近日，深度求索（DeepSeek）发布了一项突破性的模型内生安全加固方案，被称为“防弹衣”，旨在提升大模型的安全性和鲁棒性，同时避免传统防护措施可能带来的性能损耗。这一技术通过在模型设计阶段植入安全机制，使模型能够主动识别并抵御潜在威胁，如对抗样本攻击、恶意输入篡改等。

与传统的外挂式安全策略不同，“防弹衣”将安全性融入模型架构中，确保其在训练和推理过程中均具备防御能力。该方案利用先进的异常检测算法和多层次验证框架，不仅大幅降低了外部攻击的成功率，还有效减少了因安全补丁导致的计算开销。实验结果显示，在保持模型原有精度的同时，“防弹衣”可将抗攻击能力提升超过30%。

此外，“防弹衣”还支持动态适配场景需求，可根据实际运行环境调整防护强度，为用户提供灵活且高效的安全保障。这项技术标志着大模型安全领域从被动响应向主动防御的重要转变，为行业树立了新的标杆。未来，随着更多应用场景落地，“防弹衣”有望成为构建可信AI生态的核心工具之一。