2024-09-29-阿里云-大模型安全研究报告（2024年）_31页_5mb

报告摘要

大模型安全研究报告总结

核心内容

本报告由阿里云与中国信通院联合编制，系统梳理了当前大模型在安全领域面临的挑战与机遇，并提出了大模型自身安全和大模型赋能安全两大框架，旨在为大模型技术产业的健康发展提供参考。

主要观点

大模型技术演进
大模型技术经历了从预训练语言模型（2017-2021）、语言大模型（2022-2023）到多模态大模型（2024-至今）的发展阶段。多模态大模型能够处理多种感知数据，提升场景理解能力，是实现通用智能的重要路径。
安全挑战
大模型在训练数据、算法模型、系统平台和业务应用层面面临多种安全风险，包括数据泄露、模型幻觉、系统漏洞、恶意使用等，这些风险不仅影响模型自身，也可能波及广泛行业。
安全机遇
大模型在自然语言理解、意图识别、知识抽取等方面的能力，为网络空间安全、数据安全和内容安全提供了新的解决方案，提升了安全事件的识别、防御、响应与恢复效率。
安全研究范围
大模型安全研究包括“大模型自身安全”与“大模型赋能安全”两个维度。前者关注模型生命周期内的安全属性与措施，后者则聚焦大模型在安全领域的应用潜力与实施路径。

关键信息

大模型自身安全

安全目标

训练数据安全可信
算法模型安全可靠
系统平台安全稳定
业务应用安全可控

安全属性

真实性、多样性、准确性、机密性、可问责性
可预测性、公平性、透明性、可解释性
合规性、可靠性、可控性、鲁棒性

保护对象

系统、数据、用户、行为

安全措施

训练数据安全措施：数据合规获取、数据标注安全、数据集安全检测、数据增广与合成、安全对齐数据集构建
算法模型安全措施：模型内生安全评测、模型鲁棒性增强、模型“幻觉”缓解、模型偏见缓解、模型可解释性提升
系统平台安全措施：系统安全加固、大模型插件安全保护
业务应用安全措施：输入输出安全保护、生成信息标识、账号恶意行为风控、用户协议和隐私政策

大模型赋能安全

安全框架

网络安全：风险识别、安全防御、安全检测、安全响应、安全恢复
数据安全：自动化数据分类分级、APP（SDK）违规处理个人信息检测
内容安全：智能文本、图像、视频、音频内容安全检测

网络安全应用

风险识别：智能威胁情报生成、自动化漏洞挖掘、自动化代码审计、智能网络攻击溯源
安全防御：动态策略管理
安全检测：自动化告警分析、智能报文检测、智能钓鱼邮件检测、智能未知威胁检测
安全响应：智能响应、智能事件报告生成
安全恢复：智能应急策略制定
其他：智能安全问答

数据安全应用

自动化数据分类分级：利用大模型学习数据分类规则，对非结构化数据进行自动识别与分类
APP（SDK）违规处理个人信息检测：通过检测APP是否违规处理用户数据，如收集、存储、共享等行为

内容安全应用

智能文本内容安全检测：识别违法不良信息、虚假信息、恶意内容等
智能图像视频内容安全检测：通过识别图像和视频中的违法内容、敏感信息等
智能音频内容安全检测：识别音频中的非法信息、虚假内容等

技术成熟度（L1-L5）

L1：技术研究阶段，仅限于概念验证与初步探索
L2：试点应用阶段，小范围应用，效果初步显现
L3：中等应用阶段，具备一定规模与稳定性
L4：较多应用阶段，多个领域中广泛应用
L5：全面应用阶段，成为安全行业的核心基础设施

总结

大模型的安全研究和应用正逐步完善，其自身安全与赋能安全两个维度为当前人工智能安全治理提供了系统框架。大模型在提升安全检测与响应效率、增强内容安全控制、推动数据分类与隐私保护等方面展现出巨大潜力。然而，其在安全领域的应用仍面临诸多挑战，如模型可解释性不足、数据隐私风险、误报率高、攻击手段隐蔽等，需要进一步完善技术标准、法律法规和行业规范，以实现大模型的安全可控与高效赋能。

展开完整摘要