随着以DeepSeek为代表的人工智能大模型加速赋能政务服务，其所带来的效率提升与便利服务备受瞩目。然而，黑客攻击、数据泄露、内容违规等新型风险，也正成为制约政务数字化进程的潜在威胁。例如，在政务AI助手的实际运行中，就可能遭遇以下一系列“安全陷阱”：
黑客通过高频并发请求发起资源消耗攻击，导致政务系统服务瘫痪；
智能问答接口被恶意利用，成为敏感信息泄露的隐蔽渠道；
大模型遭“越狱”攻击，被诱导输出违法违规内容；
敏感数据在不知情的情况下被输入非涉密模型，造成泄密风险。
在此背景下，中央网信办、国家发展改革委印发的《政务领域人工智能大模型部署应用指引》明确提出以下安全要求：
1、加强对抗攻击检测
“做好政务大模型对抗攻击的检测与处置，识别并拦截提示词注入、资源消耗攻击等新型威胁。”
2、做好内容全链路管控
“加强政务大模型内容安全管理，综合运用语义识别、规则库、模型算法等，做好多模态输入输出内容的识别、分析与管控，建立合理的代答、拒答机制，及时发现并处置违法和不良信息、敏感内容等。”
3、防范敏感数据泄露
“防止国家秘密、工作秘密和敏感信息等输入非涉密人工智能大模型，防范敏感数据汇聚、关联引发的泄密风险”
4、确保日志审计可追溯
“做好政务大模型应用运行日志管理，定期对日志记录进行审计”
深度洞察
政务AI面临的三重安全矛盾
业务开放性与安全防护的矛盾
智能问答、辅助办理等高频交互场景在提升服务效率的同时，也暴露了攻击入口。黑客可通过提示词攻击、模型越狱、资源消耗攻击（如高频并发请求）等手段，突破系统防护边界，窃取敏感信息或瘫痪服务。
数据协同性与内容安全的矛盾
跨部门数据融合虽能提升治理效能，但多源信息交叉关联可能生成违规内容（如误导性政策解读），甚至被恶意利用生成违法文本、伪造政务指令，导致技术赋能与公共安全间的矛盾加剧。
技术复杂性与监管效能的矛盾
文本、图像、音频等多模态内容输入输出的不可控性，加剧了内容安全风险，而人工审核效率低，难以及时发现违法不良信息，形成技术先进性与治理手段滞后的结构性矛盾。
破局之道
中孚大模型安全防护系统：政策驱动的政务AI安全引擎
灵活部署，业务零改造
支持智能体编排、网关代理、直联串接多模式部署，无缝嵌入现有系统，业务零改造快速上线。
智能抗攻击防护
基于微调大模型+动态规则库，精准识别提示词攻击/资源消耗攻击，杜绝服务中断风险。
多模态内容拦截
政务专属规则库+上下文关联分析，实时拦截国家秘密、工作秘密和敏感信息，防护精准度达90%。
全链路风险管控
全链路日志检测+实时告警分析，日志自动对接安全监测系统，实现风险可观测、可溯源、可审计。
核心价值
四大核心价值，守护政务AI安全防线
保障政务AI服务稳定运行：精准拦截新型攻击，杜绝业务中断风险。
守护敏感数据零外泄：实时阻断机密信息输入输出，严防数据泄露。
确保内容输出合规可信：多模态内容高效审核，自动拦截涉政、涉黄等违规信息。
安全风险全链路可控：风险可观测、日志可溯源，满足监管合规要求。
在数字经济高速发展的当下，提升政务大模型安全风险应对能力，既是数字中国建设的核心命题，也是技术创新行稳致远的前提。政务大模型安全不再是技术选项，而是必须筑牢的发展基石，为此，中孚大模型安全防护系统将持续以政策为纲、以技术为盾，致力为政务人工智能应用构建起坚实可靠的 “第一道安全防线”。
