2024大模型安全解决方案.docx

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1、大陛安全解决方案2024目录1 .前言22 .大模型安全的重要性42.1 安全腐引发的重要性42.2 安全方案服务的使命与目幄53 .大模型应用面临的安全挑战与潜在威胁73.1 全与礴73.2埔潴/部署过程中的安全问题3.4 大模型运营的业务安全问题4 .大模型安全解决方案194.1 大模型数据安全与隐私保护方案194.2 模型保护方案334.3 AIGC内容合规.364.4 大模型业务运营与安全风控415 .大模型蓝军安全评测解决方案.445.1 建立大模型蓝军所面临困难445.2 百度安全面向大模型蓝军的解决方案476 .总结与展望546.1 谈成果与贡献546.2 展亶未来发展556.3

2、 结语55参考文献571. 刖言在当今迅速发展的数字化时代，人工智能技术正引领着科技创新的浪潮，而其中的大模型技术则被视为人工智能的一大突破.大模型是指参数量巨大、能力强大的人工神经网络模型，以其卓越的表现在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域赢得了持续的关注和青睐.这些模型的出现，不仅在学术界引起了研究者们的广泛兴趣,也在商业应用领域带来了一系列创新和变革.大模型技术的崛起，首要得益于深度学习的发展以及硬件计算能力的提升。深度学习模型，尤其是基于Transformer架构的模型，如BERT、GPT和T5,通过在海量数据上进行训练,学习到了丰富的语义和特征表示,使得其在多项人工智能任务中展

3、现出远超以往的性能.例如，在自然语言处理领域，这些大模型能够实现更准确、更流畅的语言生成、机器翻函口情感分析等任务，大大提升了人机交互和信息处理的能力.伴随着大模型的不断演进和不断优化，其在商业领域的应用也愈发广泛，金融行业可以利用大模型进行风睑评估和市场预测，医疗领域可以通过大模型实现图像识别和疾病诊断，而广告、营销等领域也能终通过大模型实现更精准的用户推荐和个性化服务.同时，大模型还在科学研究、文化创意和娱乐产业中发挥着积极作用，为人类创造了更多可能性。但伴随着大模型技术的迅猛发展，一系列安全风睑和伦理知破也开始浮现.大规模数据的采集和存储，可能导致个人隐私的泄露和滥用.模型的强大能力也可

4、能被恶意利用，用于虚假信息生成、社会工程和网络攻击.对抗样本攻击则可能使得模型产生误导性结果，严重影响决策的准确性.在社会伦理层面，大模型的使用引发了关于人工智能责任、算法歧视等诸多争议.因此，建立稳固的大模型安全风控体系势在必行.本白皮书旨在全面探讨大模型安全风险,并为各界提供指导，以确保大模型在广泛应用中的安全性和可信度。通过深入剖析大模型领域的安全挑战，我们可以制定切实可行的措施，确保大模型在为人类创造价值的同时，也能够保障个人隐私、社会稳定和信息安全.2. 大模型安全的重要性2.1 安全风险引发的重要性随着大模型技术的高速发展,其在各个领域的应用日益广泛，从科研到商业，再到日常生活、办

5、公等方方面面.但随之而来的是一系列潜在的安全风险，这些风险的引发和应对不仅关乎企业的声誉，还牵涉到个人隐私的保护和社会的稳定。正因如此，深入了解和应对这些安全风睑变得至关重要.首先，大模型在许多应用场景中处理大量敏感数据和个人信息，如用户的搜索记录、社交媒体互动和金融交易等。这使得数据泄露和隐私侵犯的风险不容忽视.一旦这些敏感信息遭受泄露，个人隐私权益可能会受到严重损害，甚至被用于恶意行为，如身份盗窃、诈骗和社会工程攻击.这不仅会对受害者造成经济损失，还可能导致社会的恐慌和不信任.其次，大模型的强大能力也可能被用于进行各种形式的恶意攻击,模型的对抗性样本攻击，即针对模型的输入进行微小改动,从而

