随着大模型技术的快速发展，其供应链的复杂性越发凸显，如何安全地将大模型技术与实际业务结合起来，对企业来说是一项严峻的挑战。企业亟需重新审视供应链这条“数字生命线”的安全性问题，并采取对应的防范措施。
一、大模型供应链安全的重要性
目前，常见做法是将大模型作为企业应用系统中的一个功能模块。企业可以使用开源的通用大模型，采购行业供应商训练的行业大模型，或者自行训练的大模型。将模型接入企业应用系统中，就可实现相关智能化功能，如智能客户服务、智能文档助手、智能搜索助手等。
大模型供应链通常涵盖软件和硬件产品的采购、开发、集成等阶段，涉及生产者、供应商、系统集成商、服务提供商、其他实体，以及技术、法律和战略等环境。与传统供应链不同，大模型供应链应该在原基础上涵盖大模型的全生命周期，包括模型和训练数据获取、训练数据准备、模型训练、微调、部署、运营和维护等阶段。
大模型供应链安全的重要性，如同食品加工链条中的原料管控，任何一个环节的问题都可能导致整个系统崩溃。如果从大模型应用的整体技术层面来考虑，可将其分成以下3层。
（一）基础设施层：如同“厨房灶台”，包含计算和存储资源、操作系统、驱动程序、数据集及工具链等软硬件基础资源。
（二）基础模型层：属于“核心食材”，涵盖深度推理模型的开源版本和商业应用程序编程接口（API）等。
（三）下游应用生态层：类似“菜品加工”，涉及大模型应用的相关开发平台和框架等。
大模型供应链支撑架构需要考虑这3层中所包含的供应商、开发商等相关主体，安全风险涵盖了从技术到管理、从内部到外部的多个维度，如技术风险、运营风险、合规和法律风险、财务风险、供应商与第三方风险等，需要注意加以防范。
二、安全防范措施
构建大模型供应链安全防线，可从以下5个方面着手。
（一）探索行业级大模型安全
与大模型厂商共建联合实验室，形成“技术+场景”双向赋能的产学研协同模式。通过增量预训练强化模型对特定行业领域的理解能力，并采用轻量化适配技术降低算力消耗。通过技术攻关，逐步构建从基座模型研发到行业特定场景落地的全链条能力。在大模型安全能力建设方面，重点研究模型安全解决方案。比如，算法层通过对抗训练增强模型抗干扰能力；模型层部署后门检测与漏洞挖掘工具等。
（二）完善企业供应链安全防护体系
建立全生命周期的安全开发流程，从大模型应用的设计阶段就融入安全考量。对过程中使用的开源组件进行严格筛选和漏洞扫描，并定期更新补丁；完成训练或使用的大模型，需通过第三方工具评估，如通过《生成式人工智能应用安全测试标准》测试。开发完成后，通过自动化测试工具检测代码漏洞，并在模型上线后持续监控输出内容，拦截恶意提示词注入攻击，建立输出内容的合规性审核机制。另外，严格实施分层权限管理，对敏感数据和模型接口设置最小化访问权限，定期进行渗透测试和漏洞修复。
（三）打造可信供应商合作生态
制定供应商准入标准和动态评估机制，从技术能力、安全合规性、财务稳定性等维度筛选合作伙伴。建立和完善供应商风险数据库，特别是针对大模型相关安全风险问题，定期审查其安全表现，及时替换不达标的供应商。
通过构建“联合创新中心”的新模式深化供应商合作，依托场景驱动型研发机制推进大模型应用落地。建立风险共担契约框架，结合企业和供应商在某些场景的需求理解和开发能力，共同研究和推动大模型应用的建设。
（四）精准化资源投入与收益管理
通过精细化的成本管理和价值验证实现降本增效。例如，采用云架构弹性调配算力资源，避免硬件过度投入；根据实际情况使用模型压缩技术，而非直接使用最大的模型，降低推理成本。在项目立项阶段，通过小规模试点验证模型的实际业务价值，逐步扩展到更多业务场景。同时，建立成本监控仪表盘，实时追踪算力、存储和人力消耗，对异常支出及时预警。对于性价比低的项目，可放弃或转向替代方案，避免“为了技术而技术”。
（五）完善人员管理规范
建立分级授权与动态权限机制，制定岗位权限矩阵，强化敏感岗位的安全操作边界。构建标准化培训体系，覆盖大模型基础原理、场景应用技能等。完善持续学习与协作机制，定期更新提示词库和案例库，关注数据隐私与伦理规范，筑牢安全防线。
大模型技术的突破，不仅需要算法创新，更依赖安全可靠的供应链支撑，每个环节的疏漏都可能引发“蝴蝶效应”。唯有通过技术创新、标准协同和人才培养，才能让大模型真正成为造福人类的“通用基础设施”。
(来源：“保密科学技术”微信公众号）
