基于《政务领域人工智能大模型部署应用指引》与TC260-004《政务大模型应用安全规范》的深度解读
引言
2025年9月，全国网络安全标准化技术委员会率先发布《政务大模型应用安全规范》（TC260-004），为政务大模型应用安全划定了技术底线。紧随其后，10月，中央网信办、国家发展改革委联合印发发布《政务领域人工智能大模型部署应用指引》，从应用场景到部署模式，从运行管理到保障措施，构建了政务大模型应用的完整框架。两份文件共同为"人工智能+"行动在政务领域的落地提供了明确的指引和安全保障。
《指引》传递的核心理念
通读《政务领域人工智能大模型部署应用指引》，我们能深刻感受到几个鲜明的政策导向：
以人为本，惠民利民：从智能问答到政策直达快享，从辅助办理到应急处置，13个典型场景无不围绕"让数据多跑路、让群众少跑腿"展开。这不是为了技术而技术，而是真正聚焦公众和企业的痛点需求，用AI技术破解办事难、办事慢的问题，让政务服务更加便捷、高效、贴心。
提质增效，减负赋能：文件明确提出"统筹减负和赋能"，严格落实为基层减负要求，避免"数字形式主义"。辅助文书起草、资料检索、智能分办等场景的设计，都在为政务人员"松绑"，让他们从繁琐的事务性工作中解放出来，把更多精力投入到创造性工作中。这是对基层负担的真切关照。
守正创新，理性务实：文件既鼓励探索政务智能体、具身智能等创新应用，又明确要求"避免盲目追求技术领先、概念创新，避免重复建设、无效建设"。这种理性务实的态度，体现了对技术价值的清醒认知——大模型不是万能的，必须落实"辅助型"定位，人工审核、人机协作才是正确打开方式。
安全可控，行稳致远：从"涉密不上网、上网不涉密"的保密红线，到"防止国家秘密、工作秘密和敏感信息输入非涉密大模型"的护栏措施，从备案合规到内容审核，从日志审计到应急预案，安全要求贯穿始终。这种"统筹高质量发展和高水平安全"的理念，确保了政务AI应用能够行稳致远。
集约共享，统筹协同：文件特别强调"一地建设、多地多部门复用"的集约化模式，县级及以下原则上不再独立建设。这种顶层设计避免了"村村点火、户户冒烟"的重复投资，也防范了"碎片化"带来的安全风险，体现了政务信息化建设的成熟度和前瞻性。
正是这些理念的贯穿，让《指引》不仅是一份技术文件，更是一份充满温度、富有远见的治理文件。它为政务大模型应用划定了清晰的航道：既要大胆创新，又要审慎稳妥；既要提升效能，又要严守底线；既要服务人民，又要保护数据。
本文将结合两份文件，系统梳理政务大模型的应用场景、建设部署模式、安全要求及应对方法，为政务部门和技术服务商提供全面的实践参考。
一、政务大模型应用场景：四大类13个典型场景
政务大模型的应用场景可归纳为四大类，覆盖从对内办公到对外服务的全流程。
1.1 政务服务类（面向公众）
场景1：智能问答
- 应用描述：整合政务资源和知识库，利用自然语言理解、检索增强生成（RAG）和知识图谱技术，提供7×24小时在线政务咨询
- 典型案例：12345政务服务热线智能客服、政务网站智能问答助手
场景2：辅助办理
- 应用描述：提供智能导办、表单预填、辅助审核、进度查询等一站式服务
场景3：政策服务直达快享
- 应用描述：利用"政策找人""政策找企业"算法模型，实现政策智能匹配和精准推送
1.2 社会治理类（面向治理）
场景4：智能监测巡检
- 应用描述：利用无人机、视频监控、物联传感器和计算机视觉技术，实时监测基础设施
- 覆盖领域：房屋、道路、燃气、桥梁、供水、排水、供热、综合管廊
场景5：辅助执法监管
- 应用描述：采用语音识别、视频分析、知识图谱、逻辑推理技术辅助执法
- 典型功能：案件信息录入、问题线索发现、案件报告生成、法律依据检索
场景6：市场风险预测
- 应用描述：运用生成式时间序列分析和异常检测算法，监测分析市场数据
1.3 机关办公类（面向内部）
场景7：辅助文书起草
- 应用描述：通过本地知识库和预设模板，提供写作建议、辅助起草、格式检查
场景8：资料检索
- 应用描述：利用知识图谱和信息检索技术，实现政务信息快速检索和智能关联
场景9：智能分办