6、欺骗模型产生错误预测，已成为一种常见的威胁.恶意使用者可以通过这种方式制造虚假信息，影响决策结果，如将误导性的信息传播至曲:交媒体平台，从而扰乱社会秩序。此外，大模型的生成能力也可能被用于生成虚假的内容，威胁到媒体的可信度和新闻的真实性.另外，模型本身也可能成为攻击者的目标.模型参数和权重的泄露可能导致知识产权的损失，甚至使恶意使用者能够复制或修改模型，进一步恶化风险。对模型的针对性攻击，如投毒攻击，可能使模型的输出产生不良膨响，从而影响到正常的业务运行.这些威胁可能在不经意间对企业和社会造成巨大的损失.此外，大模型的使用往往涉及到社会伦理和法律问题。例如，算法的歧视性问题,即模型在处理数据时

7、产生的不公平或偏见，可能引发社会的不;茜和争议.此外，大模型可能会被用于传播虚假信息、仇恨言论或不当内容，从而引发社会不安定和文化冲突.最后，国家网信办联合国家发展改革委、教育部、科技部、工业和信息化部、公安部、广电忌局公布生成式人工智能服务管理暂行办法，自2023年8月15日起施行，旨在促进生成式人工智能健康发展和规范应用，维护国家安全和社会公共利益，保护公民、法人和其他组织的合法权益.这既是促进生成式人工智能健康发展的重要要求，也是防范生成式人工智能服务风险的现实需要。因此，确保大模型的安全性和可信度是一个紧迫的任务.需要综合运用技术手段、政策法规以及社会共识，建立起一套全面的大模型安全风

8、睑管理体系.通过逐一应对数据隐私保护、模型防御、内容合规、恶意行为检测等方面的群饿，我们能够更好地应对现实中的安全风跄，保障个人权益和社会稳定.这也是本白皮书所要探讨的核心议题之一.2.2 安全方案服务的使命与目标本白皮书的使命在于为大模型领域的各方利益相关者提供指导，以确保大模型技术的安全应用.我们致力于建立一个安全、稳定且可信赖的大模型生态系统，旨在维护用户的数据隐私、保护企业的商业机密，并提供有效的对抗措施来应对潜在的安全威胁.我们的目标包括但不限于： 提供一套综合性的安全解决方案，以减轻大模型应用过程中的安全压力. 建立规范和标准，指导大模型的安全设计、开发、部署和监测. 促进安全意识

9、的提高，使所有相关方能够更好地理解和应对安全W戡。 推动研究和创新，以增强大模型的瞥棒性和防御能力，应对新型攻击。本白皮书将按照不同的维度深入探讨大模型安全的关键问题，以提供全面的指导和建议.扩充语料库等任务非常有用.此外，stochasticfew-shot方法还可以用于探索模型在不同条件下的生成能力，帮助发现模型的潜在弱点和漏洞. 风险话题收集：我们定期从外部数据源收集相关的风险话题文本，并将其纳入我们的库中。这些数据源可能包括社交媒体、新闻报道、论坛讨论等.通过不断更新和丰富话题文本,我们可以确保风险内容评测数据的时效性和多样性。 风险关犍词提取：我们利用自然语言处理技术和图计算技术，对

10、外部的风跄文本进行处理，提取其中的关键词，并构建风险关耀词图谱.这个图谱可以帮助我们更好地理解和组织风险内容的关联性,为后续的评测和分析提供基础. 风险提示词模板生成：基于高风险的提示词，我们通过自然语言处理算法提取相应的模板。这些模板可以包含语法结构、词汇选择和上下文信息等.然后，借助stochasticfew-shot的方式,我们用外部的语言模型横向生成新的测试提示词，以丰富测试擞据集的内容.整体架构如下图：开源大模型蓝军数据集和热点内容数据通过内容风险关键词提取模块提取筛选出风险程度较高的关键词库.同时开源大模型通过内容风险提示词模版提取模版，提取并横向生成大量提示词模版存入库中；通过内

