金融大模型应用安全研究报告2025

金融大模型应用安全研究报告版权声明本报告版权属于北京国家金融标准化研究院有限责任公司，并受法律保护。转载、编摘或利用其他方式使用本报告文字或观点的，应注明来源。违反上述声明者，将被追究相关法编写组成员参编单位当前，以大模型为代表的人工智能技术正在金融业逐步探索应用。其场景目前主要集中在运营管理、风险控制、研发提效等内部环节，并已展现出初步成效，为未来在更广泛的业务领域实现深度赋能与智能化提升奠定了重要基础。但大模型在金融行业应用的复杂性和对数据的依赖性也带来了一系列安全风险。本文基于金融大模型的安全防护现状，系统性梳理金融大模型安全风险类型，并从顶层设计、管理体系、技术防护、安全性评测等方面提出金融大模型安全风险防护体系，为金融大模型安全防护提供参考和支持，进而推动其在多个金融场景 2 4 6 6 9 1一、背景1.1AI大模型技术快速演进推动AI发展近年来大模型技术快速演进，已成为推动人工智能进步的核心动力，为经济社会发展带来了前所未有的机遇和挑战。AI大模型指的是具有庞大参数规模和计算能力的深度学习模型，通过在海量数据上进行训练，能够捕捉到更加丰富的细节和特征信息。与传统机器学习模型相比，AI大模型具有更强的表达能力和泛化能力，不仅可以处理简单的分类和回归任务，还能在自然语言处理（NLP）、图像识别（CV）、语音识别等领域展现出极佳性能。回顾AI大模型发展的演进路径，如图1.1所示，从2017年Transformer的革命性突破，到2025年deepseek-R1的发展崛起，技术进步的速度已远超预期，在此过程中大致可分为4个关键节点。2017年，Transformer模型诞生，BERT、GPT-1等模型不断涌现标志着开启预训练模型时代，为后续AI大模型的发展奠定了根本基础。2020年，GPT-3模型面世，并以其1750亿的参数量标志着模型参数量的爆炸式增长是提升模型性能的可行路径。2022年，ChatGPT的发布开启对话式AI新篇章，同期，AI大模型开始向多模态发展，能够处理文本、图像、音频等多种数据类型，扩展了AI大模型应用边界。2024年，AI大模型技术架构从单纯的参数扩大向效率优化转变，以Deepseek、2GPT-4等为代表的模型凭借突破性的技术创新和强大性能，迅速刷新各项任务最佳成绩，AI大模型类型呈现百舸争流的景象，文本、图像、音频等多模态融合成为趋势，智能体应用蓬勃发展。然而，以AI大模型为代表的人工智能技术的发展和应用面临的安全风险也日益凸显。从Deepseek数据库配置错误导致的数据泄露，到开源跨平台大模型工具Ollama默认配置存在未授权访问和模型窃取等安全隐患，再到生成式AI大模型因不当回答引发社会争议，以上事件的发生都反映了大模型应用安全面临着严峻挑战。1.2全球主要国家及地区加强AI应用安全治理AI大模型技术飞速发展带来的风险隐患引发世界各国高度关注，各方积极加强安全监管措施以应对安全挑战。但对于AI大模型的安全监管，存在“科林格里奇困境”，即如何在“促发展”和“防风险”之间取得平衡，成为各监管方的主要课题。全球各主要经济体根据自身技术发展阶段、社会制度及价值取向，制定了差异化的治理举措与3政策要求，主要形成了风险防控型、技术驱动型、风险平衡发展型三类治理路径。（1）欧盟：基于立法的风险分级强监管体系欧盟通过立法构建了严格的人工智能风险管控框架，基于《人工智能法》监督法案，陆续出台多项人工智能相关战略、宣言、计划、规则、指南文件，同时组建AI安全研究机构，开展安全风险、安全评测和安全治理的技术和对策研究，整体监管力度趋严。以立法为核心的AI监管模式，虽保障了风险可控，但其较高的合规成本也被认为可能抑制技术创新活力。（2）美国：以政令为主的灵活宽松式监管为推动技术发展以确保其领先地位，美国对AI监管措施以发布政令为主，主张发挥企业自律作用，并采取各行业垂直监管特定模式。在组织机构方面，美国未设立新的AI监管机构，沿用现有权力机制，由政府各部门对各自领域的AI安全风险进行评估与制定标准。侧重于行政命令及标准指引的人工智能监管更具灵活性，但随着全球人工智能安全呈现加速治理态势，美国各州正积极推动AI监管立法，未来可能会上升至联邦层面的立法。（3）中国：强调技管结合的包容审慎治理中国以“发展与安全并重”为原则，构建了管理规范与技术手段结合的AI治理框架，以实现制度牵引技术落地，技4术固化制度要求，在平衡创新与安全之间探索出一条特色路径。2023年，我国提出《全球人工智能治理倡议》，后网信办、发改委等部门联合发布《生成式人工智能服务管理暂行办法》等多项管理办法，在规范化引导技术发展的同时鼓励AI大模型技术创新。1.3我国不断完善AI大模型安全政策与标准体系国家层面基于“三法一办法”构建大模型安全通用政策框架。《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》确立网络安全、数据安全、个人信息保护与数据资源流通的基础法律底线，明确数据处理者安全责任与合规义务；《生成式人工智能服务管理暂行办法》进一步细化全生命周期管控要求，涵盖训练数据合法来源审核、标注质量管控、算法备案等核心环节。同时，配套《互联网信息服务深度合成管理规定》《人工智能生成合成内容标识办法》，强化算法备案与生成内容可追溯性要求。结合《互联网信息服务算法推荐管理规定》《人脸识别技术应用安全管理办法》，细化在个人信息系保护方向上的告知同意、关闭服务等合规要求。金融行业在此基础上叠加专项监管政策。中国人民银行2025年5月发布的《中国人民银行业务领域数据安全管理办法》，明确训练数据真实性、标注合理性的审查要5求，细化数据全生命周期管理义务；国家金融监督管理总局《银行保险机构数据安全管理办法》聚焦模型算法安全，强制要求模型具备可验证、可审核、可追溯性，并开展数据安全审查；此外，《金融领域科技伦理指引》《金融信息服务管理规定》等文件，从伦理与业务层面划定内容安全边界，《关键信息基础设施安全保护条例》则将金融大模型系统纳入网络安全防护体系。（2）标准化发展情况我国大模型安全标准体系以政策为导向，已逐渐形成“顶层规划、专项规范、行业适配”标准化发展布局，支撑政策落地实施。顶层规划方面，2020年国标委联合多部门发布的《国家新一代人工智能标准体系建设指南》，明确AI安全术语、风险评估等基础标准研制方向，为后续标准体系构建提供框架指引；2025年1月，全国网络安全标准化技术委员会（TC260以下简称信安标委）发布《人工智能安全标准体系V1.0》（征求意见稿），进一步提出涵盖技术、管理、应用的标准体系架构，衔接《人工智能安全治理框架》等政策要求。专项标准研制方面，2024年以来，信安标委集中发布相关标准文件，包括GB/T45654-2025《网络安全技术生成式人工智能服务安全基本要求》及《大模型训练数据安全规范》《大模型安全评估指标与方法》等征求意见稿，6分别划定全流程安全技术底线、规范训练数据管理、明确评估实操方法。全国信息技术标准化技术委员会（TC28）2025年发布GB/T45288《人工智能大模型》系列国家标准中的前三部分，对大模型通用要求、评测指标与服务能力成熟度评估给出明确技术指引。同时，金融行业JR/T0197-2020《金融数据安全数据安全分级指南》、JR/T0223—2021《金融数据安全数据生命周期安全规范》等标准也为大模型应用安全中的数据安全提供了细化支撑。二、金融大模型应用及安全防护现状2.1金融大模型应用情况2.1.1金融大模型向前中后台不同场景全面渗透金融行业作为数据密集型与场景多元化领域，凭借海量数据储备，为AI大模型落地应用提供了天然条件。按照对客服务、机构运营、后台支持三个维度，金融行业大模型已在各业务场景中逐步探索应用落地，其主要应用场景7对客服务。AI大模型可全面升级金融机构与客户间的交互体验。