封面新闻记者 雷强

11月8日，在世界互联网大会乌镇峰会上，360数字安全集团正式发布《大模型安全白皮书》（以下简称“白皮书”）。该白皮书首次系统性阐释大模型运行时的五大关键风险，建设性地提出“外筑‘以模治模’动态屏障，内固‘平台原生’安全底座”的核心理念，并源于实战，提供了可落地的安全解决方案，为大模型应用拉起了全链路安全防线，助力推动人工智能行业向“安全、向善、可信、可控”方向稳健发展。

大模型安全呈多维复杂态势，挑战成指数级

随着大模型技术加速渗透政务、金融、能源、医疗等重点行业，一个不容忽视的现实是——AI越智能，安全风险越致命。

白皮书以2025年国内外多起典型大模型安全事件为切入点，系统性归纳了威胁大模型安全的五大关键风险：

首先是基础设施安全风险，包括设备控制、供应链漏洞、拒绝服务攻击以及算力资源滥用等问题；其次是内容安全风险，涉及不符合核心价值观、虚假或违规内容、大模型幻觉，以及提示注入攻击等；第三类是数据与知识库安全风险，数据泄露、越权访问、隐私滥用和知识产权问题日益突出；第四是智能体安全风险，随着智能体自主性增强，插件调用、算力调度、数据流转等环节的安全边界更加模糊；最后是用户端安全风险，包括权限控制、API调用监控、恶意脚本执行以及MCP执行安全等。

这些风险相互交织，形成传统安全方案难以应对的复杂威胁矩阵，严重威胁个人权益、企业发展乃至国家安全。

“外挂式安全 + 平台原生安全”双轨安全体系

面对上述复杂挑战，白皮书基于实战经验，给出了“外挂式安全 + 平台原生安全”双轨治理策略 —— 前者像 AI 的 “外部保镖”，灵活应对实时风险；后者像 AI 的“内置铠甲”，从根源筑牢安全基础，两者配合形成全链路防护网。

外挂式安全侧重模型外部防护，通过“以模治模”实现对算力主机、软件生态、输入输出内容及模型幻觉的主动监测与防御。

该方式具备两大优势：一是适配性强、部署成本低，可作为通用组件快速接入不同企业环境，避免重复开发；二是响应迅速，具备独立监测与拦截机制，可在毫秒级别识别并阻断实时威胁，如异常算力消耗或恶意内容。

平台原生安全则聚焦大模型数据、知识库、智能体及客户端等环节，将安全能力嵌入核心组件，强化配套组件安全与全流程合规管控。

360方面表示，外挂式安全如同“建成后加装的防盗系统”，平台原生安全则如“建造时内置的防火结构”，二者协同，从外至内构筑大模型的安全防线。通过这一体系，360实现了主动发现、动态演进的安全检测能力，有效应对复杂多变的大模型安全威胁。