2025-生成式AI安全白皮书-28页

生成式VOLCENGINE.COM安全白皮书Copyright © 2025 Volcano Engine. All rights reserved.Copyright © 2025 Volcano Engine. All rights reserved.生 成 式 A I 安 全 白 皮 书1.1 1.2 1.3产业轨迹与拐点：从模型到业务的全面跃迁 生成式 AI 安全的核心问题与现实挑战 火山引擎的 AI 安全主张：可信、可控、合规的AI云原生基座序言2.1 2.2 2.3 监管合规风险 数据隐私风险 生成式AI安全风险 生成式AI安全风险Copyright © 2025 Volcano Engine. All rights reserved.火山引擎生成式AI服务安全保障体系3.1 3.2 3.33.4生成式AI浪潮下的安全责任 合规资质与认证 数据安全与隐私保护设计理念生成式AI安全技术保障体系4.1 4.2 生成式 AI 行业安全展望 火山引擎致力于保障生成式 AI 安全 总结Introduction1. 序言基础模型的能力边界快速拓展从文本到图像、语音、视频的多模态表达，从“调用型”向“智能体化”工作流演进。模型不再是外置的试验工具，而是能够被嵌入到知识管理、研发协作、客服运营、风险控制等关键流程，形成可复用的“技能栈”。这种可工业化的能力，要求企业把模型服务、数据治理、权限体系、合规审计放到同一工程体系下统一管理，而不是零散的功能试点。企业正从“单点试验”转向“平台化建设”一方面，公有云与私有化部署需要在性能、合规、成本、可运维性之间找到动态平衡；另一方面，模型的选择从“追最新”转向“适配业务”，强调稳定性、可控性与治理可视。模型层对抗、失真与滥用的攻防拉锯在模型层，提示词注入、越狱攻击、对抗样本与模型投毒带来输出失真与能力滥用的风险。安全不再依赖简单的“黑白名单”，而是由红队评测、威胁建模、策略护栏、推理时检测与响应等机制协同构成的系统化治理方案。企业需要建立“上线即运营”的安全评测体系，形成从开发到部署的持续检测与反馈的完整链路。数据层从“可用”到“可信”的治理升级训练与推理数据的污染、隐私泄露与越权访问，是生成式系统的核心风险源。数据血缘、分级分类、最小必要使用、脱敏与匿名化等能力需要与模型管理深度绑定，确保从采集、标注、训练、后训练到推理的每一步都可审计、可追溯、可复盘。应用层插件、工具与外部调用的安全新面貌智能体应用的插件体系、函数调用与外部工具执行，扩大了攻击面：从凭证泄露到指令劫持，从跨租户数据穿透到供应链风险。治理重点在“意图识别与动态授权”：让每一次调用都在可见、可控的权限域内发生，并形成异常行为审计与隔离能力。治理与合规把“可解释、可审计、可问责”嵌入产品生成式系统不仅是技术工程，更是治理工程。企业需要将政策、红线、行为准则固化到模型与应用的运行时：以可解释与可审计的机制支持人的监督，明确责任边界，沉淀成组织的“安全运营语言”。生成式AI 安全白皮书01VOLCENGINE.COM1.11.2火山引擎将自身定位为 AI 云原生的可信安全基础设施提供者，以“安全即服务”的方式，承载企业的 AI 工作负载与治理能力，建立客户信任与透明度的长期机制。火山引擎构建“技术领先、治理完善、生态开放”的AI安全能力。在架构与算法层保持 AI 原生的安全创新，在合规与治理层构建全生命周期的框架与支持，在生态层以标准化接口与开放协作促进企业集成与扩展。1.3生成式AI 安全白皮书02VOLCENGINE.COM2. 生成式AI安全风险生成式人工智能作为人工智能领域的重大突破，正深刻改变着技术范式。生成式人工智能凭借其强大的生成式能力，已广泛应用于游戏、汽车、智能终端、教育等多个领域，显著提升了信息处理的效率和智能化水平。随着生成式人工智能服务不断创新和应用场景的日益深入，其面临的安全风险也日益凸显。企业用好生成式人工智能服务的同时，如何处理好监管合规风险、隐私数据安全风险、以及生成式AI自身安全风险，也成为一个极具挑战性的话题。随着人工智能技术的迅猛发展，伦理、偏见、歧视等问题日益凸显。如何确保人工智能行业在符合社会价值观的框架下实现健康发展，已成为全球监管部门首要关注的问题，当前各国正加快构建针对人工智能领域的法律法规要求与合...