《全球大语言模型安全防范能力测评报告（2026）》发布，直接攻击总体成功率仅为7.6%

大语言模型能辨善恶吗？当用户试图以“我是学生做化学实验”为由套取危险品合成配方，大模型是果断拒绝，还是顺着“教学场景”把答案全盘托出？

7月2日，在2026全球数字经济大会云智算安全论坛上，《全球大语言模型安全防范能力测评报告（2026）》正式发布。这份报告，以313条科技类高风险问题为测试集，对38个国内外大语言模型进行了一次统一标准的“体检”。

报告显示，多数模型具备基础拒答能力，直接攻击总体成功率仅为7.6%。

但事情并没有这么简单。

当攻击者使用前缀注入、场景伪装、情感伪装等手法，甚至将伪装与示例诱导相结合发起复合攻击时，部分模型的安全边界明显承压。面对“教学场景”“学术研究”等包装后的提问，模型的拒答防线出现松动。报告提出，科技安全治理不能仅以“拒答率”衡量，还应同时关注模型的意图识别能力、信息披露尺度和“可靠且高风险”输出。上海财经大学数字经济学院院长、报告牵头编制人赵琳在论坛上指出，科技知识在正常场景中可以服务于教学研究和产业创新，但当它被置于特定目的、语境和对象面前，就可能转化为现实危害。

为辅助评估回答内容的科技可靠性，研究团队从东壁全球科技文献数据平台（Dbdata）选取了94108份科技文献材料，并结合34452条科技类百科条目构建RAG检索参考，用于判断模型回答中的科学事实和技术原理是否准确。测评结果按国内与国外、开源与闭源、大规模与小规模等维度进行了分组比较，同步发布了多维度安全实力排名。

赵琳提到，从前沿模型安全框架看，国际上已将生物化学、网络安全、自动化代理等高风险能力纳入重点评估范围。目前国内外围绕大模型安全已形成多层级测评与治理格局，科技类高风险场景的专项测评是对现有体系的重要补充。

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