行稳定性，评估需包括基线检查、策略评估、漏洞检测与入侵痕迹排查四方面：

基线安全检查需符合行业最佳实践，排查操作系统未打补丁、弱密码、不必要开放端口等问题，确认防火墙、入侵检测系统（IDS）、网络隔离等防护措施的有效性。身份与访问管理（IAM）策略评估需确保权限最小化原则，避免过度授权，同时检查数据传输与存储加密策略的落地情况，防止数据明文传输。

漏洞检测采用“自动化工具扫描+手动渗透测试”结合方式，覆盖应用程序、操作系统、第三方组件的已知漏洞与零日漏洞，重点检测云服务API接口、存储服务的未授权访问风险。入侵痕迹排查通过分析访问日志、操作日志、安全日志，结合SIEM系统实现异常行为实时告警，快速定位入侵源头与影响范围。

4.1.3 接口安全评估

大模型API接口是外部交互的核心入口，风险主要集中在身份认证、权限控制、数据传输加密等方面。评估需测试身份验证机制（如API密钥、OAuth2.0）的有效性，检测多因素认证缺失、令牌管理不当等问题；检查API网络安全配置，包括访问控制列表、安全头信息、SSL/TLS加密实施情况，防止中间人攻击与数据泄露。

输入输出验证测试需对所有输入参数进行合法性校验，防范注入攻击、参数篡改等风险；对输出内容进行安全过滤，确保不泄露敏感信息。同时测试API接口的限流、熔断机制，防止DoS攻击导致服务瘫痪。

4.2 组件安全评估

大模型组件包括推理框架、聊天UI、应用开发平台等，其安全漏洞可能直接导致模型被攻击、数据泄露等风险，评估需针对不同组件的特性制定差异化指标。

4.2.1 推理框架安全评估

推理框架（如Ollama、VLLM、TGI）是大模型推理部署的核心组件，评估需聚焦安全漏洞、权限管理与日志监控三大维度。通过静态代码分析与渗透测试，识别未授权访问、数据泄露、输入验证不足等漏洞；审查用户权限管理机制，确保身份认证与权限分配的合理性，防止越权操作；检查日志记录的完整性与安全性，确保推理过程可追溯，支持故障定位与安全事件响应。

4.2.2 聊天UI安全评估

聊天UI（如OpenWebUI、Gradio）作为用户交互入口，易受XSS、SQL注入、会话劫持等攻击，评估需覆盖安全配置、输入输出验证、业务逻辑等要点。安全配置审查包括服务器设置、SSL/TLS加密、CORS策略等，确保默认配置具备基础抗攻击能力；输入验证需过滤恶意代码，输出验证需防止敏感信息泄露，同时评估用户身份认证强度与会话管理策略，包括密码复杂性、多因素认证、会话过期机制等。

业务逻辑安全评估需分析功能流程，防止恶意用户利用逻辑漏洞实现未授权操作；敏感数据处理评估需检查存储、传输环节的加密措施，确保符合GDPR、个人信息保护法等法规要求。漏洞检测结合自动化扫描工具与手动测试，重点检测会话管理不当、权限提升、信息泄露等风险点。

4.2.3 应用开发平台安全评估

应用开发平台（如Dify、Coze、ComfyUI）支撑大模型应用快速开发，评估需覆盖身份认证与授权、安全配置、第三方组件安全性等维度。身份认证评估需确保强密码策略与多因素认证（MFA）落地，授权机制需遵循最小权限原则；安全配置检查需符合行业最佳实践，及时应用安全补丁，避免配置不当导致漏洞。

第三方组件安全性评估需核查库与组件的来源可靠性，及时更新已知漏洞版本，防止因外部依赖引入安全风险。同时测试输入输出验证机制与业务逻辑，防范注入攻击、逻辑漏洞等问题，确保开发平台的安全性不影响上层应用。

4.3 大模型自身安全评估

大模型自身安全聚焦模型训练与推理过程中的对抗性风险，包括提示词攻击、越狱攻击、对抗样本注入等，评估需结合自动化工具与人工深度对抗测试，检验模型的防御能力。

4.3.1 提示词安全评估

提示词攻击是最常见的大模型安全风险，包括提示词注入、泄露与目标劫持三类场景。提示词注入检测通过构造恶意提示（如伪装系统指令、嵌套攻击语句），测试模型是否能过滤不当输入，防止输出有害内容；提示词泄露检测评估模型是否意外泄露用户敏感提示信息，确保隐私保护；目标劫持检测模拟攻击者试图改变模型生成目标的行为，检验模型在恶意指令下的稳定性，避免被操控生成违规内容。