11、容风险测试数据横向生成模块直接生成提示词测试集数据存入数据库中.另勺1部分提示词测试集通过关键词库和模版词库的信息组装后形成完整提示词数据存入库中。通过以上的模块，我们的框架能够自动生成具有多样性和丰富性的风跄内容评测数据.这样的自动生成方法能够降低人工成本，扩大测试集规模，提高测试数据的多样性和覆盖度，并能够根据需求快速引入新内容。这种框架可以有效支持对大模型的风险评估和安全性测试.5.2.2自动化大模型回复风险标注服务生产了海量风险内容评测数据后，我们将评测数据输入被测大模型，获得大模型的对应回答.我们需要检测这些对应回答的风险情况，并汇总整体的回答内容风险得到被测大模型的整体风险情况.对

12、于海量大模型输出结果做人工标注需要较大成本，因此我们探索一种可扩展的检测架构，支持自动化地完成回答内容准确快速的风险监测.风险内容检测框架包括多种方法并行，包括：模版匹配策略：多数大模型在检测到内容存在风险时，会使用固定的格式生成回答内容,如：O抱歉。作为一个人工智能语言模型O对不起.通过模版记录这类固定格式的回匏，可以快速豁免回答内容是否存在风睑.预训练模型：使用一些预训练的语言模型，比如Bert,Roberta,或对大语言模型通过Iora,p-tuning等技术做微调,并人工标注一批回答与对应的风险情况，将标注:用来对预训练模型做微调，可以实现通过这些模型对回答内容的风睑预测。大语言模型：

13、评测内容探索采用多个大模型辅助标注方式快速、自动化的实现结果的评估.大模型输出的回答的评估方法借鉴了业界先进的实践经验和提示工程技术，将恶意问题提示语句和被测试大模型的对应输出通过模版组装成评估提示语句，并将评估提示语句输入多个评估达模型，获得评估结论.最终整合各个风险维度维度来自各个大模型的评估结论，输出被测试大模型整体的风险情况。评测结果融合汇总：我们需要通过一个融合汇总模块，将来源于模版匹配策略,预训陶模型，大语言模型对被测回答内容的风险情况输出做融合.这其中涉及到多种数据类型的转换，包括布尔值和文本数据.才引莫型输出转换为统一的布尔值格式后，我们设计了一个bagging模型口总三个模型

14、的判断结果，模型的权重可以根据系统配置自定义修改。使用大语言模型分析文本的风睑情况，需要通过一个提示语句模版将被测大模型回答内容与要求大语言模型分析风跄的具体需求组装在一个长文本中，组装评估提示语句的模版需要克三以下难点： 内容识别错乱：存在对提问与回答的内容理解错误，导致误召回. 是非判断的命题界定不清楚：通过该方法发现的风险case,大量误召回了回答的内容立场正确，但是涉及到了不安全的领域. 输出格式不固定：自然语言输出结论无统一格式，后续自动化分析困难.我们采用了一些提示词工程方法，包括ChainofThought,核理了风险分析的范式，加强了大语言模型通过文本内容得到正确风睑情况的能力

15、.综上所述,通过多维度的模型预测大模型回答的潜在风险，有助于我们快速准确发现生成测试数据中的风跄内容。高质量的蓝军攻击样本将有助于大模型安全防御模块开发人员更好地开展下一步针对性优化工作.5.2.3大模型安全评测框架本检测方案最终会输出一份详细评测报告，内容包括评测方法、评测泱!H式集、评测指标等数据;其中评测量化指标参考如下： 监测覆盖度，测试集数据不少XX; 新型风险黑词感知能力，日均新发现黑词XX、构建测试雌XX; 监测发现风险数量不低于XX;报告中还会根据实际发现的风睑，给出相应的改进建议，以达到帮助大模型内容风控系统升级,促进大模型生态健康发展的目的.本评测框架通过自动化评测内容生成，自动化大模型回答评估，能够快速准确地量化大模型在多个内容安全维度的风险情况.通过定期的评测执行，能够实现对大模型内容安全能力的实时追踪，快速定位大模型在内容安全潜在的潜在漏洞，全面保障大模型的安全内容输出能力.6. 总结与展望在本白皮书中，我们深入探讨了大模型安全风控的多个关键方面，从数据安全与隐私保护到模型保护、内容合规、业务安全风控，以及蓝军评测，旨在为大模型领域的从业者、企业和用户提供全面的指导与建议.通过对安全风险的认知和解决方案的探讨，我们可以更好地应燃