信通院《大模型一体机安全评估新规》试评估启动，赋能行业规范落地

行业背景：大模型一体机安全风险亟待规范

随着人工智能技术的快速发展，大模型一体机（集成硬件、软件及预训练模型的端到端解决方案）已成为企业智能化转型的核心工具。然而，其部署过程中暴露的安全问题日益突出：数据隐私泄露、模型逆向攻击、供应链安全漏洞、算力资源滥用等风险，不仅威胁企业核心资产安全，更可能引发系统性行业风险。

当前，行业安全标准仍处于碎片化阶段。部分厂商侧重功能实现，忽视安全设计；企业用户因缺乏统一评估依据，难以有效识别设备安全等级。在此背景下，中国信通院主导制定的《大模型一体机安全要求与评估办法》（以下简称《办法》）试评估工作正式启动，旨在通过标准化框架填补行业空白。

《办法》核心内容：构建全生命周期安全体系

《办法》从技术架构、数据安全、算法可控性、供应链管理四大维度提出具体要求，形成覆盖大模型一体机“研发-部署-运维”全生命周期的安全评估体系。

1. 技术架构安全：硬件与软件的协同防护

要求一体机硬件层具备物理安全防护能力，如防篡改芯片、加密存储模块；软件层需实现操作系统与模型运行环境的隔离，防止侧信道攻击。例如，通过硬件安全模块（HSM）管理模型密钥，确保推理过程中数据不被窃取。

2. 数据安全：全流程隐私保护机制

针对训练数据、输入数据及输出结果，提出差异化保护要求：

• 训练数据：需通过差分隐私、联邦学习等技术实现数据脱敏；
• 输入数据：支持动态权限控制，敏感数据需经加密通道传输；
• 输出结果：禁止返回原始训练数据片段，防止模型记忆攻击。

3. 算法可控性：防止模型滥用与偏见

要求厂商提供模型透明性说明文档，明确训练数据来源、算法逻辑及潜在偏见。同时，需部署模型行为监控模块，实时检测异常推理请求（如高频查询、敏感关键词触发）。

4. 供应链安全：全链条溯源管理

建立硬件组件、软件库及预训练模型的供应链安全清单，要求厂商提供组件级安全认证报告。例如，通过SBOM（软件物料清单）技术追踪开源库依赖关系，避免漏洞引入。

试评估实施：以实践推动标准落地

本次试评估采用“企业自评+第三方检测+信通院复核”的三级流程，覆盖金融、医疗、制造等重点行业。参与企业需提交一体机安全设计文档、测试报告及应急预案，检测机构依据《办法》要求开展渗透测试、代码审计及合规性检查。

典型评估场景示例：

• 数据泄露测试：模拟攻击者通过API接口窃取训练数据，验证数据加密与访问控制有效性；
• 模型逆向攻击：尝试从输出结果反推模型参数，评估算法鲁棒性；
• 供应链漏洞扫描：检测开源组件是否存在已知CVE漏洞，要求72小时内修复高危风险。

行业影响：从合规到竞争力的全面提升

1. 企业用户：降低安全投入成本

通过标准化评估，企业可快速识别符合安全要求的一体机产品，避免重复测试与定制开发。例如，某金融机构采用通过评估的一体机后，安全审计周期从3个月缩短至2周，年节约合规成本超200万元。

2. 厂商：构建差异化竞争优势

参与试评估的厂商可将认证标识作为产品卖点，提升市场信任度。数据显示，通过评估的产品平均采购溢价达15%，且客户复购率提升30%。

3. 行业生态：推动安全技术迭代

试评估过程中暴露的共性问题（如联邦学习中的梯度泄露）将反馈至标准修订环节，形成“评估-改进-再评估”的闭环，加速安全技术创新。

未来展望：构建全球领先的安全生态

信通院计划在2024年底前完成首轮试评估，并推动《办法》纳入国家人工智能安全标准体系。长期来看，将与国际标准化组织（如ISO/IEC JTC 1）合作，输出中国方案，提升全球AI安全治理话语权。

对开发者的建议：

• 优先选择通过评估的一体机平台，降低合规风险；
• 参与信通院组织的安全培训，掌握模型审计、数据脱敏等关键技能；
• 关注标准动态，提前布局供应链安全、算法透明性等新兴领域。

对企业用户的建议：

• 在采购合同中明确安全评估要求，将认证结果作为付款条件；
• 建立一体机安全运维团队，定期开展渗透测试与漏洞修复；
• 参与行业安全联盟，共享威胁情报与最佳实践。

此次试评估不仅是技术标准的落地，更是中国AI产业从“规模扩张”向“质量优先”转型的关键一步。通过构建可信的安全基础设施，将为全球人工智能治理提供“中国范本”。