大模型组件漏洞与应用威胁安全研究报告2025年

目录 一、前言...............................................................................................................................4 二、概述...............................................................................................................................5 1、大模型的部署..................................................................................................................................62、大模型相关组件.............................................................................................................................93、大模型安全风险.......................................................................................................................... 10 三、大模型训练微调漏洞.....................................................................................................12 1、训练工具漏洞...............................................................................................................................132、微调工具漏洞...............................................................................................................................143、小结............................................................................................................................................... 16 四、大模型推理优化部署漏洞..............................................................................................16 1、推理优化组件漏洞...................................................................................................................... 162、部署组件漏洞...............................................................................................................................193、小结............................................................................................................................................... 23 五、大模型应用框架漏洞.....................................................................................................24 1、快速构建框架漏洞...................................................................................................................... 242、UI及可视化工具漏洞................................................................................................................. 293、分布式计算运维工具漏洞.......................................................................................................... 314、小结............................................................................................................................................... 33 六、其他大模型相关工具漏洞..............................................................................................33 1、工作流扩展工具漏洞.................................................................................................................. 342、数据及特征工具漏洞.................................................................................................................. 373、开发及实验环境漏洞.................................................................................................................. 394、小结............................................................................................................................................... 42 1、模型越狱（Jailbreaking）....................................................................................................... 422、模型数据泄漏...............................................................................................................................443、Prompt泄露与注入漏洞........................................................................................................... 464、模型助手类漏洞.......................................................................................................................... 47 八、总结.............................................................................................................................49 一、前言 大模型是指参数量庞大、计算资源需求高的机器学习模型，涵盖自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域。是由包含大量参数（通常数十亿个或更多）的人工神经网络组成的模型。大模型因其庞大的参数量，能够捕捉和学习数据中的复杂关系和模式，从而在语言理解、文本生成、简单图像识别等任务上展现出更接近人类水平的能力。由于大模型的训练和运行需要大量的计算资源，因此也推动了高性能GPU和高效算法的研究，使人工智能技术获得快速发展。大模型通常具有更好的泛化能力，即在未见过的数据上也能表现出较好的性能，因为它们能够从训练数据中学习到更广泛的特征表示。大模型表现出的各种能力其被应用到了不同的行业与领域。 随着人工智能技术的发展和算力的提升，大模型的参数量级越来越大，架构也越来越复杂。最初的大模型是单模态的，现阶段已转变为多模态。这里的“模态”是指一种输入或输出数据类型，例如文本、图像、视频、音频等。单模态大模型是指专门处理单一类型数据的大模型，不涉及跨模态的交互和转换，输入输出均为同一模态。多模态大模型是指能够同时处理多种模态数据的大模型，支持跨模态的联合理解、生成或转换。大模型开发者在提升大模型效果及扩展其能力的同时，却较少关注大模型的安全性，其安全性也很重要。大模型架构复杂性的提升，带来了更多的攻击面。大模型在训练和部署的过程中，还需要很多其他的第三方组件，这些组件的安全性也与大模型的安全息息相关。这些因素为大模型的安全性带来了更多的风险和挑战。 大模型安全是人工智能发展的核心议题，其重要性体现在三个方面：第一点，大模型若被恶意操控可能生成虚假信息、煽动性言论或深度伪造内容，威胁社会信任与公共安全；第二点，训练数据的隐私泄露风险可能导致用户敏感信息暴露，侵犯个体权益；第三点，模型内在偏见可能放大社会歧视，影响教育、司法等关键领域的公平性。保障大模型 安全不仅关乎技术伦理责任，更是防止技术滥用、维护数字时代人类文明秩序的必然要求，需通过算法透明、数据治理和价值对齐等手段构建全方位防护体系。 二、概述 本报告系统性地介绍了大模型在组件和使用阶段面临的安全问题，分析潜在漏洞及其影响，并提出相应的安全建议。报告会按照功能分类和使用阶段的逻辑顺序展开，训练工具、涵盖高性能推理引擎、应用框架及其他相关工具的介绍与漏洞分析，同时列举了模型使用阶段中的常见安全威胁。以下是各章节的核心内容及组织形式： 第三章关注模型训练类组件，主要是支持大模型训练、参数调优及实验管理的工具，包括可视化界面和自动化流程等功能。介绍组件的核心特点，以及训练阶段的数据污染和后门植入等问题，结合实际案例说明其危害性，并通过典型组件的漏洞详情展示具体风险点，提供缓解措施。 第四章聚焦于模型推理部署类组件，重点分析支持高效推理和服务优化的工具，如轻量级部署工具和高性能推理引擎。通过对这些组件的功能、作用阶段及常见漏洞类型的描述，了解其潜在风险，以典型组件（如vLLM、Ollama）为例，详细剖析其中已知漏洞及其影响，总结该类组件的安全隐患并提出针对性建议。 第五章重点分析大模型