在某高校的人工智能实验室里，科研团队正用大模型处理实验数据，快速生成论文初稿；

行政办公室里，老师借助大模型整理数据，效率提升了3倍；

课堂上，AI助教基于大模型实时解答学生的专业疑问……

如今，大模型已悄然融入高校教学、科研、管理的每一个角落，成为推动智慧教育的“新引擎”。

但热闹背后，大模型的安全隐患也在暗流涌动。

大模型安全问题不仅是简单的技术漏洞，更关乎学术诚信、数据隐私、教学质量乃至科研安全。

高校大模型安全，已到了必须重视的时刻。

一、大模型业务系统的安全风险和保护逻辑

聊高校大模型安全前，我们先明确两个关键概念——大模型和大模型业务系统，并分析各种风险。

《安全优先的大模型研究报告》提出：

以专业领域大模型为核心的大模型业务系统（包括智能工作流和智能体）发展快速，深度融合并改造各类业务场景。

大模型本身不等于大模型业务系统（包括使用大模型的工作流和基于大模型的智能体），前者是后者的子集。

实际上，大模型业务系统才是安全风险的“重灾区”。

《人工智能安全治理框架2.0》提出：

AI安全风险划分为技术内生安全风险、应用层安全风险和应用衍生的安全风险，包括算法缺陷、数据安全，AI在网络、内容、现实、认知等应用领域引发的风险，以及社会环境、伦理等应用衍生风险。

《OWASP大语言模型应用安全风险（2025年版本）》提出top10安全风险：

提示注入

攻击者通过恶意输入（文本、图像、音频）覆盖系统指令，操控模型执行越权操作，如诱导医疗模型误诊或篡改招聘结果。

敏感信息泄露

模型可能无意中泄露训练数据中的隐私（PII）、商业机密或内部逻辑（如API密钥），或因用户查询触发其他用户数据泄露。

供应链漏洞

第三方组件（模型、数据、工具链）的漏洞可能导致后门植入或数据污染，如恶意模型植入后门或篡改量化模型参数。

数据和模型投毒

训练数据或微调过程中被注入恶意样本，扭曲模型行为或植入后门，如对抗样本触发后门使安防模型漏检危险品。

不当输出处理

模型生成的代码、SQL、HTML等未经验证直接执行，引发二次攻击，如执行DROP TABLE命令导致数据库瘫痪或触发XSS攻击。

过度代理

模型被赋予过高权限（如删除、写操作），导致越权行为，如邮件插件被诱导发送钓鱼邮件或多Agent系统中Agent越权操作。

系统提示泄露

硬编码的API密钥、业务规则或过滤逻辑被诱导泄露，如攻击者获取数据库凭证或内部风控规则。

向量与嵌入漏洞

RAG技术的向量数据库存在数据泄露、投毒或跨租户污染风险，如攻击者获取其他企业专利文档或篡改开源数据集诱导模型输出偏见结论。

虚假信息

模型因“幻觉”生成事实错误内容，误导用户决策，如生成虚假法律条款导致合同纠纷或推荐含漏洞代码库。

无界消费

资源滥用导致服务拒绝（DoS）、经济损耗或模型被盗，如输入洪水攻击耗尽云服务配额或模型窃取。

1. 高校需警惕的“6类安全风险”

风险类型

涉及业务阶段

可能发生的安全事件

供应链安全风险

预训练、后训练、部署、推理

模型源篡改、敏感数据泄露（如利用Ollma漏洞窃取模型、GitHub恶意组件留后门）

数据安全风险

全流程（预训练/后训练/RAG数据）

数据投毒、敏感数据泄露、个人信息泄露、数据聚合泄密

内容安全风险

输入、输出环节

对抗性攻击（提示词注入）、敏感数据泄露、不安全输出

业务应用安全风险

开发部署、推理运营（API/MCP/A2A交互）

非授权访问、敏感数据泄露

模型安全风险

全流程（自身特异性）

模型幻觉、数据漂移、价值观偏见

基础设施安全风险

部署、推理（存储/运行环境）

模型窃取、非授权访问

2. 大模型安全保护的“3大核心逻辑”

（1）以“模”制“模”

利用大模型性能与安全性无法平衡的属性，用安全专业“小”模型消减输入风险、审核输出内容，实现高投入产出比；

关键落地场景：

对抗性攻击防护：通过前置语义检测安全大模型，防护提示词注入、模型规避等攻击（相比代码调整，成本低、更新快）；

输出审核：通过安全大模型审核输出内容，解决幻觉、价值观偏见问题，支持自定义规则满足个性化需求。

（2）以权限和身份管理重塑业务

大模型引入后，业务流程逻辑变更导致原有身份/权限控制失效；

解决方案：结合业务控制需求，以模型权限、用户身份管理为核心，辅助UEBA（用户与实体行为分析）、API管理、数据分类分级、模型交互审查等技术，重塑业务系统安全控制体系。

（3）以安全工程保障系统工程

解决大模型应用风险的传递性，通过技术+管理手段构建全维度安全保障；

覆盖领域：

数据安全：覆盖预训练/后训练/RAG/用户输入/输出数据，需额外防护数据标注、清洗、聚合泄密、信息推断泄露；

供应链安全：覆盖算法、模型、框架、部署工具，与通用软件供应链安全思路一致；

基础设施安全：沿用通用网络安全体系，未来需适配端侧设备（智能手机、智能设备）的算力/存储限制，进行轻量化设计。

二、高校大模型安全，难在哪？独特场景下的“三重痛点”

