一、核心安全风险
网络安全威胁
遭受多阶段DDoS攻击，包括HTTP代理攻击、僵尸网络协同攻击（如HailBot、RapperBot），攻击规模与复杂度持续升级，导致服务中断和注册异常；
攻击者通过仿冒网站实施欺诈，利用模型热度诱导用户泄露敏感信息（如API密钥），威胁用户资产安全。
数据安全漏洞
春节期间发生百万级用户聊天记录、API密钥等数据泄露事件，暴露模型在访问控制与数据隔离机制的不足；
匿名化数据处理存在“去匿名化”风险，攻击者可结合其他数据源逆向推导敏感信息（如案件细节）。
模型自身安全隐患
生成内容存在不可控性，可能输出虚假信息或隐含恶意指令（如诱导用户点击钓鱼链接）；
模型训练依赖的开源生态（GitHub、Hugging Face）存在供应链风险，第三方插件或代码库可能引入后门漏洞。
二、应对措施与技术实践
防御技术升级
采用流量清洗技术过滤异常请求，并通过动态IP切换缓解DDoS攻击影响；
部署AI驱动的实时威胁分析系统，基于MoE（专家混合）架构提升攻击检测与响应效率（响应速度提升40%）。
数据与隐私保护
敏感场景（如司法案件处理）优先使用本地化部署方案，禁止数据跨境传输，并强化硬件级加密存储；
对用户输入实施多层级脱敏处理，结合差分隐私技术降低数据关联泄露风险。
供应链与生态治理
建立开源组件安全审计机制，强制要求第三方插件通过CVE漏洞扫描与代码签名验证；
推动开发者社区协同防御，共享威胁情报并制定标准化安全协议（如模型输出内容过滤规范）。
三、未来安全发展建议
行业协同：参考Gartner预测，2025年企业需将15%以上安全预算投入AI威胁防护，重点覆盖模型鲁棒性测试与攻击模拟演练；
技术融合：探索“区块链+AI”架构，通过分布式账本记录模型训练数据流向，实现全链路可追溯性；
合规建设：完善《生成式AI安全管理办法》，明确数据采集边界与模型输出责任归属，降低法律争议风险。