在客户服务方面，可赋能现有客服体系，快速精准解答客户咨询，提升服务效率与满意度；在营销获客方面，可辅助分析客户画像及数据，精准识别潜在客户需求，以高效拓客提升营销转化率。在产品服务方面，可根据客户投资偏好、风险承受能力等个性化特征，提供适配投资产品与专业投顾等服务。此外，AI大模型也可助力金融机构投研团队高效处理海量信息，挖掘市场洞察，辅助投资决策制定，提升投研效率与质量。机构运营。风险管控与合规管理是金融机构稳健运营的核心保障，大模型可在机构高效、合规运营方面提供助力。AI大模型通过整合多源数据，基于风险识别模型，可高效识别欺诈、洗钱等风险行为；在金融业务运营中，大模型可助力信贷等业务过程中的风险评估，根据企业或个8人相关数据分析，评估信贷风险，优化信贷审批流程。对于金融行业强监管要求，可借助大模型拆解政策要求，并通过大模型提示词工程生成相关风控评估报告或监管报送后台支持。运营支撑与技术保障是金融机构高效运转的基础，可通过AI大模型可提升金融机构IT开发运维效率，如代码生成与补全、运维监控分析与告警等应用场景；提升金融机构内部办公自动化水平，如内部知识检索、智能写作、邮件编写、会议助手等应用场景；同时，在财务核算、资金管理、党建、人力方面也有相应的辅助2.1.2金融大模型应用特点与趋势应用场景呈“外围渗透、核心验证”阶梯式推进，未来向核心业务审慎延伸。当前金融大模型以辅助办公、技术后台支撑应用为主，如办公场景的文档摘要生成、技术场景的日志异常检测，侧重提升效率而非直接影响业务决策；信贷审批、智能投顾等核心场景受安全性与可解释性要求限制，多数处于POC测试阶段。随着大模型可解释性技术成熟、数据合规完善及监管明确，未来将从外围工具向核心领域审慎渗透，且始终以“风险可控、结果可追溯”为前提。“大小模型协同+知识增强”将为主流技术路径，传统9算法与专属知识库互补增效。金融AI应用并非大模型“独角戏”，传统机器学习算法在规则明确、数据结构化的固定场景中优势显著，如信用卡欺诈检测场景，逻辑回归等算法决策透明、误判率低。同时，知识增强已成为金融大模型标配，智能投研、合规审查等场景依赖RAG技术构建金融专属知识库，确保输出符合最新监管要求。未来行业将倾向“大模型负责复杂语义理解、小模型/传统算法负责精准计算、知识增强保障专业度”的协同模式。数智化转型驱动业务模式重塑，智能体落地与人机协同机制并行。AI大模型不仅提升机构运营效率，更将推动金融服务范式与运营模式变革。服务端，信贷、投研等智能体可整合全流程能力，缩短业务周期；运营端，AI大模型可推动业务流程重塑优化与标准化，减少操作风险。但由于人工智能基于概率论的不确定性及金融审慎性的要求，因此核心业务场景仍需保留“AI+HI”人机协同机制，如信贷智能体输出仅作风控专家参考，最终决策由人工复核，以平衡效率与安全。2.2金融机构大模型安全风险防护现状根据行业调研，目前各金融机构正积极探索AI大模型安全防护路径，已在多个领域取得初步进展。然而，随着技术应用的深入，行业整体正处于从单点防护向体系化建设过渡的关键阶段，面临着构建统一安全框架的共同挑技术防护多点布局，体系整合待推进。各机构正结合自身需求开展有针对性的安全实践。工商银行正在构建覆盖五大维度的AI大模型安全评测体系，建设银行已系统识别六大威胁场景并开展专项测试，邮储银行积极推进内容安全审核系统建设，兴业银行着力完善AI网关能力。这些探索为行业提供了宝贵经验，但在全生命周期安全框架的统一设计和上下游环节的协同防护方面，仍需进一步探索。特别是在RAG、智能体等新兴技术架构的安全保障方面，行业正在积累经验，需要共同推进防护方案的成熟完协同机制初步建立，深度融合待加强。在组织架构方面，各机构正积极建立跨部门协作机制，如平安银行成立了专门的人工智能工作组；在安全管控方面，建设银行正推动安全管控与DevOps流程的融合；在战略部署方面，邮储银行已将AI安全要求纳入战略规划。这些举措体现了金融机构对大模型安全治理的重视，而在实际操作中，如何实现技术团队、业务部门和安全管理部门之间的无缝协作，如何平衡敏捷开发与安全管控的关系，仍是行业共同面对的课题。合规实践积极探索，标准落地待明确。面对快速发展的技术应用，金融机构正积极配合监管要求，主动开展合规准备工作。各金融机构正密切关注备案政策进展，加强供应链安全管理及开源治理机制。这些工作为行业合规建设奠定了良好基础，而在具体执行层面，行业期待在备案流程、评测标准等方面获得更明确的指引。基础能力稳步提升，系统化建设待完善。行业正持续加强安全基础能力建设，如广发银行从应用端防护着手，光大银行通过技术组合改善模型表现，网联清算正探索创新评测方法。以上实践反映了机构在大模型应用安全能力建设上的持续投入，而在安全防护体系的建设方面，还需要行业共同推进。本章从对客服务、机构运营、后台支持三大维度，阐述了金融大模型的具体应用场景，总结其当前应用特点及未来趋势。当前金融大模型技术与应用迭代迅速，潜藏的安全隐患也随之日益凸显，亟待深入排查与应对，总体来看，各金融机构分别在大模型安全防护方面采取了相关措施，并取得一定成效。同时，行业认识到，需要进一步系统梳理金融大模型面临的安全风险类型，为构建更加完善的安全防护体系提供清晰指引。三、金融大模型安全风险分析为系统识别金融大模型应用安全风险，本章基于金融大模型的训练应用周期视角，从模型算法安全、数据安全、系统安全、内容安全和应用伦理五个核心维度，构建了覆盖开发、部署、应用三个阶段的风险矩阵。3.1金融大模型安全风险矩阵金融大模型生命周期核心涵盖模型训练、模型部署、模型应用三个阶段，系统架构需对接用户交互层、应用程序层、模型服务层及数据存储层，各层级间的数据流转与功能调用均可能成为风险切入点，具体架构与周期流程如图3.1金融大模型系统的架构和训练应用周期[1]结合信安标委《人工智能安全治理框架2.0》中风险分类维度，按模型算法安全、数据安全、系统安全、内容安全、应用伦理维度梳理金融大模型训练应用各阶段风险，形成风险矩阵，为后续针对性剖析提供整体框架。1.可解释性差2.鲁棒性不强3.输出决策4.模型投毒1.训练数据标2.训练数据投毒3.数据使用权4.训练数据敏1.供应链攻击2.开发环境网络1.训练数2.伦理审1.模型参数2.后门激活3.模型兼容1.数据存储加2.部署缓存敏3.数据访问权2.多租户部署环1.输出过滤机制缺失2.合规审查接口未对接1.服务范2.责任界1.提示词攻击3.模型迭代1.用户交互数2.数据使用超3.实时业务数2.插件工具攻击3.智能体攻击1.生成内容违规（虚假信息/误导建议）2.知识幻觉加剧1.业务决2.智能鸿3.2模型算法安全风险作为智能应用的核心，模型算法自身的可靠性直接决定了信贷审批、智能投顾等金融关键业务的稳定与安全。（1）可解释性差。大模型的“黑箱”特性使其决策逻辑难以追溯，这与金融监管强调的“可解释、可举证”原理解释时，金融机构可能面临监管处罚。同样，若系统误将正常交易识别为欺诈，技术人员也难以快速定位根源，导致业务连续性受损。（2）鲁棒性不强。模型对输入扰动或数据分布变化的耐受能力不足。当客户收入信息模糊或市场政策突变时，输出结果容易发生波动，可能导致优质客户被误判为高风险。此外，模型易受对抗攻击，例如攻击者通过巧妙篡改交易描述，可能诱导模型漏判潜在的洗钱行为。觉”，凭空捏造不存在的政策数据，或对同一问题给出前后矛盾的答案。例如，券商投研助理若编造央行政策细节，将直接导致投资决策失误；同一客户的贷款申请出现时而过、时而拒的情况，则会严重损害客户信任与业务效（4）模型投毒隐患。攻击者通过在预训练或微调阶段植入恶意数据，可为模型埋下“后门”。例如，加载被植入后门的第三方模型，可能悄无声息地窃取核心金融数据；若信贷模型的训练样本被篡改，使含有特定关键词（如“紧急贷款”）的申请自动通过，将直接推高银行的不良贷款率。