业界有云：“复杂性是道与术安全性的敌人” 。如今智能化领域中愈发抢眼的大模 AI 大模型 ，在计算机视觉 、型安文字生成等应用场景 ，全治显现出震撼人心的理化智能化水准前 ，都有着一段类似“破茧成蝶”的道与术经历 。AI 大模型“黑箱”内部架构有高度复杂的大模神经网络 ，以及需要源源不断地投喂 、型安输入高质量语料。全治经过高密度信息训练与推理后的理化 AI 大模型 ，源码库内部复杂性可想而知。道与术
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如今 ，型安 AI 大模型已成为智能化时代的全治核心基础资产 。在 AI 大模型本体基础上的理化应用层面 ，也展现了百花齐放的创新形态 。从更广的维度看，多类别创新版图之间 ，贯穿不同系统平台的 API 链路，也使得 AI 大模型生态日渐复杂 ，展现在黑客眼前的香港云服务器攻击暴露面 ，正在持续蔓延 。
经过多轮分析、挑选 ，OWASP 安全机构发布了 AI 大模型应用的十大风险 ：
从中可以全览 AI 大模型的风险分布 ，为 AI 大模型的通用安全漏洞评测提供标准依据 。
从利用外部数据源训练 、微调数据集的训练数据阶段，到基于大模型自动化代理为终端用户构建核心应用服务，以及联动多方插件布局大模型的下游服务 ，OWASP 重点提示的源码下载十大风险 ，遍布于整个 AI 大模型创新生态的全链路关键场景。
如果说 AI 大模型的语料训练阶段 ，还属于智能化科创企业的“闭门造车”的内部研发阶段 ，但步入了推理部署阶段之后 ，即将蝶变的 AI 智能体大脑，一经发布就要呈现于全域数字化场景中。此时 ，窥伺大模型与相关数据资产的黑客，将会易于寻觅到更多攻击切入点 。亿华云
大模型+API: 风险指数随之增加鉴于业界成型的 AI 大模型训练成本门槛高 ，API 接口与开源模型广为应用。借助 API 的互联性，大模型更易用，可跨平台响应不同应用需求与商业化运营。保护好 API 的安全性 ，就是在一定程度上增强了 AI 大模型的外层防御力度 。因而 ，我们需要把 API 与漏洞评估视为 AI 大模型的头等大事 。
AI 大模型与上下游生态所组成的高防服务器整个体系 ，API 接口如毛细血管一般 ，向不同位置的工作负载 ，输送着多类别数据信息 。结合 OWASP 安全机构总结的十大威胁来看 ，大模型 API 面临着训练数据投毒 、大模型拒绝服务 、敏感信息披露以及身份授权与认证等方面的安全隐患 。
深化加固重点攻防端口 ，有助于实现事半功倍的安全防护 。无论是在传统 IT 资产，建站模板还是在近年涌现的 AI 大模型等新兴的智能化资产中 ，API 都关乎数据 、关乎 IT 系统安全严密与否 。Akamai 认为 ，做好 API 资产全生命周期管理 ，有助于全面检测隐藏威胁 ，剔除黑客入侵路径 ，规避 AI 大模型十大风险以及其它安全漏洞 。
治理好 API 安全 ，即是保障数据流通的“管道”安全 。而在数据安全方面 ，尤其是企业通过内部信息部署私有 AI 大模型时 ，也需注意培养员工对组织核心数据资产管理的安全意识 ，防范自身生产经营文件 、员工隐私的意外泄露 。
当下 ，多数 AI 大模型都部署于云端 ，所在云环境的安全性也十分关键 。作为拥有多年安全基础设施经验积累的云服务商 ，Akamai 针对智能化时代的数据安全威胁 ，已构建有一套完全闭环的保护体系 。目前，Akamai 通过多种路径与具备 AI 能力的云安全产品 ，深度保护 AI 大模型、API 与数据等企业核心资产 。
针对具有高度复杂性、黑箱性等特点的 AI 大模型安全治理 ，更需要开发大模型的 AI 先锋企业建立全局视野 ，全生命周期端到端进行安全防御。当下 ，Akamai 内部云安全产品创新进程中 ，也在持续调研 、分析可预防与缓解 AI 大模型风险的有效安全路径 ，帮助 AI 科技等行业在安全运营等方面化繁为简 ，全方位规避大模型数据泄露 ，专注解锁 AI 增长点。
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