- 应用描述：对来文、来电、工单进行自动识别、分类、优先级排序和智能派单
1.4 辅助决策类（面向决策）
场景10：灾害预警
- 应用描述：对卫星、传感器、监测站等多源数据进行综合分析研判
场景11：应急处置
场景12：政策评估
场景13：智能辅助评审
- 应用描述：利用类人化评审推理和多模态智能解析能力辅助项目评审
二、建设部署模式：集约化与统管复用
政务大模型的建设部署强调"统筹集约、共建共享"，避免重复建设和碎片化安全风险。
2.1 实施路径选择
通用场景：私有化部署优先
- 部署方式
- 私有化部署为主：考虑数据安全要求，政务领域通常在政务云或政务专网环境中部署
- 专网API调用：在确保数据不出政务网的前提下，可采用专网环境的API服务
专业场景：打造垂直模型
2.2 分级部署架构
中央和国家机关部门
省级（自治区、直辖市）
地市级
县级及以下
2.3 集约化部署要点
统管复用模式
算力统筹
数据共享
三、安全要求：全生命周期21项核心要求
TC260-004规范从选用、部署、运行、停用四个阶段，提出了21项安全要求，覆盖数据安全、系统安全、内容安全三大核心风险。
3.1 大模型选用阶段（3项要求）
要求1：备案合规性核查
要求2：开源模型安全验证
要求3：技术能力评估
3.2 大模型应用部署阶段（10项要求）
要求4：集约化部署
要求5：软硬件安全测试
要求6：供应链安全评估
- 参照GB/T 36637-2018和GB/T 43698-2024标准
要求7：API鉴别机制
要求8：基础设施加固
要求9：访问控制管理
要求10：外挂知识库安全
要求11：训练数据清洗
要求12：公开数据范围管控
要求13：安全护栏部署
- 识别拦截重要数据泄露、提示词注入攻击、违法不良信息
3.3 大模型应用运行阶段（7项要求）
要求14：生成内容标识
- 公众政务服务类应用按GB 45438-2025要求
要求15：人工审核机制
要求16：风险提示
要求17：推理过程保护
要求18：人工服务保障
要求19：日志审计
要求20：持续监测与应急
3.4 大模型应用停用阶段（1项要求）
要求21：数据安全处置
- 对模型文件、知识库数据、训练数据、系统日志妥善处理
四、应对方法：实施路线图
作为政务部门或甲方单位，如何落实上述要求？以下是分阶段的实施路线图。
4.1 规划准备阶段
需求论证
- 参照GB/T 45958-2025明确各方安全职责
- 按GB/T 20984-2022和GB/T 45577-2025进行风险分析
制度建设
预算保障
4.2 采购招标阶段
资质要求
技术要求明确
1. 内容安全管控能力 - 语义识别、敏感词过滤 - 多模态内容识别（文本/图像/语音/视频） - 违法不良信息识别准确率≥95% - 拒答、代答机制2. 对抗攻击防护能力 - 提示词注入攻击防护 - 越狱攻击防护 - 资源消耗攻击防护 - 攻击样本库可持续更新3. 数据安全管理方案 - 数据分类分级管理 - 数据台账管理 - 版本管理和回滚机制 - 敏感数据脱敏处理4. 保密护栏技术 - 敏感信息识别拦截 - 重要数据泄露防护 - 个人信息保护
4.3 部署实施阶段
供应链安全审查
环境配置加固
1. 网络层 - 网络隔离策略配置 - 最小化通信权限 - 禁用非必要端口 - 修改默认配置和口令2. 应用层 - 多角色权限配置 - API鉴别机制启用 - 接口调用频率限制 - 实名认证对接3. 数据层 - 外挂知识库必要性评估 - 数据来源核查 - 数据清洗过滤 - 敏感数据脱敏
安全护栏部署
测试验证
1. 第三方安全测评 - 使用两种以上漏扫工具 - 渗透测试 - 供应链安全评估2. 功能测试 - 内容审核机制有效性测试 - 对抗攻击防护测试（提示词注入、越狱、资源消耗） - 准确率测试（抽样不少于5000条，不低于5%） - 人工服务切换测试3. 合规性测试 - 生成内容标识检查 - 日志留存检查 - 数据处理合规性检查
4.4 运行维护阶段
日常监测
