1.1 背景

在数字技术高速发展的时代浪潮中，数字政府建设已成为推动国家治理体系和治理能力现代化的关键引擎...

1.2 目标

本方案旨在打造全方位、全周期的数字政府大模型安全防护体系，具体目标如下:

• 数据安全保障:确保大模型全生命周期数据的保密性、完整性与可用性
• 模型安全防护:保护大模型的算法、参数和架构安全
• 隐私合规遵循:严格遵守国家法律法规和隐私保护政策
• 风险可控管理:建立健全安全监测、预警与应急响应机制

1.3 范围

本方案覆盖数字政府大模型建设与应用的全流程，包括:

• 大模型开发平台:涵盖数据预处理、模型训练、优化及测试等环节的安全保障
• 运行环境:服务器、网络设备、操作系统、数据库等基础设施的安全防护
• 数据资源:政务数据、民生数据、企业数据等各类数据的安全管理
• 应用场景:基于大模型的政务服务、社会治理、决策支持等应用系统的安全建设

2.1 数据安全风险

• 数据泄露风险:在数据采集、存储和共享环节可能发生的数据被窃取风险
• 数据篡改风险:恶意攻击者破坏数据完整性
• 数据滥用风险:数据在流转过程中被用于未经授权的商业活动

2.2 模型安全风险

• 模型窃取风险:通过逆向工程、网络攻击等手段窃取模型
• 模型攻击风险:对抗样本攻击、模型中毒攻击等手段干扰模型正常运行
• 模型后门风险:开发过程中恶意植入后门程序

2.3 隐私合规风险

• 隐私侵犯风险:隐私保护技术应用不当或数据使用流程不规范
• 合规风险:需严格遵循《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规

4.1 数据安全技术

• 数据加密技术:采用国密算法(如 SM2、SM3、SM4)对敏感数据进行加密
• 数据脱敏技术:运用替换、模糊化、加密等脱敏方法处理敏感信息
• 数据访问控制技术:基于角色的访问控制(RBAC)模型实现细粒度访问控制

4.2 模型安全技术

• 模型加密技术:采用同态加密技术实现密文状态下的模型计算
• 模型鲁棒性增强技术:通过对抗训练、防御蒸馏等方法提升抵御能力
• 模型水印技术:嵌入不可见、鲁棒性强且可检测的水印信息

13.1 短期计划（1 - 6 个月）

• 现状评估与规划制定:组建专业评估团队进行全面评估
• 基础安全设施建设:完成安全监测平台的搭建和部署
• 安全管理制度完善:修订和完善现有的安全管理制度

13.2 中期计划（6 - 12 个月）

• 安全技术体系深化:全面推广数据脱敏技术，完成模型加密和水印技术的应用
• 安全运营体系建设:建立健全安全监测与预警机制
• 安全团队能力提升:组织开展系统的安全培训课程

13.3 长期计划（12 个月以上）

• 安全技术创新应用:推进量子安全技术、区块链技术、人工智能安全技术等创新技术应用
• 安全生态共建与协同:建立数字政府大模型安全生态联盟
• 持续改进与优化:建立完善的安全建设持续改进机制