AI大模型面临的安全威胁和应对措施

      在当今数字化时代，AI 大模型正以前所未有的速度融入到各个领域，从智能语音助手到图像生成，从医疗诊断辅助到金融风险评估，其强大的语言理解与生成能力、图像识别与处理能力等，为人们的生活和工作带来了极大的便利和创新。然而，随着 AI 大模型的广泛应用，其安全问题也日益凸显，成为了制约其进一步发展和大规模应用的关键因素。

AI 大模型面临的安全威胁和相应的应对措施如下：

一、安全威胁

1. 数据安全与隐私风险：敏感数据传输时易被截获；运营方可能非法收集利用用户数据；大模型训练后保留的历史数据可能被泄露或滥用。

2. 提示注入风险：攻击者利用大模型对自然语言的理解，构造提示操纵输出，如角色扮演绕过限制输出有害信息、注入虚假信息使模型答复错误或推理偏差等。

3. 对抗攻击风险：对输入文本微小修改，如插入无关词语、改变拼写等，诱导大模型产生错误或误导性输出，在自动驾驶等领域危害巨大。

4. 大模型滥用风险：恶意攻击者利用大模型生成网络攻击工具，如垃圾邮件、网络钓鱼攻击、恶意软件等。

5. 内容安全合规风险：用户恶意输入和诱导会带来风险，训练数据中的偏见和有害内容也可能在输出中反映，对用户造成误导。

6. 推理隐私泄露风险：训练数据含敏感信息时，大模型可能学到一般模式并在生成文本时输出敏感内容，被攻击者恶意诱导泄露隐私。

7. 事实性错误风险：基于自回归模式的大模型存在 “幻觉” 问题，随输出长度增加，易输出错误或虚假信息，在医学、金融等领域危害大。

8. 后门植入风险：攻击者在大模型中植入隐蔽触发器，在特定条件下控制模型输出，可借由数据投毒等实施，难以通过传统方式审计查找。

二、应对措施

1.数据采集、处理阶段

数据分类保护与脱敏：对数据分类分级，采取相应保护措施，通过审批确保传递合法，对敏感数据脱敏。

审核数据源与清洗数据：选择可信度高的数据源，采用数据清洗筛选有问题的数据。

隐私保护技术：运用差分隐私添加噪声，结合同态加密实现加密存储和安全计算。

2.大模型训练阶段

安全评测：建立综合性评测机制，采用对抗攻击、代码审查、漏洞扫描、越狱攻击等方法评估算法安全性。

增强鲁棒性：改进训练方法、调整模型结构、扩充训练数据集，使用对抗训练等提升抵抗诱导攻击能力。

后门检测：深入分析大模型行为模式，及时发现异常行为，检测后门。

采用联邦学习：允许大模型在不共享原始数据的情况下训练，仅共享参数更新，保护用户隐私。

3.内容生成阶段

安全攻击检测：检测提示注入攻击、对抗攻击和隐私攻击等安全威胁。

输入输出管控：输入时进行敏感词过滤和多模态输入检测，输出时加强内容合规性审查。

4.应用部署阶段

访问控制与 API 防护：建立严格的访问控制与审计机制，对 API 进行防护，限制非法访问和操作。

持续监测与更新：持续监测大模型运行状态，及时发现和修复安全漏洞，更新安全策略和模型版本。

5.用户与管理层面

提升安全意识：对用户和开发者进行安全培训，提高安全意识，了解安全风险和防范措施。

制定法规与规范：政府和行业组织制定相关法规和规范，要求企业遵循，保障大模型安全发展。

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原文始发于微信公众号（CISSP Learning）：AI大模型面临的安全威胁和应对措施