信通院《大模型一体机安全评估启动：护航AI产业健康发展

一、政策背景：AI规模化应用催生安全新挑战

随着大模型技术从实验室走向产业场景，大模型一体机（集成硬件、算法、数据的一站式AI解决方案）在金融、医疗、政务等关键领域加速落地。然而，技术融合带来的安全风险日益凸显：硬件层存在供应链后门隐患，算法层面临模型窃取与对抗攻击威胁，数据层涉及隐私泄露与合规风险。据信通院2023年调研显示，63%的企业在大模型部署中遭遇过安全事件，其中28%导致核心业务中断。

在此背景下，中国信通院联合产学研机构历时18个月编制《大模型一体机安全要求与评估办法》，首次从系统架构、数据安全、算法鲁棒性、供应链可信度四大维度建立量化评估指标。该标准已通过全国信息安全标准化技术委员会技术审查，成为我国首个针对大模型一体机的专项安全规范。

二、试评估核心框架：三维安全防护体系

本次试评估采用”基础合规+场景化验证+持续监测”的三层架构：

1. 基础安全要求

   • 硬件安全：要求供应商提供芯片级安全启动、可信执行环境（TEE）部署证明，对FPGA等可编程器件实施固件签名验证。例如某厂商一体机通过国密SM9算法实现密钥全生命周期管理，在试评估中硬件安全项得分达92分（满分100）。
   • 数据安全：建立数据分类分级机制，要求敏感数据存储加密强度不低于AES-256，传输过程支持TLS 1.3及以上协议。某金融行业案例显示，实施该标准后数据泄露风险降低76%。

2. 算法安全验证
   引入红蓝对抗测试机制，模拟12类典型攻击场景（包括模型逆向、数据投毒、提示词注入等）。某医疗AI企业在测试中发现，其影像诊断模型在面对对抗样本攻击时准确率骤降41%，经优化后通过评估。标准要求模型在边界条件下保持决策一致性，鲁棒性测试通过率需≥85%。

3. 供应链可信管理
   建立组件级溯源系统，要求供应商提供BOM清单、开源组件许可证清单及漏洞修复记录。某通信设备商通过实施供应链安全管理系统，将第三方组件漏洞响应时间从72小时缩短至4小时。

三、企业参与路径：从评估到认证的全流程

企业参与试评估需经历四个阶段：

1. 材料提交：提供产品架构图、安全设计文档、测试报告等30余项材料，其中关键安全功能需提供第三方检测报告。
2. 现场评估：评估团队通过工具扫描（如Nessus、OpenVAS）、渗透测试、代码审计等方式验证实施情况。某智能制造企业评估中，发现其工业视觉系统存在未授权访问漏洞，经72小时紧急修复后通过复测。
3. 整改优化：针对发现的高风险项（评分＜60分），企业需在30个工作日内提交整改方案，信通院提供技术咨询支持。
4. 认证颁发：通过评估的产品将获得”大模型一体机安全认证”标识，有效期2年，期间需接受年度抽查。

四、行业影响：构建安全可信的AI生态

1. 技术规范层面：推动行业形成统一安全基线，解决”安全能力参差不齐”问题。据测算，标准实施后企业安全投入效率可提升30%。
2. 商业价值层面：认证产品可优先进入政府采购清单，某政务AI平台通过认证后中标率提升45%。
3. 国际竞争层面：该标准与欧盟AI法案、美国NIST框架形成互认基础，为我国AI企业出海提供合规保障。

五、开发者行动建议

1. 技术准备：建议企业建立安全开发流程（SDL），在模型训练阶段嵌入差分隐私、联邦学习等技术。例如采用PyTorch的Opacus库实现训练数据隐私保护。
2. 工具选用：优先选择通过信通院认证的安全组件，如飞桨PaddleSlim模型压缩工具包已集成安全检测模块。
3. 能力建设：培养既懂AI又懂安全的复合型人才，推荐参与信通院组织的”AI安全工程师”认证培训。

此次试评估将持续至2024年Q3，首批计划覆盖20家头部企业。信通院同步开放标准意见征集通道，开发者可通过官网提交技术建议。随着评估工作的深入推进，我国大模型产业有望在安全可控的前提下实现高质量发展，为全球AI治理贡献中国方案。