一体机兴起的背景：大模型落地最后一公里

近几年，大型语言模型（LLM）的爆发式发展在中国催生了“大模型一体机”这一趋势。所谓大模型一体机，是指预先配置了本地推理所需软硬件的一体化设备，内置大模型（如 DeepSeek），并集成了 Ollama、vLLM 等本地部署工具和 Web UI 前端，可作为AI推理终端供用户直接使用。其兴起有以下几个原因：

• 私有化部署需求增长： 随着生成式AI在政企场景的应用加速，许多单位希望将大模型部署在本地机房以保护数据隐私并符合监管要求。采用一体机可以降低技术门槛，使AI部署从技术验证跨越到规模应用。企业无需从零搭建复杂的算力集群和软件环境，只需一台预配置的服务器即可在数小时内完成部署，而非传统方案下的数周时间。

• 开箱即用的便捷性： 大模型一体机通常预装了优化后的模型和推理引擎，免除了硬件适配和环境依赖的繁琐步骤。这种“一站式AI基础设施”降低了使用门槛，让非AI行业的用户也能轻松引入大模型能力。

• 产业与政策驱动： 中国政府和产业界高度重视自主可控的AI技术，大模型一体机的兴起也受到了政策扶持和市场推动。2023年起多家国内厂商投入研发训练-推理一体化方案，涌现出 “2025一体机元年”的繁荣局面：仅在2025年2月，就有至少20家国产芯片厂商宣布与国产大模型 DeepSeek 合作推出一体机。这些产品基于华为昇腾、百度昆仑等国内芯片，针对金融、政务、医疗等领域，提供本地部署的 AI 服务，加速行业智能化升级。

然而，在一体机火热落地的同时，其安全风险也不容忽视。下面我们将从模型、本地框架供应链、以及设备物理与网络安全三个层面，剖析大模型一体机可能存在的安全隐患。

模型层面的安全风险

大模型一体机所预装的蒸馏版 LLM 模型，在安全性上往往存在与原始模型类似甚至更高的风险，主要表现在：

• 提示词注入攻击（Prompt Injection）： 提示词注入是生成式AI当前面临的最大安全威胁之一。攻击者通过在输入中混入恶意指令或特殊提示，诱导模型执行未经授权的操作或输出敏感信息。由于模型难以分辨系统指令和用户提示，这种攻击可能绕过一体机内置的任何规则。例如，有研究者利用提示词技巧成功使某蒸馏模型给出了制造生化武器的详细步骤，表明其安全防护较易被攻破，远不如OpenAI等先进模型严格。

• 幻觉与不可靠输出： 幻觉（Hallucination）指模型在生成回答时捏造不真实或不相关的信息。蒸馏模型由于参数规模缩小、训练数据受限，更容易产生事实错误或自相矛盾的回答。在关键业务场景中，幻觉可能导致决策失误或传播虚假信息。例如，ChatGLM 等模型的压缩版本若知识不足，可能编造不存在的法规条款或技术参数，给企业带来判断风险。模型幻觉是大模型普遍存在的问题，需要在应用时予以关注。

• 敏感词处理漏洞： 为了合规，大模型往往对涉政、涉敏内容设置了过滤机制。但蒸馏模型的过滤词库和策略可能不完善，存在绕过的漏洞。攻击者可以通过变形输入来躲避模型的敏感词检测，例如将敏感词拆分成单独字符再通过函数拼接，让模型在不觉察的情况下执行了本应被禁止的指令。如果一体机内置模型未能严格落实内容审查，就可能出现输出违禁内容或者未及时过滤有害信息的安全事件。

简而言之，大模型一体机的智能本体仍然面临传统大模型的安全挑战，包括提示攻击、输出不实和内容合规等。如果使用者缺乏防范意识，直接信任模型给出的结果或允许其无约束地生成内容，可能引发严重后果。

供应链与部署框架的攻击面

大模型一体机通常运行在复杂的软件栈上，涉及模型文件的分发、推理服务框架、以及第三方库组件等，这些供应链和部署环境也存在潜在攻击面：

• 未授权的接口访问： 一体机为了方便集成，往往开放本地网络API（例如兼容 OpenAI API 的接口）或提供 Web UI 前端。如果对这些接口缺乏严格的身份认证和权限控制，攻击者可能在内网甚至通过端口映射从外网访问一体机，发送恶意请求。一些开源框架在早期版本中存在漏洞，比如 Ollama 曾曝出严重的远程代码执行漏洞（CVE-2024-37032），攻击者通过对其/api/pull模型下载接口发送特制HTTP请求，即可利用路径遍历覆盖系统文件并执行任意代码。这表明，如果一体机的推理服务开放给不可信网络，攻击者可能利用接口漏洞取得对系统的控制权。

• 模型分发与更新源可信度： 一体机经常允许用户下载不同的大模型权重文件或升级模型版本。如果模型文件的下载来源缺乏校验，就存在供应链被篡改的风险。攻击者可能构造名称相似的恶意模型文件供用户下载，或劫持更新通道植入后门。例如，上述 Ollama 框架的漏洞利用点正是其从注册表拉取模型时对文件清单验证不当，最终被注入了恶意清单导致RCE。此外，模型本身也可能在开源社区被动过手脚——如果使用了来路不明的模型，攻击者或许已经在其中预植入恶意触发器。因此，模型供应链完整性对于一体机安全至关重要。