1. 技术监测 - 系统运行状态监测 - 响应时间监测 - 准确性监测（低于95%触发告警） - 安全护栏告警分析2. 内容监测 - 生成内容质量抽查 - 违法不良信息监测 - 用户反馈收集分析
定期评估
季度安全评估硬件平台、基础软件漏洞跟踪知识库数据时效性评估准确率评估
持续优化
1. 数据更新 - 知识库内容及时更新 - 过期内容清理 - 训练数据集优化2. 模型优化 - 基础模型更新 - 微调参数调整 - 安全能力提升3. 规则优化 - 代答、拒答库更新 - 敏感词库更新 - 过滤规则调整
人员培训
定期开展培训，内容包括：1. 大模型基本原理和局限性2. 安全使用规范 - 不将内部资料输入市场化大模型 - 不将敏感个人信息输入大模型 - 审慎使用生成内容，事实性内容需核实3. 应急处置流程4. 最新政策法规解读
应急响应
1. 制定应急预案 - 内容安全事件（生成违法不良信息） - 数据安全事件（数据泄露） - 系统安全事件（攻击、漏洞利用） - 服务中断事件2. 应急措施 - 一键关停功能 - 快速切换人工服务 - 问题溯源分析 - 及时报告上级部门
4.5 合同管理要点
明确条款
1. 安全责任条款 - 供应商安全保障责任 - 数据安全事件报告义务 - 违约赔偿标准2. 数据权属条款 - 数据所有权归属 - 使用边界和范围 - 数据销毁方案3. 服务保障条款 - SLA指标（响应时间、准确率、可用性） - 安全测评和整改时间节点 - 日志保存期限（不少于1年） - 定期安全评估要求4. 更新维护条款 - 模型更新频率 - 安全能力提升要求 - 漏洞修复时限5. 终止条款 - 服务终止条件 - 数据处置方案 - 过渡期安排
五、典型风险及防控措施
5.1 数据安全风险
风险描述
防控措施
1. 准入环节 - 数据接入必要性评估 - 不接入人事、财务等敏感业务数据 - 建立数据台账2. 处理环节 - 敏感数据去标识化、脱敏 - 数据清洗过滤 - 访问权限最小化3. 使用环节 - 加装保密护栏 - 敏感信息识别拦截 - 用户行为审计4. 存储环节 - 数据加密存储 - 访问日志留存 - 定期审计
5.2 系统安全风险
风险描述
防控措施
1. 供应链安全 - 供应链安全评估 - 软件成分分析 - 开源组件安全扫描2. 系统加固 - 多工具漏洞扫描 - 及时修补漏洞 - 禁用非必要端口 - 修改默认配置3. 访问控制 - 严格身份认证 - 多角色权限管理 - 最小化权限原则4. 网络隔离 - 严格网络隔离策略 - 最小化通信权限 - 流量监测审计
5.3 内容安全风险
风险描述
防控措施
1. 模型选用 - 核实备案情况 - 评估技术能力 - 选用支持RAG的模型2. 数据清洗 - 训练数据清洗过滤 - 知识库内容审核 - 去除违法不良信息3. 安全护栏 - 部署输入输出管控 - 提示词注入攻击防护 - 违法不良信息识别拦截4. 内容审核 - 权威信息人工审核 - 生成内容标识 - 多模型交叉校验5. 风险提示 - 界面设置风险提示 - 告知局限性 - 提供人工服务切换
5.4 对抗攻击风险
风险描述
防控措施
1. 攻击识别 - 部署安全护栏 - 对抗攻击指令样本库 - 持续更新攻击特征2. 防护策略 - 输入合法性检查 - 上下文关联分析 - 超长会话限制3. 应急响应 - 恶意用户暂停服务 - 攻击行为告警 - IP地址阻断
六、实践建议
6.1 分类分级策略
按服务对象分类
1. 办公业务支撑类（对内） - 严格人员身份认证 - 限制访问权限 - 加强数据保密 - 审慎输出推理过程2. 公众政务服务类（对外） - 内容公开范围管控 - 严格内容审核 - 生成内容标识 - 不显示推理过程 - 人工服务保障
按数据敏感度分级
1. 高敏感数据（人事、财务、涉密） - 不接入大模型 - 涉密系统单独管理2. 中敏感数据（内部工作资料） - 必要性评估 - 去标识化处理 - 严格权限管控3. 低敏感数据（公开政策） - 可接入外挂知识库 - 定期更新维护
6.2 技术选型建议
基础模型选择
