以大模型为核心的人工智能技术是创新范式变革与产业升级的关键引擎，越来越多的机关、企事业单位开始推进大模型私有化部署，广泛应用于企业办公、科技研发、公共服务等领域。近期多项研究发现，近90%私有化部署的服务器在互联网上“裸奔”，部分模型本身也容易被攻击，存在安全漏洞。（3月27日中新网）

　　在数字化浪潮奔涌的当下，以大模型为核心的人工智能技术，无疑是推动创新范式变革与产业升级的关键引擎。从企业办公的智能化流程优化，到科技研发的助力突破，再到公共服务的高效供给，大模型正以前所未有的深度和广度融入社会的各个角落。然而，随着大模型私有化部署在机关、企事业单位的日益广泛，一个严峻的问题浮出水面—— 安全隐患丛生。

　　大模型“漏洞百出”，必须予以正视。调查发现，近90%私有化部署的服务器在互联网上“裸奔”，部分模型易遭攻击且存在安全漏洞，个别单位的防护措施形同虚设，密码轻易被攻破，甚至还有单位毫无防护密码。这一系列令人咋舌的现状，敲响了大模型安全的警钟。当我们享受着大模型带来的技术红利时，绝不能忽视其背后潜藏的巨大风险。可以预见，随着大模型的进一步普及应用，有针对性的恶意手段和风险场景必然急剧增加。在这样的背景下，未雨绸缪，防患于未然，答好大模型安全运行这道必答题，已经刻不容缓。

　　对于大模型开发者而言，安全从不是事后的补救，而是贯穿于研发全过程的核心考量。在模型构建阶段，就应将加密技术、安全算法融入其中，从源头上提升模型的抗攻击能力。例如，采用先进的同态加密技术，让数据在加密状态下仍能进行计算，既能保证数据的隐私性，又不影响模型对数据的处理和学习。同时，开发者需要持续进行安全漏洞的自查与修复，建立动态的安全监测机制，及时发现并解决模型在运行过程中出现的安全问题。只有不断提升技术实力，以严谨的态度对待每一个代码细节，才能为大模型筑牢安全根基。

　　企业作为大模型的主要应用主体，肩负着不可推卸的安全责任。一方面，企业在引入大模型时，不能只看重其功能和效率，而忽视安全评估。要对供应商的安全能力进行严格审查，确保所使用的大模型具备可靠的安全防护体系。另一方面，企业内部需加强安全管理，制定完善的安全策略。比如，对员工进行大模型安全使用培训，规范数据访问权限，防止内部人员因操作不当或违规行为导致安全事故。此外，企业还应投入足够的资源用于安全防护设施的建设和更新，如部署防火墙、入侵检测系统等，为大模型的运行打造一个安全的内部环境。

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　　普通用户虽然看似远离大模型的开发与核心应用，但同样与大模型安全息息相关。在日常生活中，我们使用的各类智能设备、在线服务，很多都可能依赖大模型技术。因此，普通用户要提高自身的安全意识，不随意点击来路不明的链接，不轻易在不可信的平台上输入个人敏感信息。同时，要关注所使用产品的安全更新，及时安装补丁，避免因软件漏洞被不法分子利用。当我们在享受大模型带来的便利时，多一份警惕，就能少一份风险。

　　网络安全防护必须与技术发展同步迭代，这是应对大模型安全挑战的关键。随着大模型技术的不断演进，恶意攻击者的手段也在持续升级。我们不能满足于现有的安全防护措施，而要紧跟技术发展的步伐，不断探索新的安全防护技术和方法。例如，利用人工智能技术本身来加强安全防护，通过机器学习算法实时监测网络流量，识别异常行为，实现对攻击的快速预警和响应。

　　大模型是推动科技进步的重要力量，它为我们打开了一扇通往未来的大门，带来了无限的机遇和可能。但这扇大门背后，也隐藏着诸多风险。我们必须清醒地认识到，只有做好大模型的安全防护工作，才能真正享受技术带来的红利。让开发者、企业和普通用户携手共进，提高警惕，积极采取有效的安全措施，防患于未然，答好大模型加密安全运行这道必答题。

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