解读

面试官想知道你是否能把“大模型安全”从口号落到工程闭环：

1. 违规内容在生成侧还是输入侧产生；
2. 日志体系能否秒级定位到一次推理的完整上下文；
3. 能否在国内合规框架（网信办《深度合成规定》《算法备案办法》）下，把技术证据转成可追责、可呈堂的记录。
   回答要体现“LLMOps+安全合规”双视角，既讲技术深度，也讲流程闭环。

知识点

1. 全链路 Request-ID：从 Gateway → 推理服务 → 插件 → 输出，一次请求一个UUID，跨 30+ 微服务也不丢。
2. 国标违规标签体系：色情、暴恐、谣言、政治敏感等 20+ 二级分类，与内容安全审核 API返回码一一映射。
3. 日志分级与脱敏：
   • L1 原始日志含完整 Prompt+Completion，AES-256 落盘，密钥托管在国密硬件加密机（HSM）。
   • L2 审计日志只留向量指纹（512 维 SimHash）+ 用户哈希，供后续聚类，不可逆推出原文。
4. 责任人映射：
   • ToB 场景用企业 Sub-Account UID；
   • ToC 场景用**“手机号+设备指纹+人脸 Token”**三联标识，满足《个人信息保护法》最小可用原则。
5. 实时拦截与事后追溯双通道：
   • 实时：同步调用内容安全审核 API，≥90 分直接放行，≤60 分直接拦截，60~90 分异步人工复核。
   • 事后：把审核结果回调写入审计日志，形成“机器+人工”双重证据链。
6. LLMOps 回滚策略：一旦确认某版本模型出现群体违规模式（如 1 小时内同标签≥50 次），触发金丝雀回滚，并自动关联模型版本 MD5+训练数据版本号，实现“模型—数据—日志”三位一体定位。
7. 合规存储周期：
   • 原始日志6 个月后自动冻结，2 年后物理销毁；
   • 审计摘要10 年冷存，满足网安法日志留存条例。
8. 证据链哈希上链：关键日志摘要写入国内 BSN 开放链，利用SM3 国密哈希+时间戳，防篡改且符合法院电子证据取证规范。

答案

“我会把违规追踪拆成‘日志生产、违规识别、身份关联、证据固定’四步闭环。
第一步，日志生产：在网关层注入Request-ID，并在下游 4 个关键埋点（Gateway、Prompt 模板引擎、推理服务、输出过滤器）记录时间戳、模型版本、采样温度、Top-P。所有原始内容用国密 SM4加密后落盘，密钥只驻留HSM，确保即使硬盘被拔也无法解密。
第二步，违规识别：把内容安全审核 API 返回的违规标签+置信度写回日志，同时计算SimHash，1 分钟内完成Kafka 流式聚类。若同一 SimHash 在 5 分钟内出现 ≥10 次，立即升级为群体违规事件，写入Elasticsearch 高危索引。
第三步，身份关联：ToB 客户我们记录子账号 UID+AppId；ToC 用户记录哈希后的手机号+设备指纹，并映射到内部 128-bit 用户令牌（UTK）。UTK 与 Request-ID 通过单向哈希索引绑定，保证日志里不出现明文个人信息， yet 能在监管要求 24 小时内秒级定位到人。
第四步，证据固定：对确认违规的日志，提取模型版本号+训练数据快照 ID+Prompt+Completion+审核标签，打包成ZIP 证据包，计算SM3 哈希后写入BSN 开放链，同时把链上交易哈希写回审计库。整个流程通过内部 LLMOps 平台自动化，平均 3 分钟完成定位，15 分钟生成可供监管下载的标准化证据包。
上线 3 个月来，我们在真实环境中把违规召回率从 92% 提升到 99.3%，误杀率从 1.8% 降到 0.4%，并通过了网信办算法备案现场检查。”

拓展思考

1. 如果客户要求**“本地化私有部署”，而本地没有 HSM，如何用Intel SGX 或海光 CSV** 实现等效密钥隔离？
2. 当模型使用RAG 外挂知识库时，违规内容可能来自检索片段，如何把知识库版本+Chunk-ID也纳入同一 Request-ID 证据链？
3. 面对多轮对话，同一 Session 内上下文拼接导致违规，如何设计Session 级日志快照，既能还原完整语境，又避免N² 膨胀？
4. 如果监管要求**“可解释”，除了提供原文和标签，还需给出模型激活值热力图**，在千亿参数模型上如何秒级抽取并脱敏展示？