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2026年8月，中国密码学会密评联委会发布《生成式人工智能系统密码应用指引》（V1.0），首次把密码应用要求系统性地落到大模型与智能体上：从运行环境、数据、模型、应用四个层面给出风险清单与密码措施，并把数字证书、数字签名、数字水印、TEE、同态加密、差分隐私、多方安全计算等一批密码技术直接对准模型权重复制、语料投毒、RAG污染、智能体越权等AI特有威胁。本文解读指引的架构与要点，并结合密评刚需、智能体安全、隐私保护与全生命周期管理四条主线，给出金融机构落地AI密码应用的行动清单。
以英格兰银行 harness engineering 技术说明为锚，拆解银行风险管理部门如何通过驾驭层把大模型安全、数据安全、信息系统安全在运行时耦合为统一的授权、边界与证据链。
阿里禁用国外大模型工具只是冰山一角。本文从Palantir CEO Alex Karp的'Token税'诊断框架出发，提出'双通道数据流失模型'，深度论证企业（尤其是银行）本地部署大模型的战略必要性：防止敏感数据外流形成数据闭环、避免核心业务流程被蒸馏自毁长城。