2025年大模型安全研究报告：揭示组件漏洞与应用威胁

近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，大模型在各个领域的普及应用，然而随之而来的是日益严重的安全隐患。天融信阿尔法实验室最新发布的《2025年大模型组件漏洞与应用威胁安全研究报告》深入分析了当前大模型在搭建与应用过程中所面临的安全挑战，并提出了针对性的应对策略，旨在为构建安全可靠的人工智能生态系统提供参考和指导。

一、大模型概述与部署过程

大模型是指具有庞大参数量的深度学习模型，它们因在文本生成、图像处理、语音识别等多个领域表现优异而被广泛应用。随着其复杂性和规模的增加，信息安全与隐私保护问题日益突出。从虚假信息生成到用户隐私泄露，这些潜在风险给个人和组织带来了严峻挑战。

在部署大模型的过程中，不同环节相互依赖，包括数据处理、模型训练微调、评估验证及推理等。这些环节涉及到多种工具和技术，每一种工具的安全性都直接影响最终模型的安全表现。

二、组件漏洞分析

1. 训练微调漏洞

训练工具如PyTorch的分布式RPC框架以及LLaMA-Factory等系统，目前已被发现存在多种漏洞，包括远程代码执行、命令注入等。这些漏洞的存在主要源于设计时对于灵活性的优先考虑，导致在安全性上存在明显的短板。在模型微调过程中使用的工具同样面临风险，这可能会影响模型的整体完整性和系统的安全性。

2. 推理部署漏洞

在推理阶段，部分工具如vLLM存在反序列化和哈希碰撞等漏洞，而Ollama则存在DNS重绑定和路径遍历等多个安全隐患。这些漏洞若被恶意攻击者利用，可能导致服务器被入侵、数据泄露等严重后果。推理阶段的安全性至关重要，一旦发生安全事件，将对整个应用造成毁灭性影响。

3. 应用框架漏洞

在快速构建应用框架、用户界面（UI）及可视化工具、以及分布式计算运维工具中，多个组件均被发现存在安全漏洞。例如，部分工具可能允许任意文件读取、硬编码密钥等，从而对系统的安全和用户的数据隐私构成威胁。这类漏洞往往被忽视，但其实是潜伏在使用中最为隐秘和危险的部分。

4. 其他工具漏洞

在大模型开发和应用中，工作流扩展工具、数据及特征工具、交互式编程工具等也面临多种安全威胁，包括远程代码执行、缓冲区溢出与跨站脚本攻击等。这些漏洞对系统的稳定性和安全性构成了严重威胁，一旦被黑客利用，可能导致重大损失。

三、模型使用阶段的威胁

在模型使用阶段，安全问题愈加复杂多样。一方面，代理或攻击者能够通过设计提示手段绕开模型内置的安全限制，进行模型越狱操作；另一方面，由于系统配置不当或存在缺陷，用户数据可能会面临泄露。同时，Prompt泄露与注入攻击使得模型行为可被外部操控，干扰模型的正常运作。

模型助手类工具的漏洞主要源于其开放式设计，这类设计虽然提供了更大的灵活性，但同时也引入了不可预见的安全风险，威胁用户的数据诚实性和可信度。

四、应对建议与未来展望

大模型的安全问题贯穿于其部署及使用全过程，因此建立一个多层次的防御体系显得尤为重要。报告提出了若干针对性的应对策略，包括但不限于：

1. 加强输入验证：对用户输入进行严格的检测和过滤，从源头上减少潜在的注入攻击风险。

2. 采用沙箱化技术：在高风险场景下采用沙箱环境，将模型的行为限制在安全范围内，防止意外情况导致的损害。

3. 实施零信任通信：在数据传输和生产环境中实现零信任模型，确保从各个环节进行安全保证。

4. 推动技术研究及行业标准制定：加强对防御技术的研究，同时积极推动行业内的标准化，提升整体安全性。

5. 完善监管框架与促进国际合作：建立健全的监管框架，确保相关法规与安全规范的落地执行，同时推动各国间的合作与信息共享。

未来，随着大模型的继续演变与发展，安全问题将越来越复杂，只有通过持续的研究与技术创新，才能不断提升 AI 系统的安全性与可信度，构建更加安全的人工智能生态系统。