3.3数据安全风险金融大模型的训练与运行依赖于海量、高敏感度的数据，数据安全风险贯穿于其生命周期的每一个环节。（1）训练数据质量与规范问题。数据标注错误（如将“正常交易”误标为“欺诈”）会导致模型学习到错误模式；标注标准不统一（如对“小微企业”的定义不一）则会引起模型认知混乱。若标注过程中未对身份证号等敏感信息进行脱敏，不仅违反法律法规，更埋下了数据泄露的隐患。（2）训练数据投毒。研究表明，仅需0.01%至1%的污染数据就足以导致模型失效。攻击者通过篡改训练样本，可使高负债客户被错误地标记为低风险，从而增加银行坏账。某些投毒数据甚至内嵌“诱饵信息”，能够诱导模型在特定条件下输出本应保密的客户交易记录。（3）数据泄露风险。无论是处于静态存储的训练数据，还是在交互中产生的用户数据，抑或是网络传输中的动态数据，都存在泄露可能。攻击者一旦入侵服务器，便可窃取客户历史交易记录用于精准诈骗；用户咨询的贷款额度若未加密存储，或在传输过程中未采用SSL/TLS等安全协议，也极易被拦截窃取。（4）数据使用权限混乱。权限管理不当是另一大隐患。例如，低权限的运维人员若能访问核心风控数据，便存在滥用风险；员工离职后权限未及时回收，会形成危险的“僵尸账号”；跨部门数据共享若未获客户明确授权（如零售部门向投研部门提供客户消费数据），则直接违反了《个人信息保护法》的相关规定。另外，大模型或智能体对于RAG库访问，会因为幻觉或提示词攻击等行为，存在越权访问的问题。3.4系统安全风险系统安全风险集中于基础设施、通信接口和软件供应链等环节，攻击者常利用这些漏洞实施数据窃取或业务操（1）供应链攻击。大模型依赖的从算力、框架、预训练模型到部署工具的长链条中，任一环节被突破都可能引发系统性风险。例如，AI框架所依赖的第三方库被植入恶意代码、GPU芯片存在可被远程利用的漏洞、或从开源平台下载的模型及金融插件内含后门，都可能导致模型被篡改或数据大规模泄露。（2）接口与协议漏洞。API接口若存在SQL注入等传统漏洞，攻击者便能篡改信贷审批结果；模型调用协议若未进行严格的权限校验，可能被恶意诱导执行如“转账”等超权限操作；在多租户部署环境中，若隔离措施失效，可能导致一家银行访问到另一家银行的敏感配置信息。（3）针对性攻击场景。在应用阶段，系统面临多种新①提示词攻击。攻击者通过精心构造的输入提示词直接操控模型行为。主要包括1）提示词注入，诱导模型忽略系统指令，输出违规内容或执行未授权操作；（2）敏感信息泄露，通过特定问法技巧使模型透漏训练数据中的个人隐私或商业机密；（3）系统提示词窃取，通过反复试探获取系统内部预设的安全指令，为后续攻击铺路4）资源耗尽攻击，通过构造复杂耗时的推理任务消耗计算资源，影响服务可用性。②RAG（检索增强生成）攻击。针对基于外部知识库的问答系统，攻击方式包括：（1）检索数据污染，向知识库注入虚假信息（如伪造的监管政策），误导模型输出错误内容2）向量数据库篡改，通过操纵嵌入向量或相似度计算，使恶意内容在检索中优先返回3）权限绕过攻击，利用检索组件的访问控制缺陷，获取本应受限的敏感③MCP（模型上下文协议）攻击。该协议作为模型与外部工具交互的桥梁，其安全风险主要体现在1）上下文污染，通过篡改协议传输的上下文数据（如对话历史、工具返回结果），扭曲模型的决策依据；（2）工具滥用，诱导模型调用被恶意篡改的外部工具（如将“查询余额”替换为“执行转账”），实施越权操作；（3）资源耗尽，通过构造异常大规模上下文或递归调用，耗尽系统资源导致服务中断。④其他新型攻击。包括模型窃取攻击、成员推断攻击等，通过特定技术手段获取模型参数或推断训练数据属性，威胁金融机构的核心知识产权与数据隐私。3.5内容安全风险根据《生成式人工智能服务安全基本要求》，内容安全主要关注模型生成信息的合法性、真实性与合规性。（1）生成内容违规。模型可能输出虚假金融信息（如伪造央行政策）、作出违规的投资建议（如承诺“保证年化20%收益”），导致客户资金损失并引发监管处罚。此外，生成如“低收入客户不配享受VIP服务”等歧视性内容，会严重损害机构声誉。（2）知识幻觉。这是大模型的固有缺陷，表现为虚构事实或输出矛盾信息。例如，模型可能捏造“央行2024年将降息0.5个百分点”的虚假信息，若据此进行投资或信贷决策，将造成直接经济损失。同一理财产品的风险描述若前后矛盾，也会混淆客户认知，影响决策。（3）输出过滤机制失效。通用的内容过滤规则往往难以精准识别金融领域的专业违规表述（如某些复杂的结构化产品描述），导致漏判。在监管政策更新后，若过滤规则未能同步更新，模型将继续生成不合规内容。反之，过滤过严也可能误伤正常的风险提示，影响用户体验。3.6应用伦理风险伦理风险关乎金融服务的公平性、普惠性与社会信任，其影响更为深远。（1）业务决策偏见与歧视。模型可能因训练数据中存在的历史偏见，系统性地对偏远地区客户给予更低的信用额度，或将中小微企业误判为高风险，违背金融公平原则。这种算法偏见甚至会固化并放大社会已有的不平等，形成“歧视循环”。（2）智能鸿沟扩大。在客户侧，高净值客户可享受定制化的AI投顾服务，而普通客户只能使用基础客服，服务质量差距拉大。在行业侧，大型金融机构有实力自主研发先进模型，而中小机构则被迫依赖第三方基础模型，技术差距可能导致市场竞争失衡。（3）责任界定模糊。当模型导致投资亏损或风控误判时，金融机构与模型供应商之间容易互相推诿，使得消费者维权困难。如果机构内部未设立专门的伦理审查与问责团队，出现偏见等问题时将无人担责。同时，模型持续迭代产生的新伦理问题，也难以清晰界定是算法缺陷、数据问题还是应用失当。综上所述，大模型在金融领域的应用面临着来自技术、数据、系统、内容及伦理等多维度、全生命周期的复杂安全挑战。当前，金融行业虽已认识到这些风险，但与之匹配的、系统化的安全防护体系仍显薄弱，存在明显的防护缺口。为应对这一严峻局面，构建全面、有效的大模型安全应用防护体系已刻不容缓。四、金融大模型应用安全防护架构设计随着大模型在金融业务中的深入应用，如何在驾驭其创新潜力的同时，牢牢守住安全与合规的底线，已成为金融机构面临的核心挑战。本章旨在构建一个前瞻性、系统性的安全防护架构，通过将管理机制、技术防护与安全性评测三者深度融合，为金融大模型的全生命周期应用筑牢可信、可靠、安全与可控的坚实底座。4.1顶层设计金融大模型安全防护体系架构的顶层设计以“全生命周期覆盖、多维度协同防控”为核心思路，通过明确安全目标、构建安全管理体系、规划技术防护方向、建立评测机制，形成“管理机制、技术防护、安全评测”为一体的完整安全风险防护框架，为金融大模型安全应用提供系统性指导，确保模型在研发、部署、应用各环节均符合安全合规要求，支撑金融业务稳健开展。（1）安全目标。金融大模型安全目标聚焦“可信、可靠、安全、可控”四大核心维度，为防护架构提供方向指①可信。大模型输出内容需符合金融业务事实与合规要求，无知识幻觉、虚假信息或误导性表述，同时模型决策逻辑可追溯，在信贷审批、投顾建议等关键业务应用中能向监管机构与客户解释决策依据，满足JR/T0287—2023《人工智能算法金融应用信息披露指南》等文件要求，建立用户与监管对模型的信任基础。②可靠。大模型在复杂金融场景下需具备稳定性能，面对数据扰动、提示词注入等网络攻击及相关政策调整等环境变化时，仍能保持输出一致性与业务连续性，避免因模型故障导致金融服务中断或决策偏差，保障信贷、风控、交易等核心业务稳定运行。③安全。覆盖数据、技术、业务全层面安全，包括训练数据不被投毒，不泄露客户身份信息、交易流水等敏感信息，模型和系统不被植入恶意代码或非法入侵，同时防范内容安全风险及应用伦理风险，符合《网络安全法》《数据安全法》等法律法规要求。④可控。