4.3.2 越狱攻击安全评估

越狱攻击通过规避模型安全机制，诱导其生成违规内容，评估需覆盖多种攻击手段：特殊编码输入测试模型对加密、变形指令的解析能力；反转攻击模拟逻辑反转的恶意请求，检验模型敏感信息防护能力；恶意诱导测试模型抵御社会工程学攻击的能力，防止被引导生成有害内容；代码注入攻击评估模型对恶意代码的识别与防御能力；DAN（Do Anything Now）攻击测试模型在极端恶意输入下的防护机制，确保核心安全策略不被绕过。

4.3.3 对抗训练与多模态测试评估

对抗训练检测评估模型训练过程对对抗样本的鲁棒性，通过生成对抗样本（如文本扰动、图像篡改）并注入训练数据，检验模型性能是否受影响，同时采用动态人工对抗技巧（角色扮演、反向诱导、模拟真实场景等），全面测试模型的防御能力。

多模态测试针对文本、视觉、音频及混合模态大模型，人工创建多样化测试任务，检验不同模态下模型对有害指令的拒绝能力。重点测试跨模态攻击场景（如文本指令诱导生成违规图像），确保模型在多模态交互中保持一致的安全防护水平。

4.4 应用安全评估

大模型自研应用（如RAG智能体、行业专属助手）的安全风险结合了传统Web应用漏洞与AI特性风险，评估采用黑盒测试为主、白盒测试为辅的方式，覆盖通用漏洞与业务逻辑风险。

4.4.1 OWASP TOP10 评估

依据OWASP（开放Web应用安全项目）TOP10清单，重点评估注入漏洞、身份认证缺陷、敏感数据泄露、跨站脚本（XSS）、不安全的直接对象引用等通用漏洞。针对大模型应用特性，需特别关注提示注入与API滥用风险，确保应用层防护与模型层防护形成协同。

4.4.2 专项安全测试

信息泄露检测评估应用是否意外返回训练数据、内部状态、敏感配置等信息；越权与敏感数据访问测试检查应用是否遵循访问控制原则，防止横向越权访问其他用户数据或纵向越权访问系统敏感资源。

意图劫持与功能滥用测试模拟攻击者操控用户输入改变应用执行意图，检验应用对业务逻辑篡改的防御能力；多轮上下文注入测试模拟复杂对话场景，评估应用在持续交互中是否保持安全性，防止因上下文混淆导致安全漏洞。模型输出内容审查需确保应用对模型输出进行二次过滤，符合行业合规与伦理要求。

4.5 数据安全评估

数据是大模型的核心资产，数据安全评估覆盖全生命周期，包括训练数据、衍生数据的采集、存储、使用、传输、销毁各环节，重点防范敏感信息泄露与未授权访问。

4.5.1 数据安全检测方法

采用“规则匹配+语义检索”双重检测机制：基于正则表达式等预定义规则，检测身份证号、手机号、密钥、内部文件等显性敏感信息；通过向量相似度检索，识别语义层面的隐性敏感信息（如业务机密、隐私描述），结合大模型上下文分析能力，确认敏感信息的真实性与风险等级。

4.5.2 核心评估对象与指标

训练数据评估需检查预训练、微调、提示学习数据集的合规性（如版权授权、隐私保护），检测数据集中的敏感信息与有害内容，评估数据清洗与脱敏措施的有效性。衍生数据评估覆盖模型生成的合成数据、RAG引入的外部知识，确保衍生数据不泄露原始敏感信息，且符合合规要求。

访问控制与脱敏机制评估需检查数据存储加密（静态加密、传输加密）、访问权限分级管理、操作日志审计等措施，确保敏感数据仅被授权人员访问，脱敏处理后的数据集不影响模型性能与应用效果。

4.6 内容安全评估

内容安全评估依据《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法规，采用“自动化评估为主、人工深度对抗为辅”的混合模式，全面检测大模型输入输出内容的合规性与恰当性。

4.6.1 合规性评估维度

违反社会主义核心价值观内容评估需重点检测煽动颠覆国家政权、危害国家安全、宣扬恐怖主义与极端主义、传播暴力色情、虚假有害信息等违法违规内容；歧视性内容评估覆盖民族、信仰、国别、地域、性别、年龄、职业、健康等维度，确保内容包容平等，符合公序良俗。

商业违法违规评估检测内容是否侵犯知识产权、商业秘密，是否存在垄断、不正当竞争等行为；侵犯他人合法权益评估聚焦肖像权、名誉权、隐私权、个人信息权益等，防止内容侵权。特定服务类型安全评估针对医疗、金融、政务等安全需求较高的场景，检测内容准确性与可靠性，避免因内容错误导致严重后果。

