大模型安全如何保障？框架构建与实践解析

随着人工智能技术的飞速发展，大模型技术作为推动智能化转型的核心驱动力，正逐渐渗透至各行各业。大模型以其强大的数据处理能力和深度学习能力，为第四次工业革命提供了新的动力。然而，大模型技术的广泛应用也带来了一系列安全挑战，包括数据泄露、模型鲁棒性不足、偏见和歧视等问题。因此，构建一个全面的大模型自身安全框架，以确保技术的安全性和可靠性，成为了行业发展的迫切需求。

关键词：大模型、自身安全框架、数据安全、算法模型、系统平台、业务应用、安全属性、保护对象、安全措施。

一、大模型自身安全框架的重要性与构建

大模型自身安全框架的构建是确保人工智能技术可持续发展的关键。在《大模型安全研究报告（2024年）》中，提出了一个涵盖安全目标、安全属性、保护对象、安全措施四个方面的大模型自身安全框架。这一框架的提出，不仅为业界提供了一个明确的安全发展方向，也为大模型技术的安全应用提供了具体的操作指南。

安全目标的明确性是框架构建的首要任务。根据报告，安全目标包括训练数据的安全可信、算法模型的安全可靠、系统平台的安全稳定以及业务应用的安全可控。这些目标的设定，反映了大模型在不同层面上可能面临的安全风险，也为后续的安全措施提供了明确的方向。例如，训练数据的安全可信要求确保数据不被窃取、不泄露用户隐私，并且未被篡改，这直接关系到大模型的输出质量和可信度。

安全属性的全面性是框架构建的另一个重要方面。报告中提到的安全属性包括真实性、多样性、准确性等，这些属性共同构成了大模型安全的基石。以真实性为例，训练数据的真实性直接关系到模型的泛化能力和决策的准确性。如果训练数据存在偏差或不准确，那么模型的输出结果也将受到影响，可能导致严重的后果。

保护对象的确定性是框架实施的关键。保护对象包括系统、数据、用户和行为，这四个方面覆盖了大模型运行的全周期。系统安全涉及到硬件和软件的安全性，数据安全则关注数据的存储和处理，用户安全和行为安全则涉及到与大模型交互的个体。每个对象的安全都至关重要，缺一不可。

安全措施的具体性是框架落地的保障。报告中提出的安全措施包括数据合规获取、模型鲁棒性增强、系统安全加固保护等，这些措施为大模型的安全运行提供了具体的操作指南。例如，数据合规获取要求在采集数据时遵循合法合规的原则，这不仅保护了数据的合法性，也避免了因数据问题导致的法律风险。

二、大模型自身安全框架的实践应用

大模型自身安全框架的实践应用是检验框架有效性的关键环节。在实际应用中，大模型自身安全框架需要与具体的技术实践相结合，以确保大模型的安全运行。

数据安全措施的实施是框架实践的基础。报告中提到，数据安全措施包括数据合规获取、数据标注安全、数据集安全检测等。在实际操作中，这意味着需要建立一套完整的数据管理体系，从数据的采集、存储、处理到使用的每一个环节都需要严格的安全控制。例如，数据合规获取要求在采集数据时遵循合法合规的原则，这不仅保护了数据的合法性，也避免了因数据问题导致的法律风险。

算法模型安全保护措施的执行是框架实践的核心。报告中强调了模型内生安全评测、模型鲁棒性增强、模型“幻觉”缓解等措施。在实际应用中，这意味着需要对模型进行持续的安全测试和评估，以确保模型在面对各种攻击和异常情况时仍能保持稳定和准确的输出。例如，模型鲁棒性增强可以通过对抗性训练来实现，这有助于模型在面对对抗样本时保持鲁棒性。

系统平台安全措施的落实是框架实践的保障。报告中指出，系统平台安全措施包括系统安全加固保护、大模型插件安全保护等。在实际操作中，这意味着需要对系统平台进行定期的安全检查和维护，以防止潜在的安全漏洞和攻击。例如，系统安全加固保护可以通过建立安全的开发机制和加强供应链安全管控来实现。

业务应用安全措施的贯彻是框架实践的延伸。报告中提到，业务应用安全措施包括输入输出安全保护、生成信息标识、账号恶意行为风控等。在实际应用中，这意味着需要对业务应用的每一个环节进行安全监控和保护，以防止数据泄露和恶意行为。例如，输入输出安全保护可以通过建立输入输出信息的护栏来实现，这有助于防止不安全的信息流入和流出。