随着人工智能技术的飞速发展，大模型已成为推动各行业创新的关键力量。然而，大模型在带来巨大机遇的同时，也为企业带来了新的安全挑战。

国务院《新一代人工智能发展规划》明确提出“在大力发展人工智能的同时，必须高度重视可能带来的安全风险挑战，加强前瞻预防与约束引导，最大限度降低风险，确保人工智能的安全、可靠、可控发展”，并要求到2025年“初步建立人工智能法律法规、伦理规范和政策体系，形成人工智能安全评估和管控能力”。

沙丘智库将“大模型+安全”分为大模型安全治理和大模型赋能安全相辅相成的两个方面：

· 大模型安全治理是保障大模型健康、合规发展的基础，涵盖了从数据处理、模型训练到模型部署和应用等各个环节的安全问题；

· 大模型赋能安全则是利用大模型等先进AI技术，为安全领域提供新的解决方案和思路。

只有在确保大模型自身安全的前提下，才能更好地发挥其赋能安全的作用；而大模型赋能安全的成功应用，又进一步证明了大模型安全治理的重要性和有效性。

因此，沙丘智库《2025年“大模型+安全”最佳实践报告》从大模型安全治理和大模型赋能安全这两个方面出发，深入研究企业应如何确保大模型安全性，同时利用其强大的能力来增强安全防护，并系统分析和总结当前的最佳实践，为企业安全领域的决策者和实践者提供参考。

完整报告：沙丘智库《2025年“大模型+安全”最佳实践报告》（50页PDF）

一、大模型安全治理

随着大模型技术应用的逐渐深入，企业高度重视大模型安全，大部分企业都已开始采取大模型安全治理措施。Gartner近期的调研结果显示，80%以上的企业都实施了针对生成式AI或智能体的安全控制，其中数据安全和应用安全是当前企业最重视的两大领域。

数据是企业数字化发展的基石，数据的安全问题贯穿采集、训练、应用等全生命周期。大模型应用的爆炸式增长使企业面临的数据泄露和监管合规性风险成倍增加，数据安全在大模型安全领域的重要性不断提升。

当前，企业针对大模型采取的数据安全控制手段主要包括数据防泄漏、数据访问治理、数据发现与分类分级、AI防火墙/网关、数据安全态势管理、合成数据。

管理大模型应用安全风险的一个有效方式是利用大模型安全护栏。大模型安全护栏是一种保护机制，通过在最终用户和大模型之间形成保护层，监督和管理用户输入和模型输出，从而确保大模型的行为符合预期，减少不期望的输出，保护用户和模型的安全。

当应用于大模型输入时，安全护栏会根据预设的规则和标准评估输入内容是否有效或无效；同样的过程也适用于大模型输出，安全护栏会检查模型输出是否符合要求。

二、大模型赋能安全

大模型赋能安全，是人工智能技术与安全领域深度融合的必然趋势。一方面，大模型在安全领域的应用为企业安全团队工作效率和准确率的提升带来了期望；另一方面，传统安全厂商基于海量高质量安全数据推出安全领域垂域大模型，帮助企业更好利用大模型解决原有安全场景难以解决的问题。

大模型赋能安全的主要应用方向为大模型赋能网络安全、大模型赋能数据安全、大模型赋能内容，其中网络安全是当前大模型应用场景最广泛的领域，尤其是在安全运营方向，大模型显著提高了传统安全防御体系的运营能力。

三、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.大模型 AI 学习和面试资料

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

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✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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