摘要： 在“人工智能+”战略持续深化的背景下，AI技术已全面应用至行政执法领域。行政处罚文书智能审核模型的应用，显著提升了海关执法的效率与规范性。然而，在此类高合规、高敏感的业务场景中，相关安全风险亦日益凸显。传统通用AI安全防护方案普遍存在“重理论、轻实践”“重通用、轻垂直”的局限性，难以满足垂直场景的实际需求。文章以该智能审核模型为研究对象，系统识别了基础设施与供应链、数据与知识本体、算法与模型执行、应用与交互流程、运营与治理五个层面的安全风险，并据此构建了一套与之对应的五层工程化防护策略体系。经对比性理论验证，该策略体系在风险覆盖的全面性、场景适配的精准性、工程落地的可行性以及合规支撑的有效性等核心维度上，均显著优于通用方案，能够有效阻断技术风险向执法业务风险的传导。文章填补了行政执法领域AI安全工程化防护的方法论空白，为海关及其他类似高合规场景下AI模型的安全治理提供了理论与实践参考。后续工作将聚焦于推动防护策略的落地优化与应用边界拓展。

关键词: AI安全防护, 行政执法, 垂直领域, 大模型, 风险识别, 防护策略