2025年大模型供应链安全的熵增效应：风险挖掘与熵减策略报告.pdf
- 上传者：不***
- 时间：2025/11/12
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本报告聚焦于2025年人工智能大模型发展背景下的供应链安全挑战，深入分析了在复杂技术生态中安全风险的熵增现象。报告首先界定了大模型供应链的范围，包括基础芯片、算力基础设施、开源框架、预训练数据及第三方组件等环节，揭示了各环节潜在的安全漏洞与攻击面。
核心内容在于量化评估供应链安全风险随系统复杂度增加而呈现的“熵增”趋势，识别关键风险挖掘点，如依赖包污染、模型投毒及供应链中断风险。同时，报告提出了一套系统的“熵减”策略，涵盖供应链透明化、自动化安全检测、零信任架构引入及全生命周期风险管理机制，旨在帮助企业和监管机构构建更具韧性的AI供应链安全防御体系，保障大模型技术的可信落地与合规运行。
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