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1、生成式VOLCENGINE.COM安全白皮书Copyright 2025 Volcano Engine.All rights reserved.1.1 1.2 1.3产业轨迹与拐点：从模型到业务的全面跃迁 生成式 AI 安全的核心问题与现实挑战 火山引擎的 AI 安全主张：可信、可控、合规的AI云原生基座序言2.1 2.2 2.3 监管合规风险 数据隐私风险 生成式AI安全风险 生成式AI安全风险Copyright 2025 Volcano Engine.All rights reserved.火山引擎生成式AI服务安全保障体系3.1 3.2 3.33.4生成式AI浪潮下的安全责任 合规资质与

2、认证 数据安全与隐私保护设计理念生成式AI安全技术保障体系4.1 4.2 生成式 AI 行业安全展望 火山引擎致力于保障生成式 AI 安全 总结Introduction1.序言基础模型的能力边界快速拓展从文本到图像、语音、视频的多模态表达，从“调用型”向“智能体化”工作流演进。模型不再是外置的试验工具，而是能够被嵌入到知识管理、研发协作、客服运营、风险控制等关键流程，形成可复用的“技能栈”。这种可工业化的能力，要求企业把模型服务、数据治理、权限体系、合规审计放到同一工程体系下统一管理，而不是零散的功能试点。企业正从“单点试验”转向“平台化建设”一方面，公有云与私有化部署需要在性能、合规、成本、

3、可运维性之间找到动态平衡；另一方面，模型的选择从“追最新”转向“适配业务”，强调稳定性、可控性与治理可视。模型层对抗、失真与滥用的攻防拉锯在模型层，提示词注入、越狱攻击、对抗样本与模型投毒带来输出失真与能力滥用的风险。安全不再依赖简单的“黑白名单”，而是由红队评测、威胁建模、策略护栏、推理时检测与响应等机制协同构成的系统化治理方案。企业需要建立“上线即运营”的安全评测体系，形成从开发到部署的持续检测与反馈的完整链路。数据层从“可用”到“可信”的治理升级训练与推理数据的污染、隐私泄露与越权访问，是生成式系统的核心风险源。数据血缘、分级分类、最小必要使用、脱敏与匿名化等能力需要与模型管理深度绑定，

4、确保从采集、标注、训练、后训练到推理的每一步都可审计、可追溯、可复盘。应用层插件、工具与外部调用的安全新面貌智能体应用的插件体系、函数调用与外部工具执行，扩大了攻击面：从凭证泄露到指令劫持，从跨租户数据穿透到供应链风险。治理重点在“意图识别与动态授权”：让每一次调用都在可见、可控的权限域内发生，并形成异常行为审计与隔离能力。治理与合规把“可解释、可审计、可问责”嵌入产品生成式系统不仅是技术工程，更是治理工程。企业需要将政策、红线、行为准则固化到模型与应用的运行时：以可解释与可审计的机制支持人的监督，明确责任边界，沉淀成组织的“安全运营语言”。生成式AI 安全白皮书01VOLCENGINE.CO

5、M1.11.2火山引擎将自身定位为 AI 云原生的可信安全基础设施提供者，以“安全即服务”的方式，承载企业的 AI 工作负载与治理能力，建立客户信任与透明度的长期机制。火山引擎构建“技术领先、治理完善、生态开放”的AI安全能力。在架构与算法层保持 AI 原生的安全创新，在合规与治理层构建全生命周期的框架与支持，在生态层以标准化接口与开放协作促进企业集成与扩展。1.3生成式AI 安全白皮书02VOLCENGINE.COM2.生成式AI安全风险生成式人工智能作为人工智能领域的重大突破，正深刻改变着技术范式。生成式人工智能凭借其强大的生成式能力，已广泛应用于游戏、汽车、智能终端、教育等多个领域，显著

6、提升了信息处理的效率和智能化水平。随着生成式人工智能服务不断创新和应用场景的日益深入，其面临的安全风险也日益凸显。企业用好生成式人工智能服务的同时，如何处理好监管合规风险、隐私数据安全风险、以及生成式AI自身安全风险，也成为一个极具挑战性的话题。随着人工智能技术的迅猛发展，伦理、偏见、歧视等问题日益凸显。如何确保人工智能行业在符合社会价值观的框架下实现健康发展，已成为全球监管部门首要关注的问题，当前各国正加快构建针对人工智能领域的法律法规要求与合规监管框架。对于人工智能服务提供者和使用者而言，严格遵守法律监管要求至关重要。在全球范围内，欧盟于 2024 年 8 月正式生效人工智能法案，作为全球