优先级排序：1. 已完成备案的国产大模型（私有化部署版本）2. 支持政务专网部署的商业模型3. 支持本地化部署和离线运行的模型4. 支持RAG技术的模型5. 开源模型（需充分安全测试和自主可控评估）评估维度：- 合规性（备案情况）- 安全性（私有化部署能力、安全防护能力）- 准确性（业务场景适配度）- 可控性（本地化部署能力、数据不出政务网）- 成本（建设和运维成本）- 国产化（自主可控程度）
部署模式选择
1. 通用场景（政务领域标准模式） - 私有化部署（推荐） - 政务云环境部署 - 政务专网隔离 - 数据本地化处理2. 专业场景 - 私有化部署 - 领域微调 - 数据完全可控 - 专网专用3. 高安全要求场景 - 完全私有化部署 - 物理隔离 - 自主可控
安全护栏选型
必备能力：1. 多模态内容识别（文本/图像/音频/视频）2. 对抗攻击防护3. 敏感信息识别拦截4. 违法不良信息过滤5. 代答、拒答机制6. 日志审计功能部署方式：- 智能体编排- 网关代理（推荐）- 直联串接选型标准：- 独立于大模型应用部署- 支持规则自定义扩展- 攻击样本库可持续更新- 识别准确率≥95%
6.3 分阶段实施路径
第一阶段：试点探索（3-6个月）
目标：- 选择1-2个典型场景试点- 验证技术可行性- 积累实施经验重点任务：1. 智能问答场景试点 - 接入公开政策数据 - 小规模用户测试 - 收集用户反馈2. 辅助文书起草试点 - 限定文书类型 - 内部人员使用 - 人工审核把关验收标准：- 准确率≥95%- 用户满意度≥80%-无安全事件
第二阶段：推广应用（6-12个月）
目标：- 扩大应用场景- 提升用户规模- 优化系统性能重点任务：1. 场景扩展 - 增加辅助办理场景 - 探索智能分办应用 - 开展政策服务直达2. 能力提升 - 优化知识库 - 提升准确率 - 增强安全防护3. 集约化建设 - 统一服务平台 - 资源共建共享 - 降低建设成本
第三阶段：深度融合（12个月以后）
目标：- 全场景覆盖- 深度业务融合- 持续迭代优化重点任务：1. 全场景应用 - 覆盖13个典型场景 - 跨部门协同应用 - 跨层级资源复用2. 智能化升级 - 探索智能体应用 - 具身智能探索 - 多模态能力增强3. 生态构建 - 建立运营机制 - 培育服务生态 - 推动标准建设
6.4 组织保障机制
组织架构
1. 领导小组 - 主要领导任组长 - 分管领导任副组长 - 统筹协调推进2. 工作专班 - 信息化部门牵头 - 业务部门参与 - 技术支撑单位配合3. 专家委员会 - 技术专家 - 业务专家 - 法律专家 - 安全专家
制度体系
1. 管理制度 - 政务大模型应用管理办法 - 数据安全管理规定 - 用户管理办法2. 技术规范 - 建设部署规范 - 接口对接规范 - 数据接入规范3. 运维制度 - 日常运维管理制度 - 应急处置预案 - 安全事件报告制度4. 考核机制 - 应用效果评估办法 - 安全责任考核制度 - 运维服务考核标准
人才队伍
1. 技术团队 - 大模型技术人员 - 网络安全专家 - 数据治理人员 - 运维保障人员2. 管理团队 - 项目管理人员 - 内容审核人员 - 质量监督人员3. 培训体系 - 领导干部认知培训 - 技术人员能力培训 - 业务人员应用培训 - 全员安全教育
七、合规性检查清单
为便于政务部门自查和第三方评估，本节提供一份全面的合规性检查清单。
7.1 大模型选用合规检查
检查项 | 检查内容 | 符合标准 | 检查方法 |
备案合规性 | 商业大模型完成网信部门备案 | 已备案 | 查询备案公告 |
许可证核查 | 开源模型许可证类型和授权范围 | 符合使用要求 | 文档审查 |
来源可靠性 | 从官方渠道获取模型文件 | 官方渠道 | 完整性校验 |
技术能力 | 支持RAG技术 | 支持 | 技术文档审查 |
7.2 部署阶段合规检查
检查项 | 检查内容 | 符合标准 | 检查方法 |
集约化部署 | 按政务信息系统要求集约部署 | 符合要求 | 方案审查 |
漏洞扫描 | 使用两种以上工具进行漏扫 | 已完成且无高危漏洞 | 测试报告 |
