百度安全：2023大模型安全解决方案白皮书_61页_2mb

大模型安全解决方案白皮书 1.0 总结

2023/8/24

目录

1. 前言

   • 介绍大模型技术的快速发展及其在各领域的应用，强调安全风险的重要性。

2. 大模型安全的重要性

   • 安全风险来源：数据泄露、模型滥用、内容合规、社会伦理等。
   • 法规背景：引用《生成式人工智能服务管理暂行办法》，强调规范应用的紧迫性。

3. 安全挑战与潜在威胁

   • 数据安全与隐私问题：传输风险、运营方窥探、模型记忆泄露。
   • 模型流转/部署问题：知识泄露、逆向工程、输入数据攻击。
   • AIGC内容合规问题：虚假信息、民族仇恨、偏见、淫秽色情等风险。
   • 业务运营安全：账号攻击、接口滥用、内容审核等。

4. 安全解决方案
   1. 数据安全与隐私保护

   • 横向联邦学习：实现数据不出域的大模型训练。
   • 差分隐私：在精调/推理中保护用户数据。
   • 同态加密：密态化计算保障数据隐私。
   • 可信执行环境（TEE）：硬件隔离保护模型与数据。
   • 安全沙箱：隔离环境支持模型开放共享。
     2. 模型资产保护
   • 语料数据管理与分类分级。
   • 模型全生命周期安全防护。
     3. AIGC内容合规
   • 五道防线：预训练数据过滤、内容干预系统、安全分类算子、微调安全策略、输出过滤。
     4. 业务运营与风控
   • 帐号安全、接口防刷、AIGC盗爬识别等智能风控措施。

5. 大模型蓝军安全评测

   • 挑战：人工测试的局限性与自动化需求。
   • 百度方案：
     • 自动化风险语料生成（基于Few-Shot与外部模型）
     • 多维度自动评测（模板匹配、预训练模型、大语言模型结合）
     • 安全评测框架与量化指标。

6. 总结与展望

   • 成果：系统性解决方案覆盖全生命周期，开源合作与法规完善是未来方向。
   • 展望：跨界合作、技术创新、法律法规演进、安全意识普及推动安全生态建设。