需实现对模型全生命周期的管理可控，包括模型研发过程中人员权限可管控、模型部署后接口调用可限制、模型应用时操作行为可审计、模型迭代时风险可评估，确保模型始终在预设的安全边界内运行，一旦出现异常，如越权访问、违规输出等，可及时干预与处置。（2）安全管理体系。金融大模型安全管理体系以“多条线协同、制度标准约束”为整体思路，紧扣模型研发、部署、应用全流程安全需求，通过“组织架构定责、人员角色落地、管理制度规范、相关标准支撑”四层架构，构建权责清晰、流程可控、风险可防的管理体系。（3）安全技术防护。安全风险技术防护以“全生命周期防控、分层级技术覆盖”为思路，针对模型算法、数据、系统、内容、应用伦理五大核心风险领域，构建从研发到部署、应用的全流程技术防护体系。（4）模型安全性评测。模型安全性评测围绕“全维度覆盖、常态化开展”原则，建立与安全目标、技术防护对应的评测体系，为大模型金融应用安全提供验证与改进依4.2金融大模型安全管理体系4.2.1组织架构金融大模型安全管理组织架构以“业务驱动、跨域协同”为核心，明确模型研发、信息科技、数据、业务四大团队职责边界，形成全流程管控体系。模型研发团队：主导算法安全，制定对抗训练、可解释性方案，开展安全防护技术研究，实施模型上线前合规测试，将安全要求嵌入研发全流程。信息科技团队：负责全生命周期安全评测，包括环境漏洞扫描、接口测试等工作，维护GPU、云环境等基础设施安全，管控模型接口与代码仓库权限，配合处置技术漏数据团队：保障数据合规，开展数据清洗、脱敏，审查外部数据供应链，管控训练数据访问权限，防范数据泄业务团队：提出场景化安全需求，比如信贷防歧视、投顾防误导等方向，参与模型安全评测，反馈应用端风险，推动防护措施与业务适配。4.2.2人员角色基于组织架构，设定四类核心角色，落实“权限最小化、责任可追溯”原则，并实施动态权限管控，人员离岗及时回收权限，定期开展安全培训，提升角色安全意识。AI应用研发者：负责算法设计、训练优化，实施对抗训练等安全措施，确保研发符合内部规范。数据治理专员：开展数据分类分级、脱敏与质量评估，审批训练数据使用，维护数据血缘图谱，保障数据合基础设施运维者：调配GPU算力，管理AI框架漏洞，隔离研发与生产环境，确保底层环境稳定安全。业务应用专员：提出业务安全需求，规范使用模型服务，监控输出风险并反馈，衔接技术与业务价值。4.2.3管理制度围绕金融大模型全生命周期，构建多维度管理制度，筑牢安全管理基础。研发管理制度：明确模型研发流程规范，涵盖算法安全评审、训练数据准入审批、模型版本管理等内容，要求每版模型留存研发日志与安全测试报告，确保可追溯。数据管理制度：覆盖数据全生命周期，包含数据分类分级标准、敏感信息脱敏规则、外部数据采购合规审查流程，以及数据访问“申请-审批-审计”闭环机制，防范数据运维管理制度：规范基础设施运维，包括GPU资源使用登记、环境隔离配置要求、漏洞扫描与补丁更新频次，每月定期全量扫描，同时明确应急响应流程，模型故障应该在多长时间内启动预案等。应用管理制度：界定模型应用边界，包含业务场景准入标准、输出内容审核规则，投顾建议需双人复核，以及用户异常交互监测与处置流程，确保应用端风险可控。4.2.4相关标准依托国家、行业及制定企业标准，为安全管理提供技术与合规依据。金融机构可参照《国家新一代人工智能标准体系建设指南》《人工智能安全标准体系V1.0》，根据国家、行业标准技术要求编制企业标准，进行落地细化；也可根据大模型技术应用的安全保障需求开展企业标准的制定。如可制定企业级大模型安全标准，分别对本机构所执行的算法安全评测细则、数据脱敏技术规范、人员权限分级标准等内容进行统一技术规范。4.3金融大模型安全技术防护体系金融大模型安全保障技术体系以“全生命周期防控、多维度技术覆盖”为核心，围绕算法安全防护、数据安全防护、系统安全、内容安全四大领域，确保模型在研发、部署、应用各环节的安全合规。4.3.1算法安全技术防护模型训练优化阶段针对模型训练过程中的算法设计与参数优化，强化安（1）鲁棒性增强技术。该技术主要应对模型算法安全风险中的鲁棒性不强等隐患，其包含两个核心方面：一是引入对抗训练机制，基于金融业务场景生成具有代表性的对抗样本，包括模拟异常交易数据、构造篡改后的客户信贷信息等，并将这些样本融入训练流程，提升模型对恶意扰动的耐受度；二是采用语义扩展、特征扰动等数据增强手段，扩大训练样本的场景覆盖范围，包括极端市场行情、特殊客户群体业务数据等，避免因场景单一导致的模（2）多维度安全评测。通过构建金融领域专属安全测试集实现，该测试集应尽可能全面涵盖违反金融合规要求的内容，包括保本保息等违规宣传、涉及地域或收入等敏感属性的歧视性表述，以及诱导高风险投资等伦理风险内容。同时借助LIME、SHAP及注意力可视化等可解释性技术，对模型异常输出进行深入溯源，如遇到矛盾的信贷审批结果、错误的风险评级等，准确定位特征权重偏差、算法逻辑漏洞等问题。模型部署阶段聚焦模型部署后的算法执行安全，构建全链路防护机（1）输入输出安全管控。在输入侧，针对算法对提示词的敏感性，构建规则引擎与语义识别模型相结合的双层过滤体系，拦截提示词注入、越狱诱导等恶意输入，避免算法被误导执行违规逻辑；在输出侧，建立算法决策校验机制，通过预设信贷审批核心指标阈值等业务规则，以及投研建议与权威政策比对等知识库交叉验证方式，确保算法输出符合金融业务逻辑与监管要求，杜绝因算法决策偏差导致的业务风险。（2）上下文安全管理。针对算法对历史交互的依赖，实施上下文会话监控，识别通过多轮对话逐步诱导算法突破安全规则的渐进式攻击，如一旦检测到异常会话，立即触发算法策略调整；建立跨部门策略评审机制，由研发、合规、业务部门共同明确算法可决策的业务范围、输出内容限制等算法安全边界，确保部署后的算法执行不偏离安模型持续迭代阶段建立常态化优化机制，确保算法安全能力动态适配风（1）对抗性测试与漏洞修复。定期组织红队开展算法专项攻击测试，模拟提示词注入、后门激活、对抗扰动等攻击方式，基于真实金融语料（如客户咨询记录、交易数据等）构建高对抗性样本，暴露算法脆弱性；蓝队根据测试结果优化算法逻辑，修复算法漏洞，形成“测试-优化-验证”的闭环，优化措施包括调整特征权重、更新对抗训练样本库等。（2）算法偏差与幻觉治理。针对算法固有缺陷，综合运用知识增强、检索验证、上下文约束等技术手段。如通过融入央行政策、监管细则等权威知识库，将算法生成内容与金融数据库进行交叉核验；限定算法决策的业务场景边界等方式，减少模型知识幻觉。定期监测信贷审批通过率、风控拦截准确率等关键业务场景的算法输出，分析是否存在敏感属性歧视（如地域、年龄偏见），通过优化算法损失函数、调整训练数据RAG场景针对检索增强生成（RAG）这一金融高频应用场景，强化算法层安全设计。（1）检索逻辑安全优化。通过优化检索排序算法实现，引入权威度权重机制，对知识库中的文档按照来源可信度进行分级处理，如按照金融管理部门官方数据、行业报告数据、开源数据可信度从高到低进行排序，避免低可信度文档被优先召回；在检索结果过滤环节，嵌入算法级内容校验逻辑，自动识别并剔除与用户查询无关、含误导性信息的检索结果，确保算法仅基于合规可信的知识生成（2）生成逻辑边界约束。在RAG生成环节，通过算法限定内容生成范围，明确模型仅能基于检索到的知识库信息输出结果，禁止脱离检索内容编造信息；引入事实一致性校验算法，对生成内容与检索文档的匹配度进行实时计算，若匹配度低于一定阈值（如80%），则触发二次检索或人工审核，防范算法因检索与生成逻辑脱节导致的输出风4.3.2数据安全技术防护数据安全防护贯穿大模型全生命周期，针对各阶段数据安全场景，构建“合规管控、防篡改、防泄露、可追溯”的技术防护体系，明确具体防护措施。数据收集（1）内部数据资产盘点与分类分级。对金融机构内部已有的业务数据，如客户信息、交易记录、产品资料等进行全面盘点和梳理。依据数据的重要性和敏感程度，建立统一的数据分类分级标准，并据此实施差异化的管理和使用策略，确保高敏感数据得到最高级别的保护。