从回答问题到自主调用工具、处理数据、执行任务，AI正在越来越深入地参与业务。但随着能力与权限不断扩大，人们对它的实际行为，未必看得更清楚：AI能访问哪些资料、调用哪些服务、把数据发送到哪里配资教程，是否始终在掌控之中？
9月10日，Anthropic发布《检测与应对AI滥用：2026年9月》报告，披露了多个AI滥用案例，并称部分内部资料、访问凭证等敏感信息，在用户不知情的情况下被传递至其服务。
数据正在被泄露：你和AI的聊天记录，未必只停留在你看到的对话窗口里。中转站截留、服务方转发、插件外联，都可能让对话中的内部资料、凭证和密钥流向其他系统，甚至在被窃取、转售后落入黑产手中。
知识正在被“蒸馏”：我们积累的经验、判断和行业Know-how，可能在与AI一轮轮的交流、补充和纠正中被透露。如果这些对话被用于后续训练或样本加工，其中的专业知识就可能转化为模型能力，再被其他模型学习和复用。
对正在把大模型引入业务的政企用户而言，需要守住的不只是敏感数据，还有长期积累的知识与经验。当AI开始接触内部资料、连接业务系统，如何确保这些资产始终处于可控制、可审计的边界内？
看得见模型调用 未必看得清数据流向
元股证券:ygzq.hk从技术机制上看，数据脱离使用者掌控，常见的情形有四类：
一是第三方中转平台“擅自切换模型”。用户自认为调用的是所选模型，实际请求先进入中间商，其后台决定最终调用对象，可能因接口故障或调度策略切换至其他模型，而用户并不知情。例如，某单位采购了一个标称支持某模型的办公平台，员工上传内部项目文件后，平台因接口故障自动切换到Claude，却未告知用户。
二是历史对话被复制用于模型训练。平台方可能将历史请求交由其他模型评分、改写或生成训练样本，若未清除其中的内部代码和访问凭证，就可能造成敏感信息外发。这类行为仅从当次问答中往往难以发现。例如，平台方收集了用户提交的技术问题，发给Claude生成更优答案作为训练材料，却没有清除其中的内部代码和访问凭证。
三是客户端因错误配置、插件误用或自动切换功能，造成了非预期外发。例如，用户将编程助手的默认模型设为本地模型，但保留了调用Claude的代码审查插件，则主对话由本地模型处理，插件却将相关代码另行发送给Claude。
四是用户自身安全意识薄弱。为图效率，用户主动把含真实数据库密码的配置文件、整包内部代码直接丢给AI，没做脱敏。一旦后端有任何外发，凭证随之暴露。
这些AI应用场景下的数据泄露路径，事实上背后都共同指向同一件事情：在模型调用背后，必须看清数据的真实流向。
大模型吸收的知识与经验 可能正是政企用户的核心竞争力
沿着上述这些调用链路流出的，不只是文件、代码和凭证，还有其中承载的经验、认知与技术。数据泄露之后，更深一层的风险，是企业知识被持续提取和复用。
Anthropic曾被披露大规模购买纸质书，通过拆除装订、扫描页面制作数字副本，纸质书在过程中被拆解、破坏。这折射出模型开发对知识资源的巨大需求。
从编程到游戏开发，从影视创作到图文音乐，AI能力不断扩展。企业在这些领域积累的方法、经验与判断，也可能随着资料上传和反复纠错，被转化为可供学习的材料。一旦这些内容进入外部训练链条，流出的就可能是支撑企业竞争力的“数字资产”。
我们是否在喂养未来的对手？
当企业持续向外部模型提供知识、经验与业务反馈，一个问题随之而来：我们在借助AI提升自身能力的同时，是否也在帮助外部系统复制自己的能力？
围绕能力扩张与安全边界，AI行业内部也出现了尖锐警示。近日，曾先后任职于OpenAI和Anthropic的研究人员Jacob Coxon公开宣布离职，批评两家公司竞逐自我改进的超级智能，并警告这一进程可能带来灾难性风险。他发誓永远不再从事模型行业并在辞职信中写道：这两家公司在毫无节制地创造未来10年会杀死我们的东西。
Anthropic对齐研究负责人Evan Hubinger也表达了类似担忧。模型能力快速扩张的同时，如何确保其始终受控，是行业必须面对的问题。
