随着人工智能技术在政务领域的深度渗透，政务大模型已成为提升办公效率、优化公众服务的核心支撑。然而，数据泄露、系统漏洞、内容失真等安全风险也随之凸显，亟需标准化的安全规范提供指引。全国网络安全标准化技术委员会发布的《政务大模型应用安全规范》（TC260-004），从技术层面构建了政务大模型全生命周期的安全防护体系，为技术研发、部署运维及安全测试提供了权威参考。本文将从核心框架、关键技术要求及实践要点三方面展开深度解析。

一、规范核心框架与适用范围

该规范围绕政务大模型应用的 “选用 - 部署 - 运行 - 停用” 全流程，明确了安全要求与测试方法，适用于政务大模型的设计、开发与测试全场景，尤其适配办公业务支撑（资料检索、文案生成、数据分析等）和公众政务服务（政策问答、业务导办等）两大核心场景。

规范的核心框架包含 7 大核心章节及 2 个资料性附录：

1. 基础定义层：明确大模型、模型幻觉、安全护栏等关键术语，统一技术认知；
2. 风险识别层：梳理数据安全、系统安全、内容安全三大核心风险；
3. 安全要求层：细化全生命周期各阶段安全管控措施；
4. 测试方法层：提供针对性安全验证方案；
5. 附录补充层：明确大模型安全护栏功能要求及详细测试指南，增强实践可操作性。

值得注意的是，规范引用了 14 项国家标准，涵盖供应链安全、数据安全、人工智能服务安全等多个领域，形成了系统化的技术支撑体系。

二、全生命周期安全核心技术要求

（一）大模型选用：源头安全把控

选用环节是政务大模型安全的第一道防线，规范从合规性、安全性、可控性三方面提出明确要求：

• 商业模型需核查备案状态，严禁使用未经备案的模型及转接服务；
• 开源模型需验证许可证合法性，从官方渠道获取组件并完成完整性校验与安全测试；
• 优先选用支持检索增强生成（RAG）技术的模型，通过外挂知识库提升生成内容的准确性与时效性。

这一要求从源头规避了因模型本身合规性不足或技术缺陷引发的安全风险，为后续应用安全奠定基础。

（二）部署阶段：全方位安全防护

部署环节涉及软硬件配置、数据处理、权限管控等多个维度，规范构建了立体化防护体系：

1. 供应链安全：对芯片、基础软件、开源组件等进行安全评估，排查供应中断、恶意后门、高危漏洞等风险；
2. 基础设施防护：禁用非必要端口与服务，实施网络隔离策略，采用最小权限原则配置通信权限，修改默认口令与配置；
3. 数据安全管控：外挂知识库数据需经过必要性评估，敏感数据采取去标识化、脱敏处理，建立数据台账与版本回滚机制；
4. 权限与接口安全：支持多角色权限划分，禁用一般用户的高权限操作，限制接口调用频率，启用 API 服务端数字证书验证。

特别值得关注的是，规范要求部署阶段必须启用大模型安全护栏技术，拦截提示词注入攻击、敏感信息泄露等风险，确保输入输出内容合规可控。

（三）运行阶段：动态安全监测与管控

运行阶段的安全核心在于 “持续监测、动态防护、快速响应”，规范明确了以下关键要求：

• 内容安全管控：公众服务类应用需对生成内容进行标识，权威信息发布前必须经过人工审核，避免模型幻觉导致的误导性内容传播；
• 用户体验与安全平衡：设置显著风险提示，关闭公众服务的推理过程显示功能，保留人工服务切换入口，当输出准确率低于 95% 时自动切换人工服务；
• 日志与监测：留存系统行为、用户行为等日志不少于 1 年，定期开展安全审计，持续监测网络攻击与安全护栏告警；
• 应急处置：制定安全事件应急预案，具备一键关停等快速处置能力，定期开展安全加固与人员培训。

（四）停用阶段：数据安全销毁与流程管控

规范首次明确了政务大模型停用阶段的安全要求，避免 “重部署、轻停用” 引发的遗留风险：

• 建立标准化停用流程，对停用、数据清除等环节进行全程监控与审计；
• 对模型文件、训练数据、知识库数据、运行日志等进行彻底处理，确保删除后不可恢复，从生命周期末端杜绝数据泄露风险。

三、关键技术亮点：大模型安全护栏深度解析

大模型安全护栏作为规范中的核心技术组件，是约束模型行为、防范安全风险的关键手段，其功能要求与部署模式值得重点关注。

（一）核心功能要求

安全护栏需具备多维度风险管控能力：

1. 对抗攻击识别：精准拦截提示词注入、越狱攻击、资源消耗攻击等，攻击样本库需支持持续更新；
2. 多模态内容识别：覆盖文本、图像、音频、视频、文件等多种模态，识别违法不良信息、敏感标识、恶意脚本等风险；
3. 输入输出管控：支持语义级分析与上下文关联分析，拦截越权提问与敏感内容输入；对输出内容实施脱敏处理，对超范围提问采取代答、拒答策略；
4. 日志审计能力：完整记录行为主体、事件时间、处理结果等信息，支持多维度查询与统计分析，日志留存不少于 1 年。

（二）典型部署模式

安全护栏通常独立于大模型应用部署，常见模式包括：

• 智能体编排模式：通过智能体协调实现输入输出的前置审核与后置过滤；
• 网关代理模式：在应用网关层部署防护逻辑，对 API 调用进行实时拦截与检测；
• 直联串接模式：直接串联在用户与大模型之间，实现全流程实时管控。

四、安全测试实践指南

规范附录 B 提供了详细的安全测试指南，覆盖全生命周期各阶段，核心测试要点包括：

• 选用测试：核查模型备案状态、软件来源合法性、开源许可证合规性；
• 部署测试：采用多厂商漏扫工具检测漏洞，验证网络隔离、权限配置、数据脱敏效果；
• 运行测试：校验生成内容标识准确性、人工审核流程有效性、日志留存完整性；
• 安全护栏测试：构造多样化攻击样本与风险内容，验证识别拦截准确率与规则扩展性。

测试方法支持人工测试、自动化测试与大模型交叉测试结合，确保测试结果的准确性与全面性。

五、总结与实践建议

《政务大模型应用安全规范》的发布，填补了政务领域大模型安全标准化的空白，其核心价值在于构建了 “源头可控、过程可管、风险可防、后果可溯” 的全生命周期安全体系。对于技术研发与运维人员而言，可从以下三方面落地实践：

1. 技术选型阶段：优先适配支持 RAG 技术与安全护栏接口的模型，确保合规性与扩展性；
2. 部署实施阶段：严格遵循最小权限原则与网络隔离要求，重点强化数据脱敏与供应链安全评估；
3. 运维优化阶段：建立常态化安全监测与日志审计机制，定期更新安全护栏规则库与攻击样本库。

随着政务大模型应用的规模化推进，安全规范的落地实施将为智能政务的健康发展筑牢技术基石，推动人工智能技术在政务领域的安全合规应用。后续可进一步关注规范的落地案例与实践反馈，持续优化安全防护体系，实现技术创新与安全风险的动态平衡。