AI技术正以前所未有的速度融入千行百业。越来越多的机关、企事业单位开始推进大模型私有化部署，广泛应用于企业办公、科技研发、公共服务等领域。但与此同时，其背后的安全隐患也逐渐凸显。近期多项研究发现，近90%私有化部署的服务器在互联网上“裸奔”，部分模型本身也容易被攻击，存在安全漏洞。

对于数据安全的定义，有专家指出：“狭义的数据安全是免受篡改和破坏，但是广义的数据安全包括数据的可靠性、安全性、服务内容的安全性。”在人工智能时代，数据安全的内涵还在不断拓展。AI技术让企业、个人享受到了前所未有的便利，但同时也带来了更大的数据安全挑战。首先，在训练大模型的过程中，就涉及海量数据，如果处理不当或者违规在未设防模型中处理涉密数据、个人隐私数据、商业敏感数据等，就很可能导致数据被非法获取、泄露。而在数据收集后的处理环节，若犯罪分子恶意利用大模型部署的安全漏洞破坏相关系统，或者注入恶意数据影响模型准确性，将可能导致公共服务中断、企业经济损失、安全事故频发等，干扰经济正常运转和社会有序运行。

事实上，为了保证数据安全，已有不少技术手段应运而生，如数据加密、访问控制、多因素认证机制、模型水印技术等。还有一些企业开始以AI“对抗”AI，通过机器学习等方式识别安全风险，实现快速响应。但与此同时，部分管理者对AI安全的认知相对滞后、风险意识淡薄、单位安全防范教育缺失等，也给数据安全埋下了不少隐患。比如，在使用开源框架上线服务时，为了追求速度就默认开启不设密码的公网访问模式，不配置合理的安全防护措施，忽略了最基本的防火墙配置——这就好比把不设密码的保险箱随意放在大街上，“攻击者”不费吹灰之力便能窃取里面的重要数据。此外，虽然我国已出台多部关于人工智能和网络数据的政策法规，但面对快速发展的人工智能，相关法律还存在一定空白，尚需进一步健全完善。

技术发展得越快，安全保障的需求就越迫切。当AI技术飞速“狂奔”，无论是开发者、企业还是普通用户，都更应提高警惕，共同筑牢AI大模型“安全墙”。在技术层面，AI企业要主动承担安全责任，提高技术水平，利用先进的安全技术保障和运行监测，让大模型运行更安全、可靠、稳定。在安全意识上，企业在部署大模型前，必须做好全面风险评估和安全规划，制定安全方案，自觉开展安全培训，避免因工作失误导致安全事故。从规范层面看，有必要以详细、具体的法律法规明确数据使用的范围、统一AI安全认证的标准和规范等，为AI数据安全提供法治支撑。

AI大模型的应用场景仍在不断拓展，唯有时刻保持警惕、不断创新，才能为AI大模型穿上更有效的“防护服”，进一步筑牢安全基座。