对政企用户而言，当下需要落实的是对数据和知识用途的控制：让AI处理业务，不等于授权外部服务任意留存、转发和训练。从控制数据流向，到约束知识再利用，企业需要一套贯穿部署、调用和使用全过程的数据「反萃取」防线。
永信至诚「原生安全」AI落地方案 构建企业数据「反萃取」防线
政企AI落地，需要让模型理解业务，也必须明确数据使用的边界：获准处理业务数据，不意味着可以任意留存、外传或用于训练。
永信至诚基于自身AI应用实践，面向政企用户提出数据「反萃取」防护思路，构建政企AI「原生安全」落地方法论：构建“模型安全—调用安全—应用安全—人员安全”防护体系，以测试评估贯穿全过程，将安全能力内嵌于模型部署、调用管控、业务应用和人员使用各环节，形成数据「反萃取」防线，支撑政企安全、高效地用好AI。
本地部署，让敏感数据处理留在受控环境内
对于希望在内部开展知识问答、材料处理和研发辅助的单位，「元方」原生安全大模型一体机提供本地算力与模型部署能力，并结合DPAA原生安全体系，将安全防护融入部署与运行环节。
面向高管日常办公中材料阅读、信息梳理和决策辅助等需求，永信至诚提供的「元明」大模型推理一体机及「元明」高管智能终端，则进一步降低使用门槛，让本地推理能力以开机即用的方式进入办公场景。
通过私有化部署，让模型在政企用户受控环境内处理业务数据，减少对外部模型推理服务的依赖，从部署源头收紧数据外发路径。
统一管控，模型调用可见、可管、可追溯
随着AI应用增多，各部门分别接接口、分散保管密钥、自行选择模型，容易让数据流向、使用权限和费用同时变得难以掌握。
「春秋元泉」大模型Token统一管控平台，围绕模型API与Token调用提供统一接入、管控、分发、治理和审计能力，帮助单位看清谁在调用、由哪个应用调用、使用了多少资源，并据此落实权限和调用策略。对于要求数据不出网的业务，应将调用范围限定在获批的私有化模型服务内，异常切换也必须遵循同一边界。
本地分析，让数据使用有边界
面对制度文件、项目资料和业务文档，永信至诚观宇AI数据洞察系统支持本地文件导入、模型分析、原文溯源与结果导出，帮助单位在本地部署环境中完成资料处理。
在应用过程中，落实按需授权和最小必要访问，让模型只接触当前任务获准使用的资料，并对分析结果及导出内容进行核验，减少过度读取和非必要传播。
将测试评估和人员能力贯穿使用始终
系统上线前，应围绕数据流向、访问权限、插件调用和异常外联开展测试；模型、组件或配置变化后，还应针对变化复测。永信至诚依托「数字风洞」及AI安全测评能力，帮助单位识别应用链条中的风险，为整改和持续运行提供依据。
与此同时，通过面向办公与研发人员的AI安全培训，把工具选择、资料输入、结果核验和异常报告转化为日常工作习惯，让员工知道哪些工具可以用、哪些数据需要保护、遇到问题如何处理。
企业数据「反萃取」，要把对数据用途的约束落实到部署、调用和使用全过程：让AI在授权范围内发挥价值，让企业始终掌握数据的使用与流转边界。
持续跟踪，让安全评估跟上AI技术演进
永信至诚安全实验室与AI研究院持续跟踪最新AI技术、模型动态与威胁情报，建立并迭代AI安全测试评估标准与方法，及时评估新技术、新模型的潜在风险，将研究成果转化为测评与防护能力，为政企持续用好AI提供支撑。
以「原生安全」为基石 让政企真正用好AI
从数据外泄到知识被未经授权地提取和复用，这些风险提醒我们：用好AI，既要发挥模型的能力，也要掌握数据、知识与工具调用的边界。
从安全管控、算力调用，到场景应用，测试评估与人员培训，永信至诚将「原生安全」贯穿AI落地全过程，帮助政企用户在可控环境下实现AI落地，让AI读懂业务、赋能员工，让安全保障与应用价值同步落地。
作为数字安全测试评估赛道领跑者、网络靶场和人才建设领军者、AI「原生安全」倡导者配资教程，永信至诚将持续以自身AI应用实践与安全能力，帮助政企客户用好AI、用出实效。保障数字健康，带给世界安全感。
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