2025 年 9 月，全国网络安全标准化技术委员会（TC260）发布技术文件《政务大模型应用安全规范》。该文件规定了政务大模型应用的安全要求与测试方法，覆盖大模型选用、应用部署、应用运行与应用停用四个阶段，适用于政务大模型应用的设计、开发与测试活动。

为什么政务场景需要单独的安全基线

政务场景的特殊性在于三点：一是数据敏感度高，往往涉及未公开的行政信息与个人信息；二是服务对象是公共机构，出错的社会影响放大；三是采购链条长，责任主体涉及建设方、运营方与供应商多方。

通用的大模型安全标准解决的是「模型本身安不安全」，而政务场景还需要回答「在政务流程中使用是否安全」。技术文件的价值正在于把后者具体化。

四个阶段的安全要求

选用阶段关注模型是否满足政务场景的能力与合规要求，包括对模型来源、训练数据合规性与服务稳定性的评估。

部署阶段关注部署环境的安全，包括算力与网络环境的安全配置、数据接入的边界管理。

运行阶段关注持续安全，包括输出内容的安全拦截、日志留存、异常监测与应急处置。这与生成式 AI 服务安全国家标准的要求相互呼应。参见生成式 AI 服务安全国家标准解读。

停用阶段关注退出安全，包括数据清理、模型下线与迁移过程中的信息保护。这一阶段的规范在多数企业的实践中最为薄弱，却是政务数据安全的关键一环。

对 AI 企业的含义

面向政务市场的 AI 企业，通常不是终端使用者，而是模型或系统供应商。技术文件对供应商的实际要求是：

其一，提供可验证的安全能力证明材料，而非仅在投标文件中作承诺。其二，配合政务部门完成安全测试，测试方法在文件中已有明确指向。其三，建立覆盖全生命周期的安全管理文档，尤其是停用阶段的处置方案。

此外，政务场景的安全要求与《网络安全法》《数据安全法》下的既有义务叠加，企业需注意避免「标准达标但法定义务未履行」的错位。参见新修订《网络安全法》的 AI 条款与网络数据安全风险评估办法要点。

更广的信号

政务大模型的安全规范，是「AI+政务」从试点走向规模化部署的必要前提。对行业而言，这类技术文件的出台通常先于强制性要求，属于「提前量」性质的指引。参见国务院「人工智能+」部署与政务与公共治理场景的 AI 合规。

对参与政务项目的企业而言，与其在验收阶段被动补课，不如按四个阶段逐项建立自查清单。

本文依据 TC260 技术文件《政务大模型应用安全规范》及公开信息编写，仅供参考，不构成法律意见。