（2）数据合规使用审批机制。建立规范的数据申请与授权流程。任何模型训练或分析任务需要使用内部数据时，必须经过业务主管部门和数据合规团队的联合审批，确保数据的使用目的明确、范围清晰，且符合《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规及内部规定。（3）数据质量评估与准入控制。在数据进入训练流程前，设立质量检查点。通过设定完整性、准确性、一致性等质量指标，对拟使用的数据集进行评估。仅允许质量达标的数据进入后续环节，从源头保障用于模型训练的数据质量，降低因数据问题导致的模型风险。数据清洗阶段（1）数据质量控制。采用异常检测技术，如基于业务规则的异常值识别、基于统计分布的离群值检测等，自动筛选并剔除错误数据；针对缺失值，根据数据类型（数值型、分类型）采用均值/中位数插补、机器学习模型预测补全或合规删除策略，确保数据完整性；建立数据质量评估指标，如缺失率≤0.5%、异常值占比≤0.1%，仅达标数据可进入后续训练流程。（2）合规与安全扫描。构建金融领域专属版权库与多模态侵权识别模型，对清洗后的数据开展版权与敏感内容扫描，拦截涉及版权争议、个人隐私（身份证号、银行卡号）、违规信息（虚假金融政策）的样本；对外部数据二次实施合规审查，确保符合《数据安全法》《个人信息保护法》及金融监管要求。训练阶段（1）抗数据投毒。通过鲁棒性训练、对抗训练、输入正则化等技术改进模型训练流程。具体包括在训练数据中加入可控噪声，生成对抗样本融入训练，约束输入数据分布范围，改进模型训练流程，确保模型面对投毒数据时的稳定性。在此过程中，建议对抗样本占比不超过训练集的5%，噪声扰动幅度控制在±10%以内。（2）隐私保护技术应用。采用联邦学习技术，使参与训练的多方数据保留在本地，仅交换加密的模型梯度，避免原始数据泄露；运用同态加密技术对梯度数据进行加密计算，实现“数据可用不可见”；引入差分隐私技术，在模型梯度更新过程中注入可控噪声，抵御“成员推理攻击”，保护训练集中的个人隐私数据。推理阶段（1）恶意输入防御机制。构建规则引擎与机器学习模型相结合的双层输入过滤体系，规则引擎拦截敏感词和恶意指令，机器学习模型负责识别诱导性、攻击性输入，实时阻断恶意提示词进入模型。（2）输出内容管控技术。实施动态脱敏技术，对模型生成的文本实时扫描，强制屏蔽银行卡号、手机号、身份证号等敏感信息；引入数字水印技术，在生成文本、图像中嵌入在生成内容中嵌入关联用户ID、会话时间戳的唯一标识，实现输出内容溯源，便于后续审计与追责。运行部署阶段（1）可信运行环境构建。采用可信执行环境（TEE）产品，通过硬件级安全区域保护模型训练与推理过程，防止主机系统或其他虚拟机访问敏感内存区域；使用安全容器技术加强隔离强度，对模型不同模块（推理模块、存储模块）实施网络隔离与权限最小化，防范容器逃逸攻击；建立模型服务零信任网络，仅允许必要的业务系统调用接口，减少攻击面。（2）全流程监测与审计。通过流量分析、异常行为监测、态势感知技术，实时检测针对模型的攻击（如提示词注入、训练数据提取）；构建统一审计平台，记录所有数据访问与操作日志（访问用户、时间、操作内容、数据来源/目的），覆盖数据库管理员、业务管理员等所有权限用户；定期开展日志分析，识别可疑行为（如未授权数据下载、异常接口调用）并触发告警。4.3.3系统安全技术防护系统安全围绕“供应链、运行环境、基础设施、访问控制、审计”五大核心维度，构建分层递进的技术防护体供应链安全聚焦大模型软硬件供应链全流程，防范投毒、漏洞、断供风险。（1）软件供应链防护。优先选择可验证的商业软件、开源组件，引入前开展漏洞扫描与恶意代码检测，排查供应链投毒风险；建立软件组件清单，对第三方组件实施版本管控与定期更新，对存在安全漏洞的组件及时替换为安全替代方案；加强开源软件管理，审核开源协议合规性，禁止使用存在版权争议或高风险漏洞的开源工具，如已停止维护的AI框架依赖库等。（2）硬件供应链防护。对GPU、TPU等算力硬件开展安全测试，检测硬件漏洞和后门，考虑政策性影响，评估供应商资质；推动硬件供应多样性，避免依赖单一供应商，降低断供风险；建立硬件资产清单，记录硬件型号、供应商、部署位置，定期开展硬件安全巡检，确保硬件运行正部署环境安全覆盖研发环境与部署环境，构建安全可控的运行基（1）研发环境安全管控。制定代码与数据保密规范，明确敏感代码与数据的存储和使用要求；对保存敏感信息的研发环境实施物理或逻辑隔离，如使用独立服务器或专用网络，禁止与公共网络直接连接；集中管理代码资产，严禁使用如GitHub等公共仓库，统一使用企业私有代码仓库并实施严格权限管控；在网络层面实施开发机IP白名单访问控制，仅允许授权IP接入。（2）部署环境安全强化。采用安全容器技术部署模型，加强容器间隔离，防范容器逃逸攻击；对云环境（公有云/私有云）实施安全配置，加密静态数据（模型参数、训练数据）与传输中数据（云资源间通信）；建立部署环境安全基线，定期开展漏洞扫描与配置检查，排查弱口令、端口暴露、服务异常等风险；实施操作系统级强化，定期更新系统补丁、关闭不必要端口与服务、开启系统日志审计功能。基础设施安全针对大模型依赖的硬件、软件基础设施，防范底层漏（1）基础设施安全评测。参考GB/T39680-2020《服（TensorFlow、PyTorch）、数据库、GPU驱动、芯片、虚拟化平台、web平台开展安全评测，检测框架漏洞、驱动缺陷、芯片后门、虚拟化配置漏洞等问题；建立基础设施安全评估清单，定期开展全面评测，发现漏洞及时修复。（2）硬件安全强化。部署硬件安全模块（HSM），用于加密操作（密钥生成、数据加密），提升加密安全性；实施安全引导机制，确保软件初始化过程可信，防止恶意软件篡改启动流程；采用防篡改机制，防范对硬件的物理攻击（如拆解、芯片篡改保障硬件运行安全。访问控制构建“身份、权限、接口、网络”全链条访问控制体系，防范未授权访问。（1）身份认证与权限管控。采用多因素身份验证（MFA，密码+动态令牌+生物识别）确认用户或系统身份，避免身份伪造；基于角色的访问控制（RBAC）分配权限，明确研发、运维、业务等角色的访问范围，确保“最小权限”原则；针对大模型组件（RAG数据库、MCP协议、A2A协议）实施专项权限控制，RAG数据库按业务场景分配查询权限，MCP与A2A协议配置授权认证框架。（2）接口与网络安全管控。通过API网关实施模型接口调用限制，设定单位时间内请求数量阈值，防范拒绝服务攻击（DoS）与资源过载；部署下一代防火墙（NGFW）、Web应用程序防火墙（WAF），监控与拦截网络攻击（SQL注入、跨站脚本）；运用TLS加密协议保护传输中数据，建立虚拟专用网络（VPN）供远程授权人员访问；采用零信任架构，限制攻击者横向移动，减少攻击面。审计安全实现系统全流程可追溯，防范内部违规与恶意操作。（1）操作与代码审计。在开发机部署审计软件，实时监控外发命令（打包、拷贝、下载）与异常网络流量，对大流量数据外传行为触发告警；通过静态特征扫描或动态水印技术，对敏感代码进行追踪，发现受控代码操作时触wget/curl记录命令执行日志。（2）权限与仓库审计。定期审计各角色权限，清理离职人员权限、过期项目权限等冗余权限，排查越权访问风险；对敏感代码仓库实施私有化管控，禁止项目组外人员访问，设定仓库管理员与管理组，限制项目组内横向越权；定期生成仓库审计报告，记录访问人员、时间、次数，确保访问行为可预期、可追溯。内容安全围绕“模型侧预防、推理侧防护、监控与审计”构建体系，确保大模型生成内容合规、准确、无有害信息，符合金融监管要求与伦理规范。模型侧预防（1）语料清洗与过滤。在模型训练或微调前，采用三层过滤机制确保训练数据质量。