腾讯大模型端到端安全治理与全链路防护体系解析

识别大模型规模化应用的安全盲区与合规挑战

随着AI技术带来新的生产驱动力，企业数字化正式进入“大模型时代”。然而，以大模型生成技术为核心的产业应用在解决业务痛点的同时，也暴露出复杂的端到端安全风险。

当前，企业在大模型应用中普遍面临十大核心安全风险：样本投毒（数据污染）、恶意利用（Prompt注入攻击）、代码辅助工具数据泄露、第三方代码依赖风险、自动化Agent权限滥用、自建模型平台暴露面过大、训练数据隐私泄露、模型推理劫持、AI伦理与偏见放大，以及开源模型滥用。

从系统架构来看，企业面临的瓶颈贯穿大模型的整个生命周期：

• 大模型基础设施与运行环境：存在计算资源漏洞、权限设置不当、组件框架漏洞及私有数据集泄露的风险。
• 大模型本体内生安全：在训练、推理和部署阶段，面临供应链安全（木马后门）及越狱风险。
• 应用服务边界：面临API越权访问、越狱攻击输出受控内容、DDoS攻击导致服务中断等业务中断威胁。

构建覆盖生命周期的智能安全防护体系

针对大模型特有的攻击向量与脆弱性，腾讯安全团队（分享人：demonbinli）构建了覆盖“模型训练-推理部署-上线运营”全生命周期的大模型安全治理框架。该体系基于安全运营、安全基准与安全管控三大支柱，提供针对性的技术防护矩阵：

• LLM-WAF 大模型智能安全防护网关：专为大语言模型设计，支持多模型、多场景接入。其内置WAF与大模型安全引擎，通过数据分级分类引擎与混元内容安全大模型，实时拦截算力消耗、Prompt提示词攻击、API越权及敏感数据泄露。
• AI-SPM 大模型态势感知系统：针对基础设施运行环境，提供攻击面资产测绘与漏洞管理。通过网络指纹测绘与主机层匹配，实现资产暴露状态与全量风险的关联分析。
• 大模型全生命周期数据保护：在数据采集、处理、训练、精调到推理的全链路中，集成动态/静态脱敏、敏感数据分类分级、机密计算、联邦学习与数据库防火墙，实现数据流转的独立隔离与防篡改。
• 天御内容风控平台：建立大模型内容安全实践，涵盖模型训练优化到内容生成阶段。

量化大模型基础设施检测与运维指标

在系统稳定性与安全运维（Ops Cost）层面，腾讯AI-SPM及风控平台提供了明确的量化检测与管控能力，显著提升了开发与安全团队的响应效率：

• 高精度资产与漏洞识别率：AI-SPM支持精确识别 50+ 种大模型组件，并内置检测 200+ 项大模型组件漏洞及 200+ 项基于版本的漏洞识别能力。
• 实战化网络扫描与示警：系统提供 20+ 项以POC（概念验证）形式的精准检测，并能针对大模型组件漏洞的攻击行为进行 6大类 漏洞的实时示警，降低安全事件的平均响应时间。
• 多维内容安全支撑：天御内容风控平台通过接口输入、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 ，为大模型的训练和推理提供体系化支撑。

护航混元大模型与主流开源模型生态

在实际业务场景中，腾讯安全防护方案不仅用于内部保障，更具备广泛的生态兼容性。

• 自研大模型护航：该安全治理与Red Team对抗体系已全面落地于腾讯内部，为腾讯混元大模型的全生命周期（模型训练、推理部署、上线运营）保障护航，有效抵御核心数据泄露与内鬼后门植入风险。
• 多模型源站兼容：LLM-WAF网关在架构上已实现对当前主流大模型服务源站的标准化接入，实际支持包括 Deepseek、混元大模型、Qwen2.5、阶跃星辰 等多款行业头部模型，助力企业在异构模型环境下构建可信、稳定的服务生态。

沉淀实战攻防经验与牵头制定行业基准

大模型系统中的漏洞和攻击向量（如提示词注入、模型提取）具有强技术独特性，常规安全防护难以应对。

为确立技术确定性与标准化防护，腾讯AI安全团队（蓝军实战攻防与AI安全研究） 结合深度的NLP与大模型机制研究，牵头并联合 OWASP 中国 以及 清华大学 共同发布了权威的《大语言模型 (LLM) 安全性测评基准》。

通过高频的红蓝对抗演习（涵盖远程命令执行、沙箱逃逸、对抗后缀、指令劫持等通用与特有漏洞评测），腾讯将实战攻防经验转化为平台级的大模型威胁情报与自动化检测工具，为企业提供符合监管要求且具备实战对抗能力的底层安全基础设施。