近日，深度求索（DeepSeek）推出了一项名为“防弹衣”的模型内生安全加固方案。这一创新技术旨在提升大语言模型的安全性和鲁棒性，避免因外部攻击或内部漏洞导致的性能下降问题，同时确保模型在防御过程中不会牺牲自身能力。

“防弹衣”方案通过引入多层次防护机制，包括输入检测、异常行为监控以及动态修复等模块，有效抵御恶意输入、对抗样本攻击及数据投毒等常见威胁。与传统外挂式防护不同，“防弹衣”将安全特性直接嵌入到模型架构中，在不影响主任务表现的前提下增强其抗风险能力。此外，该方案还支持实时更新和自适应调整策略，以应对不断演化的新型攻击手段。

据开发者介绍，“防弹衣”已在多个实际应用场景中验证了其效果，并显著降低了模型被滥用的风险。这项技术不仅为用户提供更可靠的服务体验，也为行业树立了新的安全标杆。未来，DeepSeek计划进一步优化此方案，并探索更多应用场景的可能性。