第一层通过包含金融违规词汇、政治敏感词汇和歧视性词汇的敏感词库进行初步筛选；第二层基于业务规则实施深度过滤，重点剔除保本保息等违规金融宣传内容以及地域歧视等不当表述；第三层运用文本分类模型等先进技术识别虚假信息、诱导话术和违规内容。通过这三层过滤机制，最终构建高质量的安全语料库，为模型训练提供纯净数据基础。（2）知识库安全加固。针对RAG应用场景，建立严格的知识库管理体系。在知识来源审核环节，优先选择央行官网、监管政策文件库和合规金融报告等权威渠道；在内容入库环节，实施包含内容安全扫描和质量评估的双重检查机制，全面排查违规、虚假和敏感信息，同时验证信息的准确性和时效性；在管理流程方面，建立业务部门与合规部门双重审核的入库审批流程，并保持每月定期更新知识库的机制，确保与最新监管政策和产品条款同步。（3）内容安全对齐。基于人类反馈的强化学习（RLHF）对模型进行深度优化，通过收集金融领域合规专家的专业反馈，构建精准的奖励模型，系统引导模型输出符合金融合规要求的内容，包括不承诺收益、不虚构政策、符合投资者适当性要求等核心要求，同时确保内容符合社会主义核心价值观。结合对抗训练技术，有效降低模型输出歧视性言论和违规投资建议等有害内容的概率，全面提升模型的内容安全水平。（4）红蓝对抗测试。建立常态化的攻防演练机制。通过模拟攻击者的红队团队，系统构造诱导性提问（如如何规避信贷审核）、边界性问题（如模糊合规边界的咨询），以及对抗性攻击（如提示词注入）等多种测试场景，全面检验模型的内容安全防线。安全防护团队蓝队根据测试结果，持续优化模型过滤规则，包括补充敏感词库、调整RLHF奖励策略，并及时更新语料清洗机制，形成完整的测试、优化、再测试攻防闭环，持续提升模型内容安全能力。推理侧防护（1）输入防护。构建“规则+敏感词+模型”的输入过滤机制，实时拦截有害输入。在规则层，重点识别忽略安全规则输出客户信息等恶意指令；在敏感词层，精准过滤金融诈骗相关表述等违规词汇；在模型层，通过分类模型深度识别诱导性、歧视性和暴力性输入。对于被拦截的有害输入，系统可自动调用代答知识库输出合规引导语，或由安全模型生成标准化的正向回复，如提示“您的问题涉及违规内容，无法提供帮助”，有效避免模型被恶意诱导。（2）输出防护。采用多模态模型与小模型融合的检测方案，全面支持文本、图表、语音等多种类型输出的实时检测。针对实时对话等流式输出场景，实施内容切片分段检测机制，确保及时发现虚假金融政策、误导性投资建议等违规内容。系统还具备输出内容撤回功能，当后续检测发现前期输出存在风险时，可立即触发撤回机制，最大限度减少有害内容传播范围。同时，对输出内容实施动态脱敏处理，自动屏蔽客户身份证号、银行卡号、手机号等敏感信息，确保输出合规。监控与审计侧（1）实时监控。构建统一内容安全看板，实时展示风险内容分布、输入拦截率、输出违规率、高发关键词等核心指标。建立分级告警机制，根据一般违规和严重违规等不同风险等级，智能触发短信、邮件、系统通知等差异化告警方式。对于生成诈骗话术等严重违规情况，系统将立即通知安全管理员与业务负责人，确保风险快速响应。（2）内容回溯与统计分析。存储全量交互日志，记录每次交互的输入Prompt、模型输出、时间戳、用户ID、审核状态等信息，日志保存期限不少于1年，以充分满足监管追溯要求。通过定期开展深度统计分析，系统能够准确识别内容安全风险趋势，如某类违规输入增多的现象，以及高频风险场景，如智能投顾场景的误导性建议问题。这些分析结果为模型侧与推理侧防护措施的持续优化提供数据支撑，包括补充针对性敏感词、调整RLHF训练方向等重要决策依据。4.3.5应用伦理安全技术防护算法偏见防控技术（1）构建全流程偏见防控体系，确保算法决策公平性。该体系通过建立覆盖多元群体的训练数据集，按照行业标准实施数据分类分级，并设置自动监测机制来保障数据代表性。在数据使用过程中，严格执行专事专用原则，从源头上防范算法歧视风险。（2）采用先进技术手段降低敏感特征影响，实现算法公平。通过引入公平性约束算法，有效平衡不同群体在金融服务中的权益。建立实时监测机制，及时发现潜在偏见问题并启动优化流程。同时，针对特殊群体需求开发无障碍服务功能，切实落实普惠金融理念。伦理责任溯源与协同技术开发生命周期中的关键节点信息，确保在出现问题时能够快速定位责任环节。该体系按照行业规范保留完整的操作日志，为问题追溯和责任认定提供可靠依据。查机制，在模型上线前充分评估潜在伦理风险。针对运行过程中出现的问题，建立快速响应和处置流程。定期开展伦理培训提升团队意识，确保技术应用始终符合伦理规范4.4金融大模型安全评测体系针对金融业大模型应用安全性评测，本文将从评测指标体系、评测方法、评测流程构建评测体系，并给出金融业务场景大模型应用安全评测示例，以指导金融机构开展安全性评测，确保大模型应用合规、安全、可控。4.4.1评测维度基于大模型应用风险分类维度，从系统安全、数据安全、模型安全、内容安全4大评测维度，形成28项核心评测项，可作为开展评测工作的基准。评价指标体系如图4.1试各评测项具体测试方法详见附件2。4.4.2大模型应用各阶段评测要求环境准备阶段该阶段需有效管控开源技术框架平台的潜在漏洞，确保技术栈安全可靠，安全性评测主要以计算框架漏洞、部署框架漏洞、开发环境漏洞、开发组件漏洞、智能体漏洞、分布调度框架漏洞检测为主。数据准备阶段该阶段需集成敏感信息识别引擎，高效检测训练数据中的有害内容，并构建数据来源可信度验证机制，从源头管控数据安全，实现全域敏感数据零风险，安全性评测主要以训练数据内容违规、训练数据版权侵犯、训练数据投毒、敏感信息泄露检测为主。模型引入阶段该阶段需有效管控外部引入第三方模型中的恶意代码与后门植入风险，安全性评测主要以文件木马攻击、模型后门攻击检测为主。模型训练阶段在模型训练过程汇总，需引入动态边界检测算法，及时发现因数据偏移引发的模型后门风险，显著提升模型抗攻击能力，安全性评测主要以训练后门攻击、后缀对抗攻击、不安全代码实践检测为主。部署运营阶段该阶段需构建多维度内容安全审查机制，通过金融价值观合规检测引擎，精准识别模型输出的恶意内容与隐私泄露风险，确保输出内容符合监管合规要求。安全性评测主要以生成内容违规、模型篡改、提示词注入、账户劫持、提示词泄露攻击、未授权访问应用系统检测为主。五、行业实践案例集案例一：工商银行基于机密计算的大模型安全防护AI正在成为各行各业智能化转型关键基础设施，随着AI在金融行业的深入应用，其引发的数据安全问题已成为行业关注的热点话题。为支撑大模型的规模化应用，许多中小金融机构选择租用互联网数据中心（IDC）、第三方云服务，以满足其对超大规模算力集群在机房、电力、制冷等方面的需求，然而金融业对于客户数据隐私和安全保护有极高的要求，数据中心算力平台如何向租户证明客户数据得到有效保护，如何保障数据在大模型算力平台不泄漏成为一个重要课题。目前，数据在传输和存储阶段已具备较为成熟的加密措施，但是在计算状态下的安全保障仍然薄弱，导致难以实现数据全生命周期的安全保护，机密计算正是应对这一挑战的关键技术路径。一、案例内容在本次大模型算力服务试点中，我们以智能语义识别大模型服务为对象，开展威胁分析和技术验证工作。针对该服务场景，我们识别出以下关键威胁：（1）安全威胁1：CPU内存导出，攻击者通过分析内存数据，获取模型和推理数据。（2）安全威胁2：NPU内存导出，具备高权限攻击者通过PCIeDMA方式拷贝或DumpNPU内存数据，窃取推理数（3）安全威胁3：PCIe通信窃听，具备物理近端访问能力的攻击者可窃听PCIe通信，获取明文传输的数据。当前，智能语义识别大模型服务通过HTTPS等安全协议接收加密数据，但在推理过程中仍需对数据进行解密操作，存在隐私泄露风险。为保障语言识别和模型推理过程中的数据安全，我们采用基于鲲鹏TEE+模型拆分的技术方案，实现对推理模型和用户数据的全面保护，同时通过NPU对推理进行加速，确保安全与性能的平衡。