• 第三方依赖和插件风险： 为了提供友好的使用体验，大模型一体机的软件环境中包含大量第三方库、工具插件（如 Web UI 插件、数据处理模块等）。这些第三方组件若存在已知漏洞或被植入恶意代码，也会成为攻击入口。一些高性能推理框架本身也曾曝出高危漏洞，例如 vLLM 的 Mooncake 集群组件由于使用不安全的对象序列化，在开启分布式缓存时存在远程代码执行隐患（CVE-2025-32444），攻击者可通过 ZeroMQ 套接字发送恶意数据包在目标主机上执行任意代码。另外，如果一体机支持安装社区开发的插件，而用户贸然安装了恶意插件，可能导致命令执行或数据泄露。供应链中任意一环的薄弱都可能让攻击者“曲径入侵”，应当对一体机的软件组件进行严格的安全审计和持续更新。

总之，在部署层面，大模型一体机的攻击面不仅包括模型本身，还包括其依赖的服务框架和更新机制。运维人员需确保接口不暴露给未经授权的访问、模型下载源可靠，以及及时修补底层框架和系统漏洞。

本地设备的物理与网络安全

作为一个在本地运行的AI推理终端，大模型一体机在物理和网络安全方面也有独特的考虑：

• 数据泄露风险： 一体机常用于处理敏感的业务数据和用户提问，如果设备遭到入侵或数据未经保护，可能发生机密数据外泄。例如，攻击者获得了一体机的管理权限后，可以窃取其中保存的对话日志、用户上传的资料或模型微调数据。即便攻击者无法在线入侵，物理层面的威胁仍然存在——如果有人私自获取了一体机的硬盘快照或备份镜像，那么其中的敏感信息也可能被离线提取和分析。尤其对于企业用户，一体机可能连接内网并拥有较高权限，因此一旦失陷，不仅自身数据泄露，还可能成为攻击内网其他系统的跳板。

• 后门模型威胁： 前文提及的模型供应链风险中最阴险的一类，是被植入后门的大模型。所谓后门模型，是指攻击者通过在训练数据中投毒或篡改模型权重，使模型在遇到特定触发词时执行攻击者预设的行为。在正常输入下，模型表现与常规无异，因此不易被察觉；但一旦输入中含有隐藏的触发模式（例如一串特定代码词），模型可能泄露机密信息或输出攻击者想要的有害内容。对于大模型一体机而言，如果使用了未经充分验证的模型（尤其是从非官方渠道获取的蒸馏模型），就存在模型暗藏后门的可能。一旦后门被激活，攻击者甚至可以绕过所有外部安全措施，通过模型本身来实施攻击。这样的威胁隐蔽性极强，后果严重。

需要注意的是，一些厂商已经意识到上述安全挑战，并试图通过构建完善的安全体系来降低风险， 推出覆盖内容安全、数据安全、知识安全、模型安全和系统安全的全链路防护措施，为模型的训练、推理和应用提供全流程的安全守护。然而，再强大的内置防护也无法替代使用者自身的安全管理。一体机部署后，个人和企业用户仍应采取多层次的措施，主动防范潜在风险。

面向一体机的安全防范建议

针对上述风险，以下是对企业在使用大模型一体机时的几点安全防护建议：

• 审查模型和框架来源： 首先要选择可信赖的模型和软件来源。尽量使用官方发布的大模型权重和经过安全审查的蒸馏版本，并校验文件完整性（如哈希校验）以防下载到被篡改的文件。部署框架（如 Ollama、vLLM 以及各类 Web UI）应从官方渠道获取，并关注其安全公告及时升级到修补漏洞的版本。避免使用来路不明的第三方修改版程序。如果采购整机方案，也应向供应商索取关于模型训练数据、安全评估报告等材料进行审查。

• 使用沙箱或网络隔离环境： 将大模型一体机放置在受控的网络和系统环境中运行。建议通过虚拟机、容器等沙箱技术来承载模型推理服务，使得即便发生漏洞被利用，攻击范围也局限在沙箱内，不至危及其他关键系统。同时，为一体机部署单独的网络域或 VLAN，对其进出流量进行隔离和监控，防止未经授权的连接。默认情况下，应关闭一体机对公网的直接访问权限，禁止模型服务主动连接外部网络下载数据（除非经过代理审核）。

• 启用日志监控与输入/输出审计： 建立完善的安全监控机制来追踪一体机的使用情况。启用模型服务的访问日志、系统日志记录，并定期审计模型的输入和输出内容。通过日志可以发现异常的大量请求或可疑的提示词注入尝试，以及模型是否输出了不符合安全策略的内容。一旦发生安全事件，完善的日志有助于溯源和取证。企业可将一体机的日志接入现有安全信息与事件管理平台（SIEM），设定关键字告警（例如出现涉及敏感数据的输出时通知管理员）。同时，建议对模型的输出增加内容过滤和验证环节，例如使用额外的敏感词检测、事实核查工具来审计模型响应，做到人机协同把关。

• 加强用户认证与API权限控制： 确保只有经过授权的用户和系统才能访问大模型一体机。为一体机的管理控制台、API 接口设置强口令或更完善的认证方式（如 OAuth/API 密钥、客户端证书等），杜绝默认凭证或空口令的存在。针对不同用户或应用，实行最小权限原则：仅开放所需的功能和模型调用权限，避免所有人共享管理员级访问。一体机如提供 Web 界面，应部署在内网或VPN内部，并启用单点登录或双因素认证来防止未授权访问。定期审计用户账户，及时删除多余的或过期的账户权限。通过严格的权限控制，能够大幅减少未授权访问和滥用模型的可能性。

综上所述，中国大模型一体机在为AI应用落地提供便利的同时，也引入了新的安全考验。从模型本身的防御、供应链的管控，到设备层面的保护，都需要使用者保持警惕并采取相应措施。只有做到技术与安全并重，建立起模型、框架、设备多层面的防护体系，我们才能既享受大模型一体机带来的高效智能，又将其潜在风险降至最低，真正实现AI能力的安全普惠。