近年来，大模型呈现出蓬勃发展的态势，为人工智能行业的技术进步源源不断地注入创新活力。然而，在大模型开发者致力于提升模型效果、拓展模型能力的同时，大模型的安全性问题也不容忽视，亟待给予高度关注。
其一，AI模型作为高度复杂的代码系统，其庞大的参数规模和交互接口为潜在攻击者提供了丰富的攻击面。
其二，在激烈的市场竞争压力下，许多开发团队将研发速度置于安全考量之上，直接导致安全防护机制在设计初期的系统性缺失。
研究表明，当研发工作的首要目标是迭代速度时，安全评估往往被压缩至产品发布前的最后阶段，甚至完全被忽视。这种开发模式虽然能够在短期内实现技术突破，却使得AI系统暴露在诸多潜在威胁之下，为后续的安全事故埋下隐患。这些风险不仅威胁到模型的可靠性，还可能对数据隐私、系统安全以及社会伦理产生深远影响。
《大模型组件漏洞与应用威胁安全研究报告》
全流程解析大模型潜在漏洞及其影响
基于以上背景，天融信第一时间组织安全团队针对大模型漏洞进行深入研究，并发布《大模型组件漏洞与应用威胁安全研究报告（2025）》（以下简称《报告》），全流程解析大模型潜在漏洞及其影响，并提出相应的安全建议。
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《报告》在大模型开发、部署阶段，重点对模型推理优化部署、模型训练微调、模型应用框架、其他大模型相关组件工具进行漏洞分析；在大模型使用阶段，主要针对大模型的语义操控突破安全限制生成违规内容、配置缺陷泄露敏感信息、Prompt注入利用输入劫持模型行为执行恶意指令等方面进行漏洞研究。
TOPSEC
《报告》认为大模型安全问题体现在多个层面。其在部署阶段的安全漏洞与传统网络安全的通用漏洞高度相似。但在使用阶段，则存在其特有的内容安全问题，这些漏洞可能源于模型本身的特性。例如生成内容的不可控性、对输入指令的过度依赖，以及多模态交互中的潜在风险。
此外，AI模型的部署环境复杂多样，系统级的安全漏洞可能带来新的攻击向量。例如，AI系统的基础设施或与外部数据源的连接可能成为攻击者的突破口。
对于大模型所涉及组件，需从整体上重视安全建设，构建多层次、多维度的防御体系。有研究资料表明，在学术界中当前大模型攻防研究约60%集中在攻击方法上，而防御相关研究仅占40%，更多是“被动应对”而非“主动防御”。
对于大模型使用安全，需要强调模型开源、提供专用安全API以及建立开源安全平台，以构建更安全可信的人工智能生态系统。如清华团队最近推出“安全增强版 DeepSeek”，开源不仅能够促进技术透明性，还能吸引更多研究者参与防御技术的开发与优化。
对于个人或企业部署大模型，提高警惕性和持续监控都是实现安全有效防护的关键环节。首先，部署时应严格审查组件和工具的来源，避免使用不可信的资源，以降低遭受安全攻击的风险。其次，持续关注组件安全情报，及时修复已知漏洞，避免成为Nday漏洞攻击的目标。
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