隨著大模型時代的加速到來，企業紛紛擁抱云上模型以提升業務效率與智能化水平。然而，在這一轉型過程中，企業面臨的痛點也逐漸浮出水面。盡管模型精準度與成本問題隨著AI技術的飛速發展有望得到解決，但安全問題卻日益凸顯，成為企業不可忽視的重大挑戰。
近年來，AI行業經歷了從野蠻生長到逐步洗牌的過程。國內外眾多企業與創業者投身AI領域，市場迅速從開拓期步入淘汰期。然而，在行業趨于冷靜的同時，大模型的安全問題卻愈發引人關注。從數據泄露到違規抓取數據，一系列安全事件頻發，給企業的數據安全帶來了巨大威脅。
以某知名生成式對話大模型為例，自推出以來便多次被曝出安全漏洞。用戶數據被非法訪問、黑客利用漏洞存儲虛假信息等問題頻出，但相關公司卻未能給予足夠重視，導致問題遲遲未能得到有效解決。還有企業因數據泄露遭受重大經濟損失，進一步凸顯了數據安全的重要性。
在這一背景下，以火山方舟為代表的Maas（模型即服務）平臺開始將安全放在首位。火山方舟是火山引擎旗下一站式大模型服務平臺，自發布之初便同步上線了基于安全沙箱的大模型安全互信計算方案。該方案通過計算隔離、存儲隔離、網絡隔離、流量審計等方式，確保模型的機密性、完整性和可用性，為行業樹立了安全互信的新標桿。
火山方舟負責人吳迪表示，安全從來都不是一朝一夕的事情。在同行都在大力發展大模型能力時，火山方舟卻將安全作為一項基本功能，用最嚴格的標準要求自己。他們深知，隨著生成式AI技術的普及，它將成為千行百業核心業務的重要依賴。因此，除了追求效果和性價比外，數據安全將愈加重要。
為了保障客戶數據的安全，火山方舟投入了大量資源研發全周期的安全可信方案。該方案包括鏈路全加密、數據高保密、環境強隔離以及操作可審計四大能力。通過這四大能力的相互協作，火山方舟致力于提升用戶在使用模型時的安全性，確保會話無痕。
具體而言，鏈路全加密主要防止用戶數據在傳輸鏈路階段被截獲；數據高保密確保用戶數據僅本人可見；環境強隔離杜絕外部風險入侵和內部數據泄密；操作可審計則幫助用戶查看影響數據資產的操作記錄。整個方案圍繞數據傳輸、使用、靜態存儲等階段展開，為用戶提供全方位的安全保障。
隨著大模型的普及，企業對數據安全的需求也在不斷迭代更新。以曉多科技為例，作為一家智能客服的SaaS企業，他們圍繞大模型推出了兩款獨立產品。在為客戶提供線服務能力的過程中，曉多科技也非常關注數據安全問題。他們表示，火山方舟的安全方案與他們的思路不謀而合，且投入更大、保障更全。
從誕生至今一年多時間里，火山方舟一直致力于提高用戶數據資產的安全水位。吳迪在直播中表示，目前火山方舟已經達到“不作惡”的基礎安全水位。這意味著，任何違反數據安全策略的行為都能被及時發現并追責。然而，吳迪也坦言，信息安全只能接近滿分但永遠無法達到。因此，火山方舟將始終追求更高的安全目標。
在與客戶接觸的過程中，吳迪開玩笑地說：“我覺得安全方面沒有故事，只有事故。”然而，從另一個角度來看，火山方舟在保障數據安全方面從未發生過事故，這或許就是最好的故事和最樸素的真實。
