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大模型的安全治理与技术发展

分类:

AI 解决方案

发布日期: 25年09月26日

引言

人工智能技术正以前所未有的速度发展,其中大模型技术作为推动AI进化的关键力量,正深刻改变着各行各业。然而,大模型技术的快速发展也带来了新的安全挑战,如何确保大模型安全可靠地服务于人类,成为了一个亟待解决的问题。

本文将深入探讨大模型技术演进历程、安全挑战、安全框架与实践,以及未来发展趋势和治理建议,并结合行业实践案例,分析大模型在网络安全、数据安全和内容安全领域的应用,为推动大模型安全健康发展提供参考。

大模型技术演进与安全挑战

1、大模型技术演进历程

大模型技术经历了三个主要阶段:

  • 探索期 (2017-2021): 以预训练语言模型为代表,如GPT-1和BERT,展现了在自然语言处理领域的巨大潜力。
  • 爆发期 (2022-2023): 以ChatGPT为代表的语言大模型涌现,实现了与人类高效互动的能力。
  • 提升期 (2024-至今): 多模态大模型如Sora和GPT-4o出现,实现了对语言、图像、视频等多种模态信息的理解和生成。

2、大模型发展趋势与技术挑战

  • 通用化与专用化: 大模型将向通用化和专用化两个方向发展,同时兼顾,满足不同场景需求。
  • 云边端协同: 云侧大模型与端侧大模型将协同发展,实现混合计算架构,提升效率和安全性。
  • 开源与商业模式创新: 开源将成为大模型发展新趋势,企业将探索C端与B端市场的均衡发展路径。
  • 新质生产力: 大模型将成为新质生产力的重要组成部分,推动经济社会高质量发展。
  • 敏捷治理: 全球范围内将形成以国际组织和国家政府为主体的协同治理格局。

3、大模型安全应用现状

大模型技术在网络安全领域展现出巨大潜力,能够赋能威胁检测、安全防御、安全检测和安全响应等环节,提升安全防护能力和效率。

大模型面临的安全风险

大模型技术面临着数据安全、模型安全、系统安全、业务应用安全等方面的风险,具体包括:

  • 数据安全风险: 数据泄露、数据窃取、数据投毒、数据质量低劣等。
  • 模型安全风险: 模型鲁棒性不足、模型“幻觉”现象、模型偏见和歧视、模型可解释性差等。
  • 系统平台安全风险: 机器学习框架安全漏洞、开发工具链安全漏洞、系统逻辑缺陷、插件安全漏洞等。
  • 业务应用安全风险: 生成违法不良信息、数据泄露、用户恶意使用等。

大模型安全框架与实践

1、大模型安全框架概述

本文构建了大模型安全框架,包括安全目标、安全属性、保护对象和安全措施四个层面,确保大模型安全、可靠和可控。

2、大模型建设的指导思想与关键维度

  • 指导思想: 以人为本,AI 向善。
  • 关键维度: 安全、可靠、可控。

3、大模型的三种落地模式

  • 端侧部署: 适用于对隐私保护和实时性要求极高的场景。
  • 边缘计算: 结合了云的强大处理能力和低延迟的优点。
  • 云平台服务: 利用充足存储和计算资源支持复杂算法和大量数据处理。

4、数据合规与安全保护

  • 数据合规获取: 明确数据来源和使用方式,确保合规性。
  • 数据标注安全与数据集安全检测: 建立完善的数据标注和安全检测机制,确保数据质量和安全性。

5、模型安全防护措施

  • 模型鲁棒性增强: 通过对抗性训练等方法提升模型鲁棒性。
  • 模型“幻觉”缓解与偏见缓解: 通过检索增强生成、有监督微调等方法缓解模型“幻觉”和偏见问题。

系统平台与业务应用的安全实践

系统平台安全加固: 建立完善的安全开发机制、强化供应链安全管理、执行多层次的安全测试、构建有效的应急响应机制、定期进行漏洞检查工作以及实施严格的访问控制策略。

  • 大模型插件安全与业务应用保护: 加强输入内容的检测、实施最小化功能策略、有效管理安全权限、建立人工审核机制以及强化供应链安全管理。
  • 输入输出安全保护: 建立输入与输出内容的安全防护机制,对敏感信息进行风险评估和处理。
  • 生成信息标识与账号行为风控: 对AIGC生成的内容添加标识,并对账号行为进行风控,确保平台安全。

大模型赋能网络与数据安全

1、大模型赋能网络安全框架

大模型在网络安全领域可以应用于风险识别、安全防御、安全检测和安全响应等环节,提升安全防护能力和效率。

2、大模型赋能数据安全

大模型在数据安全领域可以应用于自动化数据分类分级和自动化APP(SDK)违规处理个人信息检测,提升数据安全治理效率。

大模型安全展望与治理建议

1、大模型技术产业展望

大模型技术将向更深层次发展,并赋能各行各业,推动产业创新。

2、大模型自身与赋能安全展望

大模型技术将深刻影响社会信息传播和社会工作方式,需要构建多层次治理体系和创新安全保护技术。

3、大模型未来安全发展与治理建议

构建“五维一体”多元参与协同治理框架,包括政府监管、生态培育、企业自律、人才培养和测试验证。

安全领域的创新方向

AIGC+数据安全、AIGC+安全运营、AIGC+开发安全、AIGC+自动化渗透测试、AIGC+邮件安全、大模型安全、安全态势管理等领域将成为未来安全领域创新的重要方向。

结语

大模型技术发展迅速,但也面临着安全挑战。通过构建完善的安全框架和实践,并加强政府监管、生态培育、企业自律和人才培养,我们可以推动大模型安全健康发展,为人类社会带来更大的福祉。

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AI

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