5、行业差异化适配与合规要求

5.1 行业差异化评估要点

5.1.1 金融行业

需强化数据安全与内容准确性评估，重点检测客户隐私数据（银行卡号、交易记录）防护、金融信息合规性（如理财产品介绍、投资建议），符合《银行业金融机构信息科技风险管理指引》《证券期货业信息安全保障管理办法》等法规，评估模型对金融欺诈、虚假交易的识别能力。

5.1.2 医疗行业

聚焦医疗数据隐私保护（病历、基因信息），符合《医疗数据安全指南》《医师法》等要求，评估模型输出医疗建议的准确性与安全性，防止因错误诊断、用药建议导致医疗事故，同时检测医疗广告、虚假医疗信息的生成风险。

5.1.3 政务行业

严格遵循《政务数据安全管理办法》，强化敏感政务数据防护与内容合规性，评估模型对国家机密、政务信息的保密能力，防止泄露未公开政务信息，确保输出内容符合政务规范与政策要求，杜绝违规表述。

5.1.4 互联网行业

重点评估内容安全与用户隐私保护，检测低俗色情、网络暴力、虚假信息等违规内容，符合《网络信息内容生态治理规定》，同时评估模型对用户生成内容（UGC）的审核能力，防范平台合规风险。

5.2 国际国内合规标准适配

国内层面需严格遵循《生成式人工智能服务管理暂行办法》《个人信息保护法》《数据安全法》《网络安全法》等法规，确保大模型安全评估覆盖合规性要点；国际层面需适配GDPR（欧盟）、CCPA（美国加州）、AI Act（欧盟）等区域法规，针对跨境数据传输、隐私保护等要求调整评估指标，助力企业全球化布局。

6、大模型安全评估行业挑战与发展趋势

6.1 当前行业挑战

6.1.1 评估标准不统一

全球范围内尚未形成统一的大模型安全评估标准，各行业、各企业的评估指标、方法、等级划分存在差异，导致评估结果缺乏可比性，不利于跨行业合作与监管协同。

6.1.2 新型攻击手段迭代快

多模态对抗攻击、智能体协同攻击、隐蔽提示词注入等新型攻击手段持续涌现，攻击方式更具隐蔽性与复杂性，传统评估工具与方法难以有效识别，对评估团队的技术能力提出更高要求。

6.1.3 评估成本高、效率低

大模型规模庞大、架构复杂，深度人工对抗测试需消耗大量人力、时间成本；自动化工具虽能提升效率，但对隐蔽性漏洞的检测能力不足，难以平衡评估成本与效果。

6.1.4 合规边界模糊

大模型内容生成的不确定性的与合规边界的模糊性，导致部分内容的合规性判定存在争议，同时不同地区法规要求差异较大，增加了跨区域应用的评估难度。

6.2 未来发展趋势

6.2.1 标准化与规范化推进

国际组织与各国监管部门将加快制定大模型安全评估标准，推动评估指标、方法、流程的统一，形成跨行业通用的评估体系，同时强化标准的落地执行与监督检查。

6.2.2 AI驱动的自动化评估普及

基于大模型的自动化评估工具将广泛应用，实现攻击用例自动生成、漏洞智能识别、风险等级自动判定，提升评估效率与精准度，同时结合人工专家经验，形成“AI+人工”的高效评估模式。

6.2.3 全生命周期动态评估常态化

动态评估将替代传统静态评估，通过实时监控大模型运行状态、数据流转、内容生成等环节，实现安全风险的实时检测与告警，结合持续迭代机制，确保评估覆盖大模型全生命周期。

6.2.4 跨领域协同评估深化

安全企业、AI厂商、科研机构、监管部门将加强协同合作，共享攻击样本、评估技术与最佳实践，构建跨领域评估生态，推动大模型安全评估技术的创新与落地。

7、结论

大模型安全评估是保障人工智能技术健康发展的核心环节，构建全行业通用、覆盖全维度、兼顾技术与合规的评估体系，对防范安全风险、推动合规落地具有重要意义。本文提出的六大核心评估维度与标准化实施流程，为各行业大模型安全评估提供了通用框架，同时结合行业差异化需求与合规要求，实现了通用性与针对性的平衡。

面对当前评估标准不统一、新型攻击迭代快、成本效率失衡等挑战，未来需加快推进标准化建设，普及AI驱动的自动化评估技术，建立全生命周期动态评估机制，强化跨领域协同合作。各行业企业需结合自身业务特性，灵活适配通用评估框架，建立“评估-整改-优化-复测”的闭环管理，不断提升大模型安全防护能力，推动大模型技术在安全合规的前提下，为经济社会发展注入新动能。