这些先进的工具凭借其创建反映人类对话的文本卓越能力，正在重塑从客户服务到内容制作甚至软件开发的众多行业。

大模型的训练和使用，虽然在推动技术进步和解决复杂问题方面有着显著的潜力，但也伴随着一系列网络安全和数据安全方面的风险。首先，大量数据的使用可能成为黑客攻击的目标，尤其是包含个人身份信息或商业机密的数据。一旦这些数据泄露，不仅会损害用户的隐私，还可能导致法律责任和声誉受损。其次，在模型的推理阶段，可能会受到恶意攻击的威胁。攻击者可以针对模型进行有目的性的扰动，以引导其产生错误的输出，这可能会对系统的可靠性和安全性造成严重影响。此外，由于大模型的复杂性和黑盒性，存在解释性不足的问题，这意味着用户可能无法准确理解模型的决策过程，从而增加了误解和不信任的可能性。

大模型数据安全风险示意如图5-6所示。认知风险是化解风险的前提，需要从静态和动态两个视角建立起大模型应用数据安全风险的认知体系，进一步采取有针对性的安全措施，包括加强数据保护、建立安全的访问控制和监测系统，以及定期开展安全审计等。

1.大模型带来的静态数据安全风险

首先，大模型加剧了个人信息泄露风险。大模型的数据采集、模型搭建和结果输出无一不涉及对个人数据的处理，尤其是大模型在医疗、金融等领域的应用，更是涉及个人的敏感信息，难以做到对个人数据的全面性保障。如果模型是根据敏感数据进行训练的，它可能会无意中生成揭示该数据各个方面的输出。尽管采取了预防措施，但恶意行为者可能会利用模型生成误导性或有害内容，从而可能暴露敏感信息。

其次，大模型加剧企业数据安全风险。企业基于对数据的实质性加工和创造性劳动获取了对数据及数据产品的财产性利益，对此我国在政策和地方法规层面予以认可，并在司法实践中通过著作权保护或反不正当竞争法的有关规定予以保护。大模型在应用过程中频繁地从互联网大量地爬取数据，而大模型在挖掘、使用数据的过程中却难以对所利用数据的权利状态一一进行辨析，若被爬取的数据中包含企业的商业秘密或被纳入著作权法保护范围的内容，则极易构成侵权。

第三，大模型加剧数据跨境流通安全风险。大模型在全球范围内收集和使用用户的个人数据将面临极大的数据跨境合规风险。国内用户出于数据分析或信息统计等目的，将其收集的一定规模的个人数据和敏感数据等作为垂域训练数据集，上传至海外通用大模型，就很可能构成事实上的数据出境行为。

2.大模型带来的动态数据安全风险

大模型的应用涉及数据采集、模型训练和实际应用等多个阶段，每个阶段都存在着不同的数据安全风险，需要进行分析和控制。

首先，数据采集阶段对个人信息合规性和数据准确性提出了挑战。在海量数据的采集过程中，保障个人数据的合规性和隐私保护变得尤为重要。然而，由于大规模数据的处理难以确保每个数据主体的知情同意，以及数据的准确性和真实性，因此可能存在数据来源不明确、数据准确性受损等风险。

其次，在模型训练与调整阶段，数据泄露和模型偏见成为关注点。在训练过程中，模型所使用的数据可能面临黑客攻击或内部泄露的风险，导致数据泄露和信息安全问题。同时，模型的训练数据可能受到固有偏见的影响，从而影响模型的公正性和准确性。

最后，在大模型的应用阶段，个人信息保护和恶意使用问题需要重视。用户通过指令与大模型进行交互，可能涉及个人信息的输入和保护问题。同时，恶意使用大模型可能导致虚假信息传播和安全威胁，需要采取有效的安全措施保障系统的稳定和用户的隐私。

为了降低这些风险，组织需要建立完善的数据保护机制和安全管理体系，加强对模型训练和应用过程中的监控和审查，同时提升员工的安全意识和技能水平，以应对潜在的安全挑战和威胁。