不可否认，以DeepSeek为代表的中国开源大模型的崛起，不仅降低了大模型训练和部署的成本，加速了人工智能技术的普及，也打破了技术封锁与商业壁垒的双重禁锢，推动人工智能行业走向更加开放的新时代。但是，如同一把双刃剑，作为开源大模型，DeepSeek同样需要面对所有开源软件共同的安全挑战：由于源代码开放，开源软件的安全问题比闭源软件更加复杂，攻击者可以自由查看、修改源代码，进而引发潜在的安全漏洞。
这并非杞人忧天，DeepSeek的遭遇就证实了这个规律：一方面，来自外部的网络攻击持续时间长、破坏力大、手段多、变化快；另一方面，在部署和应用中发现的漏洞，暴露出多种安全风险。
有鉴于此，2025开年以来，各家安全公司严阵以待，纷纷探索新路径、新范式，以筑牢网络安全防线，为国产大模型保驾护航。
比如，亚信安全与亚信科技近日联合发布的大模型安全解决方案，其思路可以归纳为“以人工智能护航人工智能”，不仅融合了亚信科技大模型产品在重点行业领域的丰富实践经验，而且依托亚信安全在大模型安全领域的研究成果和技术实力，打造了兼具实战需求和大模型发展要求的安全解决方案，由云安全防护系统、大模型安全网关、终端数据防护系统、AI应用风险防护系统四大系统提供防护，为大模型建立起覆盖基础层、模型层、工具层和AI应用层的四层纵深防护。与此同时，该方案还提供两项专业服务，即人工智能风险评测和人工智能安全服务，定期进行风险评测评估，护航大模型及应用安全。
今后，随着越来越多应用场景的落地，国产大模型仍将面临层出不穷的新风险。大模型安全不应该只是“亡羊补牢”，更应该未雨绸缪，重构安全体系。
对此，多位受访专家表示，应重视大模型在安全架构、漏洞响应、数据合规等方面的“系统性短板”，从多个层面入手，综合运用多种手段，打造全方位、多层次的安全防护网络，尤其是要建设大模型的“原生安全”能力。
更为重要的是，大模型在安全领域的应用潜力巨大，凭借其卓越的推理能力、定制化的训练方式和开源特性，能够有效提升各种安全任务的执行效率和准确性。因此，探索大模型在安全领域的创新应用、以大模型治理大模型安全问题成为重要方向。
业界已经形成共识，大模型是一个覆盖多行业的交叉生态系统，大模型安全风险的综合治理不仅仅只是技术问题，需要政府、企业、科研机构等多方力量参与其中，群策群力，夯实国产大模型发展的基础，打开思路为人工智能产业保驾护航。
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