“大模型行业从2023年10月开始进入到冷静期。为什么进入到冷静期？第一，大模型受关注不仅仅因为它的AI新技术，而要看场景在哪？也就是价值点在哪？第二，在实现价值的过程中如何保证数据安全？”用友iuap平台技术专家姚春雷在接受第一财经专访时表示。在行业大模型不断应用落地的当下，数据安全问题备受关注。

行业大模型，知识是核心。行业大模型数据来源除了一些公开数据外，还包括企业内部数据、大模型在交互过程中产生的数据，共同组成了大模型训练的语料基础。随着当前大模型应用爆发式增长，涉及到的数据量也随之大幅增加，数据安全的重要性越来越突出。

“当前数据安全问题主要体现在两个方面，一是数据泄露问题，二是数据权限控制问题。”浪潮通软平台软件与技术研究院总经理周祥国告诉第一财经。

目前，大模型数据泄露是用户数据安全中面临的主要挑战之一。“现在财务报销制度要想发布到公网，进行模型的二次训练是非常难的，因为没有谁敢把最基本的数据发出去，进入到模型训练层。”姚春雷举例称。

“目前业内保障数据安全的普遍做法是设置一个IaaS层，单独为用户做一个IaaS隔离，然后将数据放到IaaS层，IaaS层处理过以后还可以销毁。IaaS层做隔离一定程度上保障了数据安全，但没有办法把数据发布到公网，这个是比较大的问题。”姚春雷表示。

那么，面向企业的行业大模型如何保证数据安全？做私有化部署，即不上云端，计算和数据存储都在客户本地服务器进行。

“用友企业服务大模型YonGPT可以直接私有化到客户本地，客户的数据在不出网的情况下使用企业大模型的能力。客户的数据既能够在内网，模型也能有一个反馈结果，因此保证了客户的数据安全。”姚春雷称。

周祥国介绍称，浪潮海岳大模型支持用户本地私有化部署，支持自建垂域大模型。海岳大模型在提供良好的底座大模型以外，也为各行各业补上欠缺的“解题步骤”，比如行业数据再加工、行业数据的补齐等，用户通过自主录入企业知识作为大模型数据训练来源，基于模型“微调”对大模型进行自训练，助力企业拥有自己的行业大模型，保障数据安全。

不过，本地化部署又涉及到性价比的问题。本地化部署需要客户购买算力等基础设施，如果大模型需要的算力等基础设施成本过高，而大模型自身带来的价值并不匹配，那么行业大模型也难以商用。

“把大模型的参数量级降到一定程度，最大程度减少所需算力，而非动辄需要上百张或者上千张GPU卡。让企业客户享受大模型红利，这是用友一直在攻克的难题。”姚春雷表示。

与此同时，数据权限控制也是数据安全问题中需要重点关注的问题。要确保只有企业内部相关人员能够访问敏感数据，企业知识本地化是重要手段。

“浪潮海岳大模型以相关法律法规和道德准则为前提，在确保数据合法性和正当性的基础上，帮助企业构建企业专属知识库，对企业客户数据、财务数据、生产数据等企业专属知识进行梳理和统一管理，从而实现数据权限的有效把控。”周祥国表示。

在大模型应用时，也需要严格控制数据权限，防止未经授权的访问和潜在的数据泄露风险，保证模型输出的准确性和可靠性。此外，在行业大模型训练数据的采集、使用、存储、以及与第三方数据共享全流程中，也需要对数据进行数据加密、访问控制、安全审计、数据备份和恢复等措施来加强数据安全防护。

思谋科技的工业多模态大模型IndustryGPT也采取了类似的措施。“我们在各环节实施严格的访问控制机制，通过限制对数据的访问，以确保数据的机密性和完整性，有效防止数据的非法访问、篡改和泄露。”思谋科技联合创始人兼技术负责人刘枢告诉第一财经，通过建立完善的数据备份和恢复机制，可以在数据丢失或损坏时及时恢复数据，保证业务的连续性，同时降低数据泄露的风险。对于客户的核心数据，需要通过增强大模型能力，将客户数据始终留在客户侧，模型通过In-context Learning的能力直接提供服务。

“全面的数据清洗也是保证大模型安全的重要方式之一。”刘枢补充道，“在进行大模型训练之前，我们对所有数据和语料进行合规处理，包括数据清洗、数据标注、模型预训练等，可以有效降低模型输出内容的有害性和数据泄露风险。”