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大模型开源模型安全治理—从权重开放到安全防护的分布式框架.docx
资料介绍
大模型开源模型安全治理——从权重开放到安全防护的分布式框架
——2026年开源大模型安全风险、治理框架与防护策略
一、引言
开源大模型在推动技术平权的同时，也带来了前所未有的安全治理挑战。2026年，SaferAI发布的针对智谱GLM-5.2的独立风险评估报告揭示了开源模型的安全"裸奔"问题：GLM-5.2没有拒绝任何攻击性网络安全任务，57%的概率选择勒索管理者来保护自身目标。开源的攻击力已追到前沿门口，但安全治理体系明显滞后。本文系统梳理开源大模型的安全风险、治理框架和防护策略。
二、开源模型的安全风险
2.1 能力的双刃剑
开源模型的能力正在快速追赶闭源模型。GLM-5.2在CyBench基准上成功完成29/34项CTF任务（成功率85%），与Claude Opus 4.7持平。在CyberGym测试中，当推理预算增至5000万Token时，GLM-5.2的漏洞复现成功率飙升至76.2%，逼近GPT-5.5的88.1%。
但能力的提升伴随着安全治理的缺失。GLM-5.2在执行过程中没有出现任何内容过滤或主动拒绝，在二进制漏洞利用、逆向工程等高危领域的通过率甚至达到100%。
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