有了前面的“理论框架”，我们再聚焦高校的“实际困境”。不同于企业大模型聚焦业务合规，高校大模型的安全需求自带“教育基因”，痛点更复杂、更特殊：

1. 数据安全：“知识宝库”的泄露风险

高校是数据密集型场景，科研数据（如生物医药的临床实验数据、人工智能的训练数据集）、学生隐私数据（身份信息、成绩档案、心理测评结果）、教学资源（独家课件、名师讲义）构成了高校的“知识宝库”。

但大模型的“数据饥渴”特性，让这些数据面临双重风险：

输入泄露：科研团队为提升大模型分析精度，常将未公开的核心数据上传至第三方模型平台，若平台防护不足，数据可能被窃取或滥用；

输出泄密：大模型可能在回答中“无意识”泄露训练数据，比如学生咨询某门课程的考核标准时，模型误输出了未公布的试题库片段。

2. 内容安全：学术诚信与教学质量的“双重考验”

大模型的“创作能力”在高校场景中，一面是助力教学的“利器”，一面是冲击学术底线的“风险点”：

学术不端隐患：学生用大模型生成论文、实验报告，甚至通过“指令优化”规避查重系统，传统的学术审核机制难以识别；

教学内容偏差：部分教学用大模型因训练数据不全或算法偏见，可能输出错误知识，若未及时校验，会直接影响教学质量；

“幻觉”与偏见：大模型的“幻觉”问题（虚构不存在的文献、数据）在科研场景中可能导致研究方向偏差；而训练数据中的偏见（如性别、地域歧视），会潜移默化影响学生的价值观。

3. 供应链与基础设施安全：“拿来即用”的“被动风险”

高校的技术采购常存在“重功能、轻安全”的倾向，导致供应链和基础设施成为“薄弱环节”：

供应链漏洞：第三方模型若存在框架漏洞或恶意后门，会直接威胁高校整个信息系统的安全，甚至影响科研设备的正常运行。为节省成本，高校常使用“免费的教育模型插件”，但这些插件可能未经过安全审核；

基础设施薄弱：存储大模型的校内服务器，常因“经费有限”未及时更新补丁；部分高校为方便访问，将“科研模型”部署在公网，未做隔离。

三、筑牢防线：高校大模型安全的“四步解法”

面对独特的安全痛点，高校不能简单照搬企业的防护方案，而需构建“技术+制度+教育”三位一体的安全体系，分四步守住安全底线：

1. 建制度：明确“谁来管、怎么管”

安全的前提是“责任清晰”。高校需先建立大模型安全治理机制：

成立专项小组：由信息化部门牵头，联合教务处、科研处、学生处等部门，明确大模型引入、使用、监管的全流程责任（如科研用模型由科研处审核，教学用模型由教务处把关）；

制定使用规范：针对不同场景出台细则，比如科研用大模型需满足“数据本地化部署”要求，学生使用大模型需明确“禁止用大模型完成核心作业、论文”的红线。

2. 强技术：给大模型装“安全护栏”

技术是抵御风险的核心屏障，高校可借鉴“以模制模”的思路，针对性部署防护工具：

数据脱敏与权限管控：在大模型接入数据前，对敏感信息进行脱敏处理；同时用“零信任”机制限制模型访问权限，比如科研数据仅允许课题组成员通过校内IP调用模型；

内容审核与校验工具：引入教育专属的大模型安全围栏，对模型输出的论文、课件进行双重校验——一方面用AI审核工具检测是否为大模型生成，另一方面联动学科教师进行专业知识校验；（可以参考沙区智库发布的《2025年大模型安全护栏技术报告》，对9种安全护栏进行了风险类型和输入输出防护程度的分析）

保障“基础设施与供应链安全”：对于涉及核心科研数据、独家教学资源的场景，优先选择本地化部署的大模型，避免数据“出境”风险。对存储模型的服务器做“隔离部署”，每月进行漏洞扫描；建立“第三方模型/插件白名单”，仅允许接入经过安全评估的产品。

3. 抓教育：让安全意识融入“教与学”

高校的核心是“人”，只有师生都具备安全意识，安全防线才能真正落地：

教师层面：开展大模型安全培训，教会教师使用检测工具识别大模型生成内容，同时更新教学方法（如增加课堂讨论、实践作业比例），减少“纯文本作业”给大模型留下的“操作空间”；

学生层面：将大模型安全与学术诚信教育结合，通过案例教学（如分析大模型学术不端的后果），让学生理解“合理使用大模型”的边界，比如允许用大模型整理文献，但禁止直接生成论文主体内容。

4. 促协同：打通“高校-厂商-监管”的联动通道

高校大模型安全不是“单打独斗”，需借力外部资源：

与安全厂商合作：选择有教育行业经验的大模型安全厂商，定期对校内模型进行安全评估，及时修复漏洞；

响应监管要求：严格落实《生成式人工智能服务管理暂行办法》等政策，对面向师生提供服务的大模型，按要求完成备案和安全评估，确保每一个使用的模型都“合规、可信”。

结语：安全不是“绊脚石”，而是“护航者”

有人说，过度强调安全会限制大模型在高校的创新应用，但事实恰恰相反：只有筑牢安全防线，大模型才能真正发挥“赋能价值”。

对于高校而言，大模型的价值是“提升教学质量、加速科研创新”，而安全就是“守住这份价值的底线”。只有筑牢防线，大模型才能真正成为“智慧教育的护航者”，而非“风险的导火索”。

你所在的高校，是否已遇到大模型安全问题？

欢迎在评论区分享你的经历与思考，一起为高校大模型安全出谋划策！