大模型平台是需要重点保障的信息基础设施，其安全建设需实现双轨并进：一方面完善基础架构安全，在云主机、容器集群、应用程序编程接口（API）等层面强化防御、监测、资源隔离等机制，既有效防御渗透入侵风险，也辅以弹性扩缩容及实时熔断机制，抵御资源耗尽型攻击；另一方面要从架构、设计、业务逻辑和编码优化层面改善安全能力，包括但不限于通过提示词注入检测、推理过程沙箱化、数据血缘追踪等技术，在模型交互层构建纵深防御体系，将安全能力深度嵌入技术架构与业务流之中。
一、强化数据安全和隐私保护
大模型训练依赖于大量数据，其中可能包含敏感信息。强化大模型敏感数据安全与隐私保护能力，需构建纵深技术防御体系。在数据预处理阶段，采用差分隐私技术对训练数据注入可控噪声，结合数据脱敏技术消除直接标识符；模型训练时通过联邦学习框架实现分布式数据“可用不可见”，结合同态加密和安全多方计算保障参数交换安全；推理阶段嵌入动态噪声注入机制，阻断输出结果与原始数据的关联性；部署层面实施模型拆分架构，将敏感数据处理模块隔离在可信执行环境中运行，采用权重混淆和梯度裁剪技术防止模型反演攻击；同时集成细粒度访问控制和安全水印追踪技术，实现数据流向全链路审计。通过分层加密、隐私算法融合与硬件级隔离形成协同防护机制。
二、提升模型的可解释性和透明度
大模型的决策过程往往不透明，为了提高模型的可解释性，可以开发和应用模型解释工具，使模型的决策过程变得更加清晰。通过嵌入可解释性工具（如LIME、SHAP）对黑箱决策进行局部特征重要性分析，结合注意力机制可视化（如热力图）直观展示推理逻辑；在模型架构中引入模块化组件和简化替代模型（如决策树分支规则），降低复杂度并增强逻辑可追踪性。数据层面需公开来源与处理流程，辅以数据文档化和脱敏技术确保训练集透明可溯。同时，建立动态解释接口支持用户实时查询决策依据，并利用反事实解释技术揭示输入微小变化对结果的影响，最终形成“逻辑可解——数据可信——决策可控”的透明化框架。
三、增强模型的鲁棒性和安全性
大模型可能面临对抗性攻击，导致模型输出错误或有害的结果。增强大模型的鲁棒性和安全性需采取全链路防护策略。在数据层面，通过对抗训练注入对抗样本提升抗干扰能力，结合噪声过滤和多样性数据增强优化泛化性；模型架构上，采用模块化冗余设计（如多路径校验层）和安全蒸馏技术，压缩冗余参数并强化核心决策逻辑的稳定性。训练过程中嵌入梯度裁剪和动态权重约束，抑制异常参数更新，同时引入形式化验证技术预判潜在逻辑漏洞。部署阶段需建立输入输出双向过滤机制（如敏感词检测、语义合规校验）阻断恶意指令，结合同态加密和联邦学习技术保障数据隐私。同时，建立安全测试和评估机制，定期测试模型的安全性，确保模型在各种条件下都能稳定运行。
(来源：“保密科学技术”微信公众号）
