漏洞致大模型遭“零元购”？360全方位守护企业AI系统安全

随着以DeepSeek为代表的开源大模型逐渐渗透到各行各业，引发新一代人工智能技术发展新浪潮。然而，一些企业或个人在本地部署大模型时，由于配置不当导致服务暴露于公网，直接引发了严重的安全问题。攻击者免费利用这些暴露的服务可以随意调用大模型资源，不仅造成资源滥用，还可能导致数据泄露和业务中断。

近期，360集团推出DS大模型安全解决方案，覆盖模型训练、推理、运营等大模型落地应用全过程。其中，针对大模型系统安全问题，360智鉴以全链路、精细化和动态进化的检测能力为核心，帮助企业在大模型上线前进行全方位的安全评估，保障大模型系统的可靠性与业务稳定性。为企业构筑了一道智能化、系统化、专业化的安全防线，为大模型技术在金融、政务等行业中的安全应用提供了强有力保障。

系统安全是大模型的第一道防线

大模型系统作为一种复杂且高度智能化的系统，覆盖大模型生命周期所依赖的基础软硬件，因其复杂性更高、数据依赖性更强、与外部环境的交互更为频繁，这使得其面临的安全挑战更为严峻。具体而言，大模型系统面临的安全风险挑战主要体现在以下几个方面：

1提示词注入

攻击者通过精心构造的恶意提示词，诱导大模型使用工具执行系统命令。这种攻击方式利用了人类自然语言的灵活性，使得传统的基于规则的安全检测难以有效识别。

2记忆投毒

大模型为了提升效率和个性化服务，通常会存储用户的历史会话信息或外部知识。攻击者可以通过恶意手段污染这些记忆，使得大模型在后续交互中输出错误、偏见甚至有害的内容。

3数据泄露

大模型的训练依赖于海量数据，这些数据本身可能包含敏感信息。此外，在模型训练、微调和推理过程中，也可能因为配置不当、权限控制不足等原因导致数据泄露。

4模型窃取/投毒

大模型是企业的重要知识资产和核心竞争力。攻击者可以通过系统漏洞窃取模型文件或者进行模型投毒。这对于投入巨额资源训练的大模型来说，将造成巨大的经济损失。

5供应链安全风险

大模型的开发和部署依赖于复杂的软件生态系统，包括各种框架、平台和工具。这些组件中如果存在安全漏洞，将直接威胁到大模型的安全。

6开源组件风险

开源大模型组件的原生安全性普遍不高，这在一定程度上增加了大模型系统面临的安全风险。

大模型系统安全问题，不仅会引发技术层面的挑战，而且会影响公司的业务运营、品牌声誉以及经济利益。展开来说：

声誉损失

如果大模型系统频繁出现安全问题，例如生成有害信息、泄露用户隐私等，将严重损害用户对公司产品和服务的信任，导致用户流失和品牌声誉受损。

 经济损失

安全事件可能导致服务中断、数据丢失等，直接造成经济损失。

合规风险

随着监管机构对人工智能技术的关注度不断提高，相关的数据安全和隐私保护法规也日益完善。如果大模型系统未能满足合规要求，将面临监管处罚。

因此，我们需要重新审视大模型系统安全，从基础设施、行为逻辑、资源管理等多维度入手，以全局视角构建覆盖全流程的动态防护体系，守好大模型安全第一道防线，为智能时代的产业升级筑牢安全基座。

拒绝“裸奔” 360智鉴全天候守护大模型系统安全

360智鉴深度融合红蓝对抗思路和大模型自身技术优势，为企业提供一套全面、智能、高效的大模型系统安全检测方案，主要功能涵盖模型服务组件识别、生态链漏洞扫描以及多语言代码审计，能够帮助企业在大模型上线前进行全方位的安全评估，保障大模型系统的可靠性与业务稳定性。

其核心优势包括：

全周期

360智鉴覆盖了从数据清洗、模型训练、模型推理、部署上线的整个生命周期中的系统安全检测，支持近百个组件的400+公开漏洞检测。

多场景

360智鉴能够应对各种大模型应用场景下的安全威胁，覆盖RAG、Agent、Prompt 等特定应用场景的安全性分析，确保不同场景下的大模型应用安全可靠。

易扩展

360智鉴具有良好的扩展性，能够快速集成新的安全检测技术和方法，适应不断变化的安全威胁形势。

目前，360智鉴已服务金融、政务、互联网等行业，帮助企业在大模型上线前进行全方位的安全评估，上线后及时发现和修复潜在的安全隐患，保障业务稳定运行。同时，360大模型安全解决方案已在政务、税务、医疗等垂直行业落地应用，帮助企业构筑大模型时代的安全防线，守护千行百业智能化转型。