该方案突破并整合以下关键技术：（1）远程证明，基于openEuler社区的远程证明框架，实现了端侧设备对远程语义识别服务推理TA程序的完整性校验，确保TEE内关键处理流程的可信。借助secGear提供的基于远程证明的安全通道能力，建立了端侧设备和远程服务器TEE环境间的安全数据传输机制，确保用户推理数据明文仅在TEE内解密使用，从而有效抵御安全威胁1。（2）模型拆分与机密计算，基于模型拆分思想，依托MindSpore开源机器学习框架，将语言模型的运算部署在两个环境中：常规运行环境（REEwithGPU）以及可信执行环境（TEE/端侧设备）。模型的transformerblock计算在REE中由GPU完成，而涉及机密文本embedding和混淆重排的关键操作则在CPUTEE中执行。利用transformerblock的permutationequivalence性质，保证混淆后数据在REE通过GPU加速推理后，仍可在TEE中重新还原，以用户不感知的方式实现鲲鹏TEE+昇腾多后端异构场景下安全高效协同。从而在保证数据安全的前提下，提升推理性能并削减安全威胁2、3。二、案例成效该技术已部署应用在我行生产环境，并成功通过数百万次的业务流量验证，能够持续提供高安全、无精度损失且性能损耗极低的大模型推理服务。案例二：中国银行大模型安全实践随着大模型技术在各业务场景中的广泛应用，相关安全风险问题日益凸显。中国银行坚持"动态纵深防御"的安全防护理念，以“共建、共享、共治”破解风险识别难题，构建涵盖模型安全、数据安全、系统安全、应用安全的四位一体防护体系，通过"智控"与"人控"双轮驱动，切实保障大模型应用的安全可控性。一、已采取的防护措施中国银行通过多维度技术手段实现大模型应用开发、部署、运行各阶段全生命周期的安全管控。模型安全层面，我们采用智能语义级输入输出规范管理机制，支持毫秒级动态编排，精准拦截异常输入；集成企业级RAG知识增强架构，实现文档预处理、向量化存储及多路召回功能，通过知识注入显著降低模型幻觉风险，实现“问即有据、答必可溯”。数据安全层面，建立全生命周期数据安全管理机制，依托物理隔离环境实施独立设备与网络部署，辅以实时监控确保数据不出行；数据处理采用AI+人工双重质检，实现敏感数据零入模，让每一条样本皆可追、可管、可控。系统安全层面，通过国产化平台+私有化部署，叠加通道级身份鉴权与零信任访问，实现模型调用全链路防护。应用安全层面，实施多维度访问控制，白名单+分级分类双因子准入，结合自研的敏感词与安全模型双引擎实时检测过滤，有效提供内容合规性保障。特别建立全链条涉密信息防护机制，增设“红线提示”，对知识库文件实施审批-筛查双控流程，确保“密不上传、密不入二、防护效果通过以上防护措施，确保模型不联网、数据不出行、敏感信息不入模。其中重点防范的prompt攻击和内容合规风险，使用专业工具做测评，共发出风险query2300条，采用模型安全防护措施后，可识别并拦截风险1770条，拦截率76.96%；再结合应用安全防护措施后，可识别并拦截风险2255条，拦截率提高到98.04%。案例三：中国邮政储蓄银行大模型应用安全防护案例邮储银行基于“统筹规划、分类实施”原则，构建覆盖前中后台的大模型应用体系，整合230余项业务场景，涉及智能对金融行业的数据敏感性、业务复杂性与监管严苛性，邮储银行以“源头管控、纵深防御、主动对抗、合规适配”为核心理念，构建“安全智能体+业务智能体”双轮驱动架构，致力于实现“低时延、高拦截、低误判、低算力”的安全目标，系统性邮储银行从技术与管理双维度构建全流程安全防护体系。技术层面，建设覆盖26万余条敏感词的词库，基于“敏感词过滤—语义分析—规则匹配”三层检测机制，采用AC算法、Bert-SFT微调模型与正则表达式协同识别风险；设计安全与业务智能体异步协同架构，通过动态阈值适配实现高风险场景强化拦截与低风险场景快速响应；针对模型“幻觉”与越狱风险，融合安全提示词模板与轻量化Bert微调模型，提升拦截精度并降低成本。管理层面，将安全管控嵌入“引入—开发—测试—投产—运营”全生命周期，严格执行数据分类分级、模型备案与日志留存，并构建“内容—代码—组件—主机—对抗”五维测试体系，通过红蓝对抗验证防护有效性。二、防护效果截至2025年9月，邮储银行大模型安全体系已接入6个核心对客场景，覆盖1.2亿客户。具体成效包括：智能外呼误拦截率0.4%，响应时延250ms；云柜数字员工涉敏内容拦截率99.2%；手机银行AI搜索合规性满足率100%；信用卡智能催收投诉量下降40%。截至2025年9月，邮储银行大模型安全防护体系已接入6个核心对客场景，覆盖1.2亿客户。其中智能外呼通过电话银行服务，采用敏感词过滤+微调模型的防护策略，实现误拦截率0.4%、响应时延250ms；云柜数字员工依托AC算法+异步检测，达成涉敏内容拦截率99.2%；手机银行AI搜索基于大模型+人工复核，合规性满足率100%；信用卡智能催收借助安全提示词+动态词库，将投诉量下降40%。值得注意的是，“邮储银行智能客服”（含智能外呼、信用卡催收）于2025年6月通过北京网信办备案，成为金融行业首批合规落地的对客大模型产品。在效率与成本方面，统一安全组件减少重复建设，模型微调节省75%算力，运维工作量降低60%，单实例部署资源由4卡降至1卡。建立敏感词库热更新机制，监管合规响应速度提升至小时级，2025年累计快速适配新增敏感词1200余条；针对提示词注入、语义诱导等复杂攻击，检测率提升至99%，2025年上半年成功拦截模型越狱攻击37次，有效避免敏感金融数据泄露。体系化保障了大模型应用的业务安全与合规落地。案例四：北京农商银行大模型应用安全防护案例随着大模型技术在智能客服、风险管理、办公提效等金融场景的深度应用，我行深刻认识到技术赋能与安全风险并存的双重特性。秉持“安全合规、自主可控”核心目标，结合监管部门对AI监管数字化转型的要求，我行在构建“国产化底座+场景化应用”AI体系过程中，将安全防护贯穿模型部署、应用落地全流程，筑牢大模型应用安全防一、已采取的大模型安全防护措施一是构建国产化安全底座。采用国产服务器及国产CPU、GPU，搭配国产操作系统、数据库及中间件，实现硬件到软件的自主可控。模型部署层面选用DeepSeek、Qwen等国产开源大模型本地化部署，避免数据外流，同时通过标准化API接口管控调用权限。二是建立安全管控机制。制定《大模型管理办法》明确全流程要求，在数据环节强化全生命周期保护，完善脱敏加密措施；模型环节建立“需求论证-测试验证-部署监控-退役下线”闭环管理，定期开展性能评估；内容生成环节实行“系统自动检查+人工审核确认”双重校验。三是强化多层级技术防护与权限管控。搭建“基础设施-模型-应用-数据”防护体系，为核心系统建立冗余备份；平台各个应用按部门、用户维度设置访问权限；建立应急响应机制，制定故障处置预案。四是健全治理体系与能力保障。加强科技伦理审查；加强复合型人才培养，开展AI安全培训，提升全员风险意识，形成“会用、善用、安全用”的应用氛围。二、防护效果通过多维防护措施落地，我行大模型应用实现安全与效率双提升。在安全层面，本地化部署与加密防护体系有效保障了敏感数据安全，未发生数据泄露事件；精细化权限管控确保了知识库等核心资源访问的合规性，内容生成双重校验机制大幅提升了输出内容的合规性与准确性。在效率层面，平台累计访问超17万次，智能应用显著提升办公与服务效率，降低了人工重复性工作成本，实现了大模型技术在金融场景的安全高效赋能。案例五：某消费金融机构智能质检系统提质提效实践某消费金融机构基于AI技术实时检测信贷客服通话、在线会话等内容，自动识别服务违规点与风险话术，提升金融服务质量与合规水平。为了更高标准地保护数据安全，维护消费者权益，该消费金融机构联合火山引擎共同构建了安全可信的消费金融智能质检系统。