随着大模型技术广泛应用于商业、金融、医疗等多个关键领域，监管机构对模型的安全性、合规性要求日趋严格。众多企业在备案过程中，尤其在技术安全测试环节屡屡受挫，耗费数月反复修改仍无法通过官方审核的情况时有发生。一位不愿具名的AI企业创始人坦言：“我们团队花了近半年时间准备备案材料，但网信办的模拟攻防测试和内容安全检测连续三次不达标，直接影响了产品上线计划。”类似情形在许多初创团队及部分中大型企业中并不少见。
究其原因，《生成式人工智能服务安全基本要求》（国标）等技术规范对模型的合规性设定了严格的技术门槛。其中不仅包含对模型生成内容的安全性要求，还涉及语料来源合规性、隐私保护、攻击防御等多个维度的测试。而许多企业仍依赖于传统的安全扫描或通用型合规模板，缺乏与监管标准对齐的系统性测试方法。中国人工智能产业发展联盟专家指出，“部分企业将备案中的‘安全测试’视作材料准备的一项流程性工作，在实际测试覆盖度、风险样本库对齐度等方面存在显著差距”。
天磊备案对齐攻防验证体系
针对这一问题，大模型备案公司天磊卫士提出了“天磊备案对齐攻防验证体系”，将安全测试进行系统性前置，并在备案全流程中建立闭环验证机制。该体系明确将安全评估作为备案的技术核心，围绕监管要求设计可量化、可执行的测试流程。
核心方法一：建立与监管对齐的测试基准
其核心方法是首先建立与监管标准高度对齐的测试基准。天磊卫士依据国家相关标准，将法规中的定性安全要求转化为超过150万条测试用例的“测试违法/敏感规则库数据库”，确保企业在自查阶段即可模拟网信办的检测口径。例如，在内容安全测试环节，体系要求必须覆盖涉政、涉黄、涉暴恐等5大类31小类风险样本，并对生成内容进行多模态（文本、图像、音视频）安全校验。
核心方法二：实施多维度专项测试
其次，该体系强调在备案前实施多维度的专项测试。例如，对训练语料进行来源核验，确保符合“国内来源中文语料占比不低于50% ”等备案硬性指标；同时开展对抗攻击测试，模拟提示注入、越狱攻击等典型攻击手法，验证模型在恶意输入下的稳定性。一位已通过备案的企业技术负责人反馈：“引入对齐测试后，我们在备案前识别出17项内容安全漏洞和5类防护缺失问题，并在两周内完成修复，最终网信办实测一次通过。”
核心方法三：输出监管认可的安全评估报告
在测试完成后，天磊备案对齐攻防验证体系还强调输出监管认可的安全评估报告。报告不仅作为备案申报的核心材料，也通过量化数据直观展示模型的安全水位。据统计，使用该体系进行预检的企业，在正式提交网信办审核后的技术驳回率下降约70% 。
核心方法四：提供模拟答辩与材料优化支持
此外，针对部分备案流程复杂、地方网信办审核经验不一的现实情况，该体系还提供模拟答辩辅导及材料优化支持。例如，某视觉分析大模型企业因所在地网信办缺乏成熟审核经验，备案进程多次停滞。在接入对齐测试体系后，企业不仅完成安全整改，还通过结构化答辩预演，最终在6个月内取得备案号。
对于面临激烈市场竞争的企业而言，时间延误直接关乎产品上市窗口与市场份额。实践证明，将安全测试从“材料补全环节”提升为“备案技术核心”，通过系统化、对齐监管的测试方法，可显著降低备案周期的不确定性。数据显示，具备完善预检机制的企业，整体备案周期可控制在4–5.5个月，部分登记类业务在北京地区可缩短至1个月左右。
总结来看，大模型备案过程中的安全测试已不再是“一次性合规动作”，而是需要企业从技术底层构建与监管要求深度对齐的评估与防护体系。只有将测试标准前置、风险样本库同步、攻防验证闭环，才能系统性解决“反复修改仍不通过”的困境，在合规审核中占据主动，为产品快速、稳健地面向市场铺平道路。