供应链评估 | 完成供应链安全评估 | 风险可接受 | 评估报告 |
API鉴别 | 启用服务商API鉴别机制 | 已启用 | 配置检查 |
端口管理 | 禁用非必要端口 | 已禁用 | 配置检查 |
网络隔离 | 实施严格网络隔离 | 已配置 | 策略检查 |
默认配置 | 修改默认配置和口令 | 已修改 | 配置检查 |
身份认证 | 支持用户身份识别 | 已配置 | 功能测试 |
权限管理 | 多角色权限控制 | 已配置 | 功能测试 |
频率限制 | 限制接口调用频率 | 已配置 | 功能测试 |
实名认证 | 对接国家网络身份认证 | 已对接（如需要） | 功能测试 |
数据必要性 | 完成数据接入必要性评估 | 已评估 | 文档审查 |
数据台账 | 建立数据台账 | 已建立 | 文档审查 |
版本管理 | 数据版本管理和回滚机制 | 已设置 | 功能测试 |
数据清洗 | 训练数据清洗过滤 | 无违法不良信息 | 抽样检查≥5000条 |
数据脱敏 | 敏感数据脱敏处理 | 已脱敏 | 抽样检查 |
公开范围 | 内容不超出公开范围 | 符合要求 | 抽样检查 |
时效性 | 内容时效性有效性检查 | 定期评估 | 流程检查 |
安全护栏 | 部署大模型安全护栏 | 已部署 | 功能测试 |
攻击防护 | 提示词注入等攻击防护 | 防护有效 | 攻击测试 |
7.3 运行阶段合规检查
检查项 | 检查内容 | 符合标准 | 检查方法 |
内容标识 | 生成内容进行标识 | 已标识 | 界面检查 |
人工审核 | 权威信息人工审核机制 | 制度健全且执行 | 制度和流程审查 |
风险提示 | 界面显著位置设置风险提示 | 已设置 | 界面检查 |
推理过程 | 不向公众显示推理过程 | 已关闭 | 功能检查 |
准确率 | 输出准确率监测 | ≥95% | 抽样测试 |
人工服务 | 提供人工服务切换 | 已提供 | 功能测试 |
反馈渠道 | 提供问题反映渠道 | 已提供 | 界面检查 |
日志留存 | 运行日志记录 | 留存≥1年 | 配置检查 |
日志审计 | 定期日志审计 | 定期执行 | 审计记录 |
安全评估 | 定期安全评估 | 定期执行 | 评估报告 |
漏洞跟踪 | 跟踪软硬件漏洞 | 持续跟踪 | 跟踪记录 |
持续监测 | 系统运行监测 | 持续监测 | 监测记录 |
应急预案 | 制定应急预案 | 已制定 | 文档审查 |
一键关停 | 一键关停功能 | 已配置 | 功能测试 |
更新策略 | 更新升级安全策略 | 已制定 | 文档审查 |
人员培训 | 定期安全教育培训 | 定期开展 | 培训记录 |
7.4 停用阶段合规检查
检查项 | 检查内容 | 符合标准 | 检查方法 |
停用流程 | 制定停用管理流程 | 已制定 | 文档审查 |
数据处理 | 明确数据处理方式 | 已明确 | 文档审查 |
数据删除 | 确保数据不可恢复 | 不可恢复 | 技术验证 |
八、总结
政务大模型应用是推动政务数字化智能化转型的重要抓手，也是提升治理效能、优化服务管理、辅助科学决策的关键路径。《政务领域人工智能大模型部署应用指引》和TC260-004《政务大模型应用安全规范》共同构建了从场景应用到安全保障的完整框架，为政务部门提供了清晰的指引。
核心要点回顾：
- ：四大类13个典型场景，涵盖政务服务、社会治理、机关办公、辅助决策全领域
- ：集约化、统管复用，中央-省-市-县分级部署，避免重复建设
- ：从选用、部署、运行到停用，21项核心要求覆盖全生命周期
- ：针对数据安全、系统安全、内容安全三大风险，提供系统化防控措施
实施建议：
政务大模型应用是一项系统工程，需要技术创新与管理创新并重，需要安全保障与效能提升并举。只有在确保安全可控的前提下，才能真正发挥人工智能赋能政务的价值，更好地服务人民群众、提升治理效能。
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