火山引擎生成式_AI_安全白皮书_28页_24mb

生成式AI安全白皮书总结

核心内容

本白皮书全面分析了生成式AI在技术发展与业务应用过程中面临的安全挑战，提出了火山引擎在AI安全领域的主张与解决方案，强调构建“可信、可控、合规”的AI云原生基座，致力于为用户提供全方位的安全保障。

主要观点

• 生成式AI正在改变企业业务流程，从模型到应用的全面跃迁要求企业将模型服务、数据治理、权限体系与合规审计统一管理，形成系统化治理方案。
• 安全责任需由服务提供者与使用者共同承担，根据服务类型与模型构建方式，责任划分不同。
• 生成式AI安全问题涵盖模型层、数据层、应用层与治理层，涉及对抗攻击、隐私泄露、内容安全、合规风险等。
• 火山引擎构建了全周期的安全可信方案，包括安全互信计算框架、数据加密、环境隔离、操作审计等，实现“会话无痕、数据唯客户所见、所用、所有”的目标。

关键信息

1. 安全风险

• 模型层风险：提示词注入、越狱攻击、对抗样本、模型投毒等，需通过红队评测、策略护栏、推理时检测与响应等机制应对。
• 数据层风险：数据污染、隐私泄露、越权访问、数据存储漏洞等，需结合数据血缘、分级分类、脱敏与匿名化等技术保障。
• 应用层风险：插件滥用、工具调用漏洞、外部攻击面扩大等，需通过意图识别、动态授权、异常行为审计等机制解决。
• 治理与合规风险：需将“可解释、可审计、可问责”嵌入产品，满足法律法规与监管要求。

2. 火山引擎的AI安全主张

• 定位为“可信、可控、合规”的AI云原生基座。
• 构建“技术领先、治理完善、生态开放”的AI安全能力。
• 在架构与算法层保持安全创新，合规与治理层提供全生命周期支持，生态层推动标准化与开放协作。

3. 安全保障体系

• 合规责任：

  • 备案合规：豆包大模型已完成算法备案与生成式AI服务备案。
  • 内容安全合规：依据法律法规建设内容安全策略，保障生成内容合法、合规。
  • 内容标识合规：满足《人工智能生成合成内容标识办法》要求，提供显式与隐式标识能力。

• 隐私责任：

  • 火山引擎通过安全互信计算架构，提供会话加密、传输加密、多维度环境隔离、审计日志等能力，保障客户数据安全。
  • 客户需对数据来源与内容负责，火山引擎确保不访问客户数据。

• 安全责任：

  • 基础设施安全：火山引擎保障AI基础设施稳定可靠、安全可信。
  • 模型安全：通过数据治理、训练与上线安全、内容审核等，确保模型全生命周期安全。
  • 智能体安全：提供身份与权限管理、工具准入、多租户隔离、安全审计等能力，保障智能体运行安全。

4. 安全技术保障体系

• 安全互信计算架构：结合隐私增强、可信计算等技术，实现云上模型推理、训练与评测的数据安全增强。
• 链路全加密：采用mTLS与HTTPS，确保用户数据在传输链路中不被截获。
• 数据高保密：多层级加密，支持用户自持密钥（HYOK），保障数据机密性。
• 环境强隔离：通过容器沙箱、网络隔离、可信硬件等，杜绝数据泄露与攻击扩散。
• 操作可审计：记录沙箱登录、连接、容器逃逸等日志，支持合规审计与异常溯源。

5. 机密推理服务

• 火山方舟支持PD分离的高性能推理框架，提供“云端安全屋”服务，实现数据零留存、会话无痕、平台违规零容忍。
• 支持远程证明、硬件级密钥托管、透明信任等，实现“技术可验证信任”。

6. AI智能体安全（AgentArmor）

• 身份与权限管理：统一身份、可信调用链（TIP）、与云平台IAM深度集成，实现细粒度授权与可审计的访问轨迹。
• 工具管理与准入：通过自动化安全扫描与审批流程，提升MCP Server安全性与合规性。
• 纵深防御与加固：提供输入侧防护、输出侧治理、行为建模与信息流安全，实现“行为零信任”运行时安全加固。
• 上下文感知与动态策略：根据任务场景动态调整策略，提升安全判断与干预的精准性。
• 确定可验证与透明可解释：支持安全决策的可追溯性，提供攻击路径与判断过程的可视化。

7. 生成式AI安全趋势

• 安全左移：AI安全从上线后“附加品”转变为全生命周期治理，强调数据采集、训练、部署等环节的安全性。
• 体系化与智能化：构建覆盖基础设施、模型、平台与智能体的纵深防御体系，利用AI技术提升安全运营效率。
• 开放生态与责任共担：推动标准化接口、可信数据共享、开放威胁情报，促进行业安全生态共建。

总结

火山引擎致力于构建“可信、可控、合规”的AI云原生基座，通过技术领先、治理完善与生态开放，为生成式AI服务提供全方位安全保障。火山引擎将AI安全视为核心使命，持续探索前沿技术，推动行业安全标准制定，与客户共同应对生成式AI带来的复杂安全挑战，助力企业安心应用AI技术，推动智能时代的健康发展。