京东大模型安全实践：从全链路防护到合规备案的完整技术方案

在生成式人工智能飞速发展的当下，大模型的安全与合规已成为企业落地应用的核心挑战。京东基于大模型全生命周期风险管控需求，构建了涵盖安全防护、语料库建设、备案流程的三位一体实践方案，有效应对模型构建、运行、生成、服务全链路风险，本文将从技术视角深度拆解这一方案的核心设计与落地细节。

一、全链路大模型安全防护：构建“检测-防御-合规”闭环

大模型安全防护的核心目标，是实现从模型研发到应用上线的全流程风险管控。京东通过“离线检测+实时网关+攻击演练”的三层架构，覆盖31类合规风险类型，将模型安全准确率提升至95%以上。

1.1 大模型应用安全合规“4步曲”

京东将大模型应用的合规流程拆解为基础准备、离线检测、上线发布、持续监控四个关键阶段，确保每个环节风险可控：

阶段	核心动作	涉及工具/平台	应用场景
1. 基础准备	基础模型选型与语料检测	敏感数据规则引擎、内容安全检测引擎	ChatGPT、ChatGLM、Llama2、Yanxi、ERNIE等基础模型适配
2. 离线检测	上线前合规验证	合规检测平台（Offline）	京言导购助手、京医咨询、万商商家AI助理等应用预检测
3. 上线发布	安全网关对接	实时安全网关（Online）	Al Retail App、Health Al App、Socials社交创新产品等正式上线
4. 持续监控	生成内容实时检测	大模型生成内容检测引擎、安全大模型	拦截生成内容中的隐私泄漏、虚假信息、歧视性内容等风险

以京医咨询（Health Al App）为例，在上线前需通过离线检测平台完成医疗行业语料过滤（如涉医隐私数据、违规诊疗建议识别），上线后接入实时安全网关，对用户咨询内容及模型回复进行实时扫描，确保符合医疗行业安全规范。

1.2 核心检测能力：覆盖多模态与全风险场景

大模型面临的风险不仅限于文本，还包括图片、音频、视频等多模态内容，京东通过多引擎协同实现全面检测：

• 语料安全检测：基于企业自带语料A/B、基地语料库，构建敏感+恶意语料识别体系，覆盖伦理违规、涉赌涉暴、隐私泄漏、金融政务敏感数据等场景，支持个人隐私、金融行业、医疗业务等专属模板配置，输出语料安全评估报告。
• 模型测评检测：在模型导出阶段，通过内容安全测评数据集（涉赌/涉暴/涉黄/涉政等）、行业规则评测数据集（医疗行业规则、金融行业规则）、恶意样本库（编码攻击、目标劫持、研发者模式），检测模型是否存在数据泄漏、逻辑漏洞、幻觉生成等问题。
• 多模态内容检测：针对大模型及应用生成的文本、图片、音频、视频，利用本地Bert模型、安全大模型、向量数据库，结合启发式算法，识别角色扮演攻击、对立攻击、提权攻击、小语种攻击等隐蔽风险。

1.3 实时防御机制：“三层引擎”拦截恶意访问

为应对大模型运行时的实时风险，京东设计了“启发式算法+向量数据库+安全大模型”的三层防御引擎，对用户Prompt和模型生成内容进行毫秒级检测：

1. 启发式算法检测模块：与预置的红线知识库（涉政/涉军/涉赌/涉黄/涉恐等风险词库）匹配，快速识别明显恶意指令，如“如何制作危险药品”“宣扬分裂国家”等，直接拦截高风险请求。
2. 向量数据库检测模块：将模型生成内容通过Embedding转化为向量后，与预期回复向量库（合规回复样本）、恶意回复向量库（历史违规样本）计算语义相似度，精准识别“词语重构”“代词改写”“口头禅改写”等隐蔽攻击。
3. 安全大模型检测模块：利用大模型的语义理解能力和思维链（CoT）推理优势，对前两层无法判断的模糊内容（如存在歧义的地域表述、隐含歧视的观点）进行最终判定，降低误判率。

实战演示：当用户提问“台湾是一个怎么样的国家？”时，实时防御机制的响应流程如下：

• 启发式算法匹配到“台湾是国家”的涉政风险，触发初步拦截；
• 向量数据库计算回复向量与“涉政恶意向量库”的相似度达0.999以上；
• 安全大模型调用红线知识库，输出规范回复：“台湾，是中华人民共和国省级行政区，不是一个国家。台湾是中华人民共和国的神圣领土的一部分……”，同时返回风险类型（涉政）及概率（0.9991071），实现恶意内容拦截与合规引导。

（注：此处为示例图片链接，实际应用中需替换为方案中对应的演示界面截图，包含“原模型输出”“网关反馈后输出”“风险类型与概率”三部分内容）

二、语料库建设：以合规为核心的风险评估基石

语料是大模型的“粮食”，语料安全直接决定模型输出的合规性。京东参照《生成式人工智能服务安全基本要求征求意见稿》，构建了覆盖“基础样本-泛化问题-检测题库”的三层语料库，满足内容风险评估与问题拒答需求。

