清华大学_中关村实验室：2024大模型安全实践白皮书_42页_14mb

大模型安全报告总结

大模型技术的快速发展带来广泛应用，同时伴随复杂的安全挑战。这些挑战可从数据、模型、系统和内容层面归类，涉及隐私泄露、机器幻觉、对抗攻击、偏见生成等风险。

核心安全维度：

1. 数据安全：采用数据脱敏、联邦学习、加密存储保护训练与应用数据；内容去毒、标签清洗减少偏见。
2. 模型防御：模型加密、对抗训练、提示防护支撑越狱和生成风险控制；结合弱监督、红队测试检测漏洞。
3. 系统防护：涵盖端云架构层面，端侧可搭载水印、轻量防御技术；云侧依赖软硬协同机制（如硬件安全模块、框架漏洞修复）提升鲁棒性。
4. 内容可控性：内容过滤模型与价值对齐技术支撑内容安全；引入水印与 traceback 实现可控交付。

行业应用与案例：

• 金融（如支小宝）、医疗（“百灵”模型）、政务（“赣服通”）等深入集成大模型技术，并建立安全分层（数据/算法/平台/业务）。
• 实践方法包含：数据预处理去风险、合规知识微调、安全护栏（内容生成合规性控制）、细粒度权限管理等，覆盖全生命周期防护。

安全治理建议：

1. 五维治理体系：政府监管、标准生态、企业自律、人才支撑、测试验证联动。
2. 建设路径：推动政府安全监管机制、框架标准制定，完善教育培育与评估体系，促进软硬件基础设施国产化能力构建。

结语

大模型安全需要跨学科联动，平衡技术进步与伦理风险以构建未来可信AI社会责任体系。同时，应尽快形成安全标准体系，提升测试与评估能力，加速产业安全进程。