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AI安全审计模型哪家好？

发布日期：2025-07-13 07:04:12 浏览次数： 1767

作者：伤心的金毛

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很久没更新安全这块，最近也在沉浸学习AI应用落地，也积累了一些心得经验。

我们这边使用的是本地部署的GPU模式，算力不算很大，能够测试搭建Demo也是不错的。很多人可能更多的会使用付费或者免费的外部模型进行，但涉及到内部的敏感数据，可能也不是长久之计。

因此在AI时代，数据安全也呈现挑战。一边需要员工使用AI进行提效，另一边还得加强AI数据安全合规，先说说提效的方面吧，本次主题也是使用AI来进行审计，自然也是为了给安全人员提效的案例。

前提条件先不说那种流量很大的场景，因为本地需要的算力是需要很大的，可能金融行业会带来更好的案例分享。那么，正常场景例如后台人员的操作日志，下载日志，访问日志，基于内部人员的审计数据还是可以做一做的。

场景说完了，那么再说下我测试的模型吧，测试了qwen2.5的32B还有72B，DeepSeekR1，qwen3.0的32B。

AI前端平台使用是本地搭建的1.4.0版本的dify平台，构建了审计后台日志的工作流。

首先使用自动化采集工具，采集到后台的日志，这里后台日志都是脱敏展示的，一页基本上有十条数据，太多了就超出算力范围了，其次再传递到DIFY平台，数据也是脱敏的。

审计策略也是传统方式的策略，例如非上班时间下载的记录，大文件的下载记录等，差异在于，这种工作流并不需要安全开发人员介入，节省了审计人员大量的时间，基本上可以理解为零代码完成。

再往下就是测试模型能力了，这里主要是基于提示词，从角色，任务，输出，注意事项这四点进行：
首先测试qwen2.5的模型，发现是不符合的。类似已读乱回，可能后台的日志数据比较多吧，超出了它的能力。
其次测试了deepseekR1模型，发现像一个不听话的孩子，需要花很多精力来弄提示词，时好时调皮的样子，也不是很敢用了，而且推理过程是不能关闭的，输出的结果还需要再接一个LLM模型来提炼结果。
最后测试qwen3模型，发现是很符合的，同样的提示词，输出结果是最理想的，这点不得不夸下qwen3。

如果你也有这种日志审计场景的需求，不妨试试qwen3的模型吧。