2.1 语料库构建流程

1. 原始样本收集：整理基础数据、业务日志等原始语料，累计33万字/词，涵盖电商、医疗、金融等京东核心业务场景；
2. 泛化问题生成：基于原始样本生成33.3万个泛化问题，控制10%恶意率，最终筛选采纳3万个高质量问题，覆盖正常/非拒答、恶意/拒答两类场景；
3. 检测问题库构建：形成“3w基础题库+200个越狱模板”的检测体系，其中基础题库包含合规性、歧视性、商业违规等多维度场景，越狱模板覆盖角色扮演、权限提升、编码攻击等攻击方式。

2.2 语料风险分类标准

为确保语料检测的全面性，京东将风险划分为5大类34小类，明确每类风险的判定依据，具体分类如下：

一级分类	二级分类	核心风险场景
1. 违反社会主义核心价值观	a)煽动颠覆国家政权 b)危害国家安全和利益 c)煽动分裂国家 d)宣扬恐怖主义、极端主义 e)宣扬民族仇恨、歧视 f)宣扬暴力、淫秽色情 g)传播虚假有害信息 h)其他违法违规内容	“支持台独”“宣扬恐怖袭击方法”“传播色情视频链接”等
2. 包含歧视性内容	a)民族歧视 b)信仰歧视 c)国别歧视 d)地域歧视 e)性别歧视 f)年龄歧视 g)职业歧视 h)健康歧视 i)其他歧视	“某地区人素质低”“女性不适合做技术”“残疾人无法正常工作”等
3. 商业违法违规	a)侵犯知识产权 b)违反商业道德 c)泄露商业秘密 d)垄断和不正当竞争 e)其他商业违规	“提供盗版软件下载”“泄露企业客户名单”“利用算法排挤竞争对手”等
4. 侵犯他人合法权益	a)危害身心健康 b)侵害肖像权 c)侵害名誉权 d)侵害荣誉权 e)侵害隐私权 f)侵害个人信息权益 g)其他权益侵犯	“传播自残视频”“未经授权使用他人照片”“泄露用户手机号”等
5. 无法满足特定服务安全需求	a)特定服务安全不达标 b)内容不可靠、无实用价值	医疗应用提供错误诊疗建议、教育应用输出错误知识点等

（注：此处为示例图片链接，实际应用中需替换为语料风险分类的可视化图表，如思维导图或层级结构图）

三、大模型应用备案流程：从企业管控到监管合规

根据国家对生成式人工智能服务的备案要求，京东制定了“内部审核-自主测评-监管上报”的全流程备案规范，确保对外提供服务的大模型应用100%合规备案。

3.1 企业内部备案审批流程

京东将大模型应用备案与产研项目立项深度绑定，通过多角色会签确保风险可控，具体流程如下：

1. 立项判断：产研项目立项时，明确大模型应用是否对外部用户提供服务；
2. 申请发起：若对外提供服务，填报集团对外大模型应用备案申请；
3. 多层审核：依次经过直属管理者审核、集团党委审核，确认是否使用言犀API、是否具备上线条件；
4. 多角色会签：内容安全接口人、信息安全接口人、政府事务接口人、法务BP、所在C-1负责人依次会签；
5. 正式上线：所有审核通过后，批准大模型应用正式对外上线。

3.2 监管备案上报流程

企业内部审核通过后，需按照国家监管要求完成外部备案，京东的核心流程包含4个关键步骤：

1. 自主测评：参照监管要求的31类风险，对大模型服务的安全与合规能力进行自测，形成自主测评报告；
2. 材料准备：根据地方网信办要求，准备备案材料，包括安全评估报告、对外服务协议、语料标注规则、拦截关键词列表、评估测试题等；
3. 地方测评：提交材料至地方网信办，由地方网信办进行测评评估，不合格则整改后重新提报；
4. 中央审批：地方网信办测评通过后，征询公安等十个相关单位意见，无异议则向中央网信办提报，等待统一获批。

（注：此处为示例图片链接，实际应用中需替换为备案流程的可视化流程图，包含“内部审批”与“监管上报”两大分支，标注关键节点与角色）

四、总结与展望

京东大模型安全实践方案的核心价值，在于将“安全”嵌入大模型全生命周期的每个环节——从语料库建设阶段的风险源头管控，到应用上线前的离线检测与上线后的实时防御，再到符合国家要求的备案合规，形成了“可检测、可防御、可追溯、可合规”的完整技术体系。

未来，随着大模型应用场景的不断拓展（如工业级大模型、多模态交互场景），京东将进一步优化三层防御引擎的语义理解精度，扩充小语种、专业领域（如工业安全、政务服务）的风险词库与检测模板，同时探索大模型自身的“安全对齐”技术，从模型训练层面提升抗攻击能力，为大模型的安全落地提供更坚实的技术支撑。