今天分享的是：赛迪研究院：2025端侧大模型安全风险与治理研究报告
报告共计：36页
端侧大模型安全风险与治理研究报告总结
赛迪研究院2025年10月发布的《端侧大模型安全风险与治理研究报告》，围绕端侧大模型的发展现状、安全风险及治理体系展开深入分析，为该领域健康发展提供参考。
端侧大模型是部署于终端设备、可本地独立运行的人工智能系统，核心特征为本地化、低延迟与强隐私性，典型应用包括智能手机个人助理、智能家居语音控制中枢及工业物联网边缘计算节点。其发展受技术、应用与产业三方面驱动：模型压缩技术突破与终端硬件性能提升奠定技术基础，用户对个性化体验及数据隐私的需求提供应用动力，AIoT生态蓬勃发展则带来产业层面支撑，且IDC预测2025年中国终端侧AI设备出货量将显著增长。
然而，端侧大模型面临多维度安全风险。数据安全方面，存在采集、传输、存储过程中的泄露风险，训练数据或模型输入被篡改的风险，以及用户数据被未经授权使用的滥用风险；模型安全方面，面临参数和结构被窃取、被恶意修改植入后门，以及被用于非法活动的滥用风险；算法安全方面，存在因训练数据偏见导致的输出不公平，受对抗样本欺骗做出错误判断，且决策过程不透明、难以追溯审计的问题。
针对这些风险，报告提出构建多层面综合治理体系。法律法规与政策监管层面，需完善数据安全、隐私保护、算法伦理相关法律条文，明确设备制造商、模型提供商等各方责任，加强执法与监管；行业标准与自律机制层面，推动制定统一安全标准，建立行业自律组织，开展第三方安全认证与评估；企业内部需建立全生命周期安全管理制度，加强员工安全培训，完善安全应急响应机制；同时，还需提升用户安全意识，保障用户对个人数据的知情权与控制权，建立便捷的投诉维权渠道。
报告指出，端侧大模型安全风险复杂多样，管理层面治理至关重要，未来需构建多方协同治理体系。展望未来，隐私计算、可信执行环境等技术应用将更广泛，相关法律法规与行业标准将持续完善，安全也将成为端侧大模型产业的核心竞争力。
以下为报告节选内容
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