大语言模型在网络安全中的应用与安全风险研究

引言 : 以 GPT 系列、BERT 为代表的大语言模型，凭借强大的自然语言理解与生成能力，在多领域实现技术突破。网络安全领域中，传统防御手段面临攻击智能化、攻击面扩大的挑战，而 LLM 处理非结构化数据、自主学习的特性，为提升防护能力提供新路径。同时，《网络安全法》《数据安全法》实施与等保2.0 落地，对新技术应用提出严格合规要求 [1]。在此背景下，研究 LLM 的应用价值与安全风险，探索符合等保要求的应用模式，具有重要意义。本文通过分析 LLM 技术特性与网络安全需求的结合点，识别风险并基于等保 2.0 提出合规框架。

一、大语言模型在网络安全中的典型应用

（一）威胁检测与智能分析

网络安全威胁检测长期面临日志数据量大、格式多样、语义复杂的问题。传统规则引擎依赖人工定义特征，难应对新型攻击，而 LLM 凭借语义理解能力，可直接处理非结构化日志数据，自动提取攻击特征，识别异常登录、恶意命令执行等行为，检测准确率高于传统方法 [2]。等保 2.0 “入侵防范” 要求 “采取技术措施分析网络行为，实现对新型网络攻击的识别”，LLM 恰好满足此需求 —通过挖掘海量异构数据，可及时发现零日攻击。

（二）安全自动化与响应优化

安全运营中，大量告警的人工处置耗费资源。LLM 与安全编排自动化响应（SOAR）系统结合，可将自然语言描述的攻击场景转化为机器可执行脚本，自动完成防火墙配置、恶意进程查杀等操作，缩短响应时间。等保 2.0 要求建立 “安全管理中心” 统一处置安全事件，LLM 在此场景中作用显著：一方面通过自然语言交互简化设备操作，降低误操作风险；另一方面生成标准化处置报告，满足 “安全审计记录保存不少于六个月” 的要求。

（三）漏洞挖掘与代码审计

软件漏洞是网络安全主要隐患，传统漏洞挖掘依赖专家经验，而 LLM 通过分析源代码、技术文档，可自动识别潜在安全缺陷。代码审计中，LLM 能理解编程语言语法与安全规范，发现缓冲区溢出、SQL 注入等漏洞并提供修复建议。等保 2.0 要求 “发现已知漏洞并及时修补”，LLM 扩展了漏洞检测的覆盖度与深度，尤其对开源组件隐性漏洞优势明显。

二、大语言模型引入的安全风险与挑战

（一）模型自身的安全脆弱性

LLM 存在多种安全脆弱性，提示词注入攻击最为典型。攻击者通过设计输入文本，诱导模型生成有害内容或执行未授权操作，导致敏感信息泄露。这种攻击绕过传统防护，威胁模型安全。等保 2.0 “入侵防范” 要求 “提供数据有效性检验，保证人机接口输入符合系统要求”，但 LLM 的上下文学习特性使其难区分正常指令与恶意注入，形成防护盲区。OWASP 2024 报告将 “提示词注入”列为 AI 系统头号安全风险，现有防御手段仍存在检测率不足、误判率高的问题。

（二）数据安全与隐私泄露风险

LLM 训练与推理涉及大量敏感数据，隐私泄露风险突出 [3]。训练数据若含未脱敏个人信息或商业秘密，可能通过模型输出被提取；推理阶段用户查询数据也可能用于模型优化，导致信息泄露。等保 2.0 要求 “用密码技术保证重要数据传输与存储的保密性”“仅采集业务必需的个人信息”，但 LLM 数据处理流程复杂，训练数据来源广且难追溯，不符 “数据分类、重要数据备份加密” 要求。模型 “记忆” 特性与数据最小化原则的冲突，成为 LLM 合规应用的主要障碍。

（三）算法偏见与决策可靠性问题

LLM 决策存在算法偏见，可能导致安全防护出现系统性漏洞。训练数据中历史攻击样本分布不均，会降低模型对部分攻击类型的识别能力，例如训练集缺乏工业控制系统攻击样本，LLM 则难有效检测此类场景威胁 [4]。等保 2.0 强调 “安全管理责任制”，要求运营者对安全决策负责，但 LLM 的 “黑箱” 特性使其决策过程难解释，发生安全事件时无法追溯误判原因，不符 “安全审计需包含事件结果及相关信息” 的要求。

