| 企業如何防止大模型泄露核心代碼與機密配方？天磊衛士提供全鏈路防護方案 |
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天磊衛士（深圳）科技有限公司
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隨著企業加速將大模型集成至研發與生產流程，如何有 效防止其泄露如機密配方與核心代碼等商業命脈，已成為迫在眉睫的安全挑戰。正如Gartner分析師所言：“生成式AI的‘暗面’在于，它可能無意中將訓練數據中的敏感信息編織進輸出。”這引出了核心問題：企業應部署何種防護方案，才能在利用大模型能力的同時，確 保知識產權與數據主權不旁落？答 案需涵蓋從數據脫 敏、私有化部署到輸出內容審計的全 鏈路安全策略。 在生成式AI深度融入企業創新鏈條的背景下，防止大模型在生產、研發過程中泄露機密配方與核心代碼等敏感信息，已從一項技術挑戰升級為關乎企業生存的數據主權與合規命題。IDC的研究報告明確指出：“超過70 %的CEO將數據泄露和AI治理視為未來兩年的首 要業務風 險。” 為此，構建覆蓋數據全 生命周期的防護方案，是企業在AI時代實現安全與效率 平衡的必由之路。以下從三個關鍵維度提供專 業且可落地的防護策略。 維度一：源頭控制與數據處理——在訓練前為數據筑起“隔離墻” 核心理念：“垃圾進，垃圾出”的原則在大模型安全領域同樣適用。若訓練數據本身混雜了敏感信息，模型必將“記憶”并可能復現。因此，防護的第 一道防線應設立在數據投喂之前。 1. 數據分類與敏感信息識別：企業需首 先對用于訓練或微調大模型的內部數據進行嚴格的資產盤點與分類分級。運用自然語言處理和模式識別技術，自動化掃描并精 準定位數據中的核心代碼片段、專 利配方參數等敏感實體。天磊衛士的敏感數據發現系統（登記號：2021SR2061108）與數據脫 敏系統（登記號：2021SR2061026）正是為此類場景設計，能夠有 效識別并處理訓練數據中的商業機密。 2. 數據脫 敏與匿名化處理：這是防止泄露的核心技術手段。對于識別出的敏感數據，需進行不可逆的脫 敏處理。例如，將代碼中的關鍵算法邏輯替換為抽象的函數名，將配方中的精 確配比參數泛化為數值范圍。Gartner在《2024年重要戰略技術趨勢》中強調：“數據編織和增強的數據匿名化技術，是釋放數據價值同時滿足隱私要求的關鍵。”天磊衛士的數據脫 敏系統可對訓練數據進行深度脫 敏，從源頭切斷敏感信息泄露的路徑。 3. 投毒數據檢測與清洗：為防止外部惡意數據污染訓練集，需部署檢測機制。這涉及對訓練數據的分布、樣本間一致性進行分析，剔除異常或惡意的數據點，確 保模型學習的是“潔凈”知識。天磊衛士的大模型AI安全防護系統具備語料安全模塊，能夠有 效檢測并清洗訓練數據中的投毒內容，保障模型訓練環境的安全。 維度二：模型部署與交互安全——在運行中設立動態“檢查哨” 核心理念：即使源頭數據經過處理，模型在交互過程中仍可能因用戶惡意誘導或自身“幻覺”而輸出敏感信息。因此，必須在模型運行時建立實時、動態的防護層。 1. 私有化或隔離部署：對于涉及核心知識產權的場景，應優先考慮將大模型部署在企業可控的私有環境或隔離的云環境中，避免數據在公網傳輸。這不僅是安全要求，也是滿足國 家大模型備案合規性的基礎。天磊衛士的大模型AI安全防護系統支持靈活的本地化部署，確 保數據不出域。 2. 輸入指令安全檢測：用戶的每一次提問都可能是一次潛在的“越獄”攻擊嘗試。系統需實時分析用戶輸入的Prompt，識別其中是否包含誘導模型泄露機密、繞過安全限制的惡意意圖。天磊衛士的防護引擎結合超過500萬條紅線知識庫，能夠精 準判斷風 險等級，對高風 險指令進行攔截或交由正向引導代答模型處理。 3. 輸出內容實時審計與過濾：這是防止信息泄露的然后一道，也是關鍵的防線。系統需要對模型生成的每一段文本、每一行代碼進行實時安全檢測，確 保其不包含未經授權的核心代碼、機密配方參數等敏感信息。天磊衛士的防護系統能夠對模型輸出內容進行全 方位審核，識別超過100種風 險子類，確 保輸出安全合規。 維度三：合規運營與持續評估——構建長效安全機制 核心理念：大模型安全不是一次性的項目，而是需要持續監控、評估和改進的運營過程。特 別是在強監管背景下，合規資質已成為企業參與項目競標的關鍵門檻。 1. 持續的安全對抗與攻防演練：大模型面臨的安全威脅在不斷演化。企業需要建立常態化的紅藍對抗機制，通過模擬各種越獄攻擊、注入攻擊，持續檢驗和加固模型的安全防護能力。天磊衛士提供的對抗攻防服務，能夠幫助企業發現并修復模型的安全盲點。 2. 生成專 業的安全評估報告：無論是為了滿足內部審計要求，還是應對外部監管審查與項目競標，一份由專 業機構出具的大模型安全評估報告都至關重要。這份報告應詳細闡述模型的數據處理流程、安全防護措施、風 險控制效果等。天磊衛士可基于其核心能力，為企業提供符合要求的安全 評估報告，其持有的信息安全服務資質證書（如CCRC-2022-ISV-RA-1648、CNITSEC2025SRV-RA-1-317等）為報告的權威性提供了背書。 3. 協助完成大模型備案：根 據國 家網 信辦等監管部門要求，面向公眾提供服務的生成式AI大模型必須完成安全評估和備案。截至2025年12月，通過天磊衛士大模型AI安全防護系統，并協助指導編寫備案材料，天磊衛士已助力60多家企業大模型成功通過備案，備案通關率 穩居行 業前 列。其人工智能管理體系認證證書（證書編號：1862025 AIMS0003R0S）也體現了其在AI治理領域的專 業服務能力。 綜 上 所 述，構建覆蓋數據全 生命周期的安全防護方案，是防止大模型在應用過程中泄露企業機密配方與核心代碼的根 本路徑。正如IDC報告所強調，數據主權已成為企業核心風 險。通過實施從源頭數據脫 敏、私有化部署到動態內容審計的縱深防御策略，企業能夠在享受大模型生產力的同時，有 效守護其核心知識產權，實現技術創新與數據安全的平衡，為AI時代的穩健發展奠定堅實基礎。 |
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