（来源：科创中国）

随着大语言模型应用场景的持续拓展，其应用模式已呈现多元化发展态势。除常规的网页端、移动应用及API接口调用外，本地化与云服务同时部署成为企业用户的选择。基于数据隐私保护诉求和垂直领域知识库建设的需要，政务、金融、医疗等领域的机构正加速推进大语言模型的本地化部署进程。尽管本地化部署模式在数据主权管控和行业场景适配方面具有显著优势，但其面临的安全挑战既包含传统网络安全威胁，也涉及人工智能特有的提示词和越狱攻击、数据投毒等新型风险，亟待从法律视角构建涵盖技术架构、部署策略与运维管理的全链条防护体系。

　　三类安全威胁最突出

　　大语言模型本地化部署在提升数据自主性与响应效率的同时，也面临着多维度、全链条的安全防护挑战。从法律视角系统梳理，以下三类安全威胁最为突出，涉及深层次的法律责任和合规风险。

　　一是数据泄露引发的多重法律责任。在本地化部署大语言模型时，训练数据的脱敏处理与安全管控面临法律挑战。攻击者可能运用成员推断攻击、模型反演攻击等技术手段，通过分析模型输出的统计特征和置信度分布，推断特定数据样本是否存在于训练集中，或重构训练数据的部分特征信息，从而获取个人身份信息或商业秘密。根据民法典第一千零三十四条关于自然人的个人信息保护的规定，这种泄露行为构成对自然人人格权的侵害。同时，数据安全法第四十五条明确了数据处理者的安全保护义务，违反者将面临警告、罚款等行政处罚。情节严重的，还可能触发刑法第二百五十三条第一款所规定的侵犯公民个人信息罪的刑事责任。推理阶段的数据同样面临风险，如果用户输入数据包含商业秘密或个人隐私，而模型日志或缓存未加密，这些信息被恶意访问者获取后，则可能引发连锁诉讼风险。

　　二是算法攻击的新型法律挑战。提示词注入攻击通过在输入中嵌入隐藏指令，可诱使大语言模型绕过对话约束，执行非预期操作。这种攻击行为是正当的安全测试还是恶意的系统入侵、界限何在，其法律性质仍未确定。越狱攻击则更进一步，其目标是解除模型的安全对齐，使其忽略伦理、法律或业务规则层面的内容过滤机制。当越狱攻击成功导致生成暴力、违法内容时，使用者、部署方、模型提供方的责任如何分配，现行法律对此缺乏清晰界定。在本地化部署后进行的模型微调过程中，攻击者还可能在训练数据中注入恶意样本，导致模型产生系统性偏见或错误输出。这种“算法操纵”行为不仅影响模型准确性，更可能导致算法歧视、错误决策等严重后果。

　　三是生成内容的法律责任归属问题。在对大模型进行本地化部署时，部署单位员工可能会滥用本地模型生成虚假信息、恶意代码或钓鱼内容，特别是当生成内容侵犯他人著作权、名誉权或传播违法信息时，部署方作为“技术服务提供者”的法律地位如何认定，是否适用“避风港原则”，都需要进一步明确。从司法实践看，AI生成内容的法律责任归属正成为新的争议焦点，亟待立法和司法解释予以回应。

　　构建多层次防护体系

　　为有效应对大语言模型本地化部署带来的安全风险，需构建覆盖数据全生命周期管理、模型本体安全及输出治理的多层次防护体系，结合技术加固与管理优化，形成“预防—监测—响应”闭环安全机制。

　　一是建立数据全生命周期的法律保护机制。针对输入数据安全，应当构建“识别—脱敏—审计”三位一体的保护体系。实时敏感信息识别需要部署符合《个人信息保护法》要求的自动化识别系统，对身份证号、银行卡号等敏感信息进行实时监测。自动匿名化处理应当遵循“最小必要”原则，在保证模型功能的前提下最大限度保护个人隐私。敏感词库过滤不仅要覆盖法定禁止内容，还应当根据行业特点动态更新。来源权威性验证则需要建立可信数据源白名单制度，对低可信度内容进行风险提示。这一体系的法律基础在于将数据保护义务具体化、可操作化，构建法律规范与技术实现的协调机制，实现抽象法律义务的具体化执行。

　　二是强化模型本体安全的法律保护。针对提示词注入攻击和越狱攻击，应当建立“技术防护+法律威慑”的双重机制。技术层面，通过输入过滤、上下文隔离、输出监测等手段提高模型鲁棒性。法律层面，明确恶意攻击行为的法律后果，对于造成损害的追究民事、行政乃至刑事责任。同时，应当为安全研究建立“安全港”制度，对善意的安全测试行为免予责任追究，鼓励白帽黑客参与安全建设。应当将模型投毒纳入数据安全犯罪的范畴，加大打击力度。

　　三是建立输出内容的合规审查机制。版权保护方面，通过技术手段为AI生成内容嵌入数字水印，明确生成内容的来源和属性。内容审核方面，建立人机协同的审核体系，将AI初审与人工复核相结合，确保内容合规。对于可能涉及的著作权侵权问题，应当建立“通知—删除”机制，平衡权利保护与技术创新。输出内容的自动化脱敏则需要结合具体应用场景，在保护隐私和保证功能之间找到平衡点。严格遵循《生成式人工智能服务安全基本要求》等规范性文件，将安全要求贯穿模型训练、部署、使用的全过程。

　　大语言模型本地化部署代表了人工智能应用的重要发展方向，其在保障数据主权、提升系统可控性、促进行业创新等方面展现出独特优势。然而，技术创新必须在法治轨道上运行。通过构建全链条的合规治理体系，将法律思维融入技术创新全过程，不仅能够有效防范安全风险，更能够为人工智能产业的健康发展提供坚实的制度保障。在人工智能时代，法律不应成为创新的桎梏，而应成为创新的护航者。只有实现技术逻辑与法律逻辑的深度融合，才能推动人工智能真正造福人类社会。

　　（来源：科技日报 作者：王涛 北工业大学全球治理国际研究中心研究员）