由 dawei 在大模型安全视角下，网站开发需要更加注重数据保护和算法透明性。开发者应了解大模型可能带来的潜在风险，例如数据泄露、模型被滥用或生成内容的不安全性。
从设计阶段开始，就应考虑用户数据的最小化收集原则。只获取必要的信息，并确保数据在传输和存储过程中使用加密技术，如TLS和AES等，以防止中间人攻击。
AI辅助设计图，仅供参考
网站后端应采用安全的API设计，限制请求频率并验证所有输入数据，避免注入攻击和跨站脚本（XSS）问题。同时，定期进行代码审计和漏洞扫描，确保系统没有已知的安全缺陷。
对于依赖大模型提供服务的网站，需明确模型的使用边界，避免将敏感信息暴露给模型。•应建立模型输出的审核机制，防止生成有害或不准确的内容。
用户隐私政策和数据处理条款应清晰透明，让用户了解自己的数据如何被使用。同时，提供数据访问和删除功能，增强用户信任。
安全不是一次性的工作，而是持续的过程。开发者应保持对最新安全威胁的关注，及时更新技术和策略，确保网站在大模型时代依然安全可靠。