（四）供应链与第三方依赖风险

多数组织通过 API 调用或采购服务使用 LLM，面临供应链安全风险：第三方模型供应商可能在模型中植入后门，或因自身漏洞导致用户数据泄露。等保 2.0 要求 “与服务供应商签订协议，明确供应链各方网络安全义务”，但当前LLM 服务安全评估标准缺失，难在合同中明确责任；同时模型迭代频繁，每轮更新可能引入新风险，与等保 “三级及以上网络每年一次等级测评” 的静态周期存在适配冲突。

三、等级保护测评视角下的风险应对策略

（一）技术层面的安全加固措施

针对 LLM 安全脆弱性，需构建多层次防护体系：输入层部署提示词安全网关，基于语义分析识别恶意注入，符合等保 “入侵防范” 中 “检测重要节点入侵行为并报警” 的要求。数据安全方面，采用联邦学习技术实现 “数据可用不可见”，训练时仅传输模型参数而非原始数据，满足等保 “重要数据加密存储” 要求；同时部署数据脱敏引擎，实时处理训练数据中的个人信息，符合 “个人信息保护” 最小必要原则。

（二）管理层面的风险管控机制

建立 LLM 全生命周期安全管理制度，覆盖模型选型、部署、运维环节 [5]。

参照《生成式人工智能服务管理暂行办法》，构建 2000 题以上生成内容测试题库与 500 题以上拒答测试题库，确保模型输出合规，测试合格率需达 90% 以上，未通过测试的模型不得投入生产。

落实等保 2.0 “安全管理中心” 要求，集中管理 LLM 运行日志，确保审计记录可追溯。

（三）合规适配与测评流程优化

针对 LLM 动态更新特性，建立 “持续测评” 机制，将年度等保测评扩展为季度安全评估，及时发现模型迭代引入的新风险。测评内容包括模型训练数据合规性、输出安全性、访问控制有效性，形成 “测评 - 整改 - 再测评” 闭环。等级保护定级中，参照等保 2.0 要求，涉及大量个人信息的 LLM 应用系统原则上定级不低于三级，保障模型运行环境安全。

四、结束语

大语言模型为网络安全提供智能化解决方案，在威胁检测、自动化响应等场景价值显著，却也带来模型脆弱性、数据泄露等新型风险。网络运营者需平衡技术应用与安全合规，构建符合等保 2.0 要求的 LLM 安全应用体系。未来研究可聚焦三方向：一是探索基于可信计算的 LLM 安全加固方案，实现模型全生命周期可信验证；二是建立 LLM 安全测评标准体系，细化等保要求在 AI 场景的实施细则；三是研究联邦学习、同态加密与 LLM 的融合应用，在保障数据安全的同时提升模型性能。通过技术创新与合规治理协同，充分发挥 LLM 在网络安全领域的赋能作用。

参考文献

[1] 全国信息安全标准化技术委员会 (SAC/TC 260). 信息安全技术 网络安全等级保护基本要求 :GB/T 22239-2019[S]. 中国标准出版社 ,2019.

[2] 白雪 , 王鸿元 . 大语言模型在网络安全领域的应用探索 [J]. 电信工程技术与标准化 ,2023,36(12):23-30.

[3] 王乔晨 , 吴振刚 , 刘虎 . 大语言模型应用的安全与隐私问题综述 [J]. 工业信息安全 ,2024,(05):40-45.

[4] 吕佩安 . 数字政府大语言模型应用的风险及其调适路径——以风险社会理论为视角 [J]. 湖南社会科学 ,2025,(04):87-96.

[5] 喻婉欣 . 大语言模型的数据安全风险及治理策略研究 [J]. 保密科学技术 ,2024,(04):53-56.

姓名：汤晓兰 性别：女，民族：汉 籍贯：湖北黄冈，出生年月日：1999 年08 月21 日，学历：本科，研究方向：等保测评、网络安全，所在单位：，单位邮编：