该系统依托火山引擎AICC全链路加密的安全架构，为智能质检系统构建了专属的豆包大模型机密推理集群，在确保客户身份信息与通话内容全程加密处理的前提下，实现了质检效率提升与风险识别准确率的双重突破，进一步构建了安全与效能兼备的智能金融质检体系。l芯片级安全隔离：从物理芯片（GPU/CPU）到容器的全链路安全隔离，即使底层基础设施被入侵，数据也无法被窃取或篡改，从根本上杜绝云服务商、大模型供应商以及其他非授权人员接触数据。l端到端数据保护：用户在平台会话中的明文数据（如Prompt、Response）仅在TEE内部可见，数据进出硬件隔离环境时，执行严格校验并加密传输。l硬件级密钥托管：基于可信硬件执行环境构建密钥管理系统，确保密钥全生命周期始终运行在可信边界内。l可验证透明信任：提供可下载的远程证明报告，用户可离线验证部署环境的可信性，实现从“契约信任”到“技术可验证信任”的转变。六、金融大模型应用安全未来趋势与研究展望6.1安全攻防体系趋势：向自适应体系演进随着人工智能技术持续突破，金融大模型面临的安全威胁正朝着高度自动化、智能化的方向演进。攻击手段由传统漏洞利用逐步升级为生成式AI驱动的提示词注入、自动化社会工程攻击、智能漏洞挖掘与代码生成等新型威胁，显著降低了攻击的技术门槛，提升了攻击的隐蔽性与破坏力。面对日益复杂的攻击态势，金融大模型安全防护体系呈现出以下三大演进趋势：防护架构从静态边界向动态内生转变。未来防护体系将逐步摒弃依赖固定边界的传统模式，转向融合“内生安全”与“零信任”理念的动态免疫架构。一方面，系统将具备网元级内生安全能力，通过可信硬件与内置安全组件实现底层免疫；另一方面，以身份为中心的细粒度访问控制与动态策略评估将成为核心，实现从网络边界到资源粒度的全程可信访问，有效压缩攻击暴露面，构建具备持续自适应能力的安全基座。防护目标从风险阻断向业务韧性构建延伸。面对难以完全杜绝的穿透式攻击，防护重点将由单一威胁拦截扩展至业务连续性保障。未来体系将更加注重在多层防御中设定“生存底线”，确保关键业务在遭受攻击时不发生断崖式失效。同时，通过构建智能化的事件响应与恢复机制，实现攻击路径的快速溯源与业务服务的自动恢复，形成“恢复速度高于破坏速度”的韧性循环，最大限度保障金融服务防护能力从规则依赖向自主进化升级。基于固定规则的防护模式将逐步被具备自学习、自优化能力的进化体系所取代。未来系统将能够通过持续攻防对抗，自动发现资产暴露面、评估防护有效性、识别防御盲区，并动态调整防护策略。结合大模型技术在威胁分析、处置剧本生成与攻击链重构等方面的能力，实现运营闭环的智能化与自动化，最终形成对未知威胁具有持续应对能力的动态防御体6.2安全发展核心趋势：防护范式与治理架构的战略转型随着金融大模型应用场景的不断深化，其安全防护体系正经历着从被动响应向主动防控、从单点防护向体系治理的战略转型。未来金融大模型安全发展将呈现以下三个核心趋势：防护范式向预判式防控演进。传统被动响应式防护将逐步被基于情报感知、动态预警与智能处置的主动防控体系取代。技术层面，通过大模型整合多源风险数据，可实现对潜在风险的早期识别与预警，如在企业信用风险评估中实现6-18个月的前瞻性预测。应用层面，反欺诈等场景通过构建双视角识别模型与实时监测引擎，已实现从事后拦截到事前预警的模式转变。这一趋势要求将安全防护深度嵌入模型全生命周期，从训练阶段的风险因子设计到部署后的持续优化，建立全链路风险管控机制。治理架构向协同化体系发展。单一维度的防护模式将逐步演进为跨部门、跨机构的协同治理网络。机构内部通过构建统一风险情报平台，打破数据与业务壁垒；监管层面依托监管沙盒等创新机制，实现政策传导与风险处置的实时联动。同时，行业正在探索基于隐私计算技术的联合风控模式，通过联邦学习等在保障数据安全的前提下构建跨机构风险联防体系，有效应对系统性金融风险。这一发展趋势将显著提升复杂金融风险的防控效能。合规要求向内生性安全深化。合规治理正从外部约束向内生融合转变，推动安全与创新的动态平衡。技术上，可解释AI通过归因分析与因果推断等手段，为信贷审批等关键场景提供可追溯的决策依据；应用上，专业合规大模型整合多维度监管要求与业务风险点，为金融机构提供智能化的合规支持。同时，动态合规评估体系通过多因子压力测试，确保模型在合规边界内稳健运行，为金融创新构建安全底座。综上所述，金融业大模型安全防护正朝着预判化、协同化、内生化的方向演进。这一演进不仅体现了技术防护能力的提升，更标志着安全治理理念的深刻变革，通过技术与制度的深度融合，为金融业数字化转型提供坚实的安附件1：大模型应用安全相关政策及标准整理文件名称发布时间发布方重点内容中华人民共和国网络安全法2017年全国人大常委会为网络运行安全、网络数据安全以及网络信息安全提供了基本法律依金融信息服务管理规定2018年国家网信办规范金融信息服务活动，要求信息来源合法、信息内容合规，防范虚假有害信息。中国人民银行数据管理办法2018年中国人民银行明确中国人民银行系统内的数据管理职责与全生命周期管理机制。JR/T0158证券业数据分类分级指引2018年中国证监会针对证券期货业的数据特征，制定数据分类分级的具体指导国家新一代人工智能标准体系建设指南2020年国家标委会同多部门规划了人工智能标准体系的顶层设计，明确了安全标准的研制方向。中国人民银行网络数据安全管理指南2020年中国人民银行涵盖金融数据分级、访问控制、加密传输、安全审计等具体要求。JR/T0197金融数据安全数据安全分级指南2020年中国人民银行将金融数据划分为5个安全级别，明确不同级别的防护要求。JR/T0171个人金融信息保护技术规范2020年中国人民银行明确个人金融信息在收集、传输、存储、使用等环节的安全技术要中华人民共和国数据安全法2021年全国人大常委会构建数据安全基础法律框架，确立数据分类分级管理等核心制度。中华人民共和国个人信息保护法2021年全国人大常委会保护个人信息权益，规范个人信息处理活动。关键信息基础设施安全保护条例2021年国务院要求关键信息基础设施运营者承担数据安全保护主体责任，为金融基础设施安全提供支撑。JR/T0223金融数据安全数据生命周期安全规范2021年中国人民银行规范金融数据从采集、存储到销毁全生命周期的安全管理活动。互联网信息服务深度合成管理规定2022年国家网信办、工信部、公安部要求具有舆论属性或社会动员能力的深度合成服务提供者履行安全评估和算法备案义务。金融领域科技伦理指引2022年中国人民银行等明确金融领域科技伦理要求，倡导负责任创新，规范AI应用的内容安全与公平包容。ISO/IEC22989信息技术人工智能人工智能概念与术语2022年国际标准化组织（ISO）统一人工智能领域的基本概念与术语，为安全标准奠定基础。人工智能法2023年欧盟全球首部人工智能监管法案，对全领域AI应用进行风险分级并实施相应监管。全球人工智能治理倡议2023年阐述了人工智能治理的中国方案，倡导建立全球协作框架。生成式人工智能服务管理暂行办法2023年国家网信办等七部门对生成式AI服务实行包容审慎和分级分类监管，要求备案与伦理对人工智能风险管理框架（AIRMF1.0）2023年美国国家标准与技术研究院（NIST）为企业提供AI应用风险识别、评估、缓解的全流程管理框架。关于安全、可靠和可信的AI行政令2023年美国白宫要求制定AI安全标准，强制企业共享安全测试结果，并对高风险系统进行前置评估。银行保险机构数据安全管理办法2024年国家金融监督管理总局要求模型决策可验证、可追溯，并明确数据安全审查的具体内容。大模型金融应用安全建设指引2024年中国互联网金融协会指导金融机构开展大模型安全建设，明确安全基线，划定内容安全人工智能安全治理框架（V1.0）2024年全国网络安全标准化技术委员会（TC260）提出覆盖风险分类、技术防控和综合