2023大模型安全解决方案白皮书

Ver1.0 2023/8/24 版权说明 本白皮书版权属于北京百度网讯科技有限公司（以下简称“百度”），并受法律保护。任何单位或者个人未经百度书面许可，不得擅自摘抄、转载、摘编或者以其他方式使用本白皮书文字或观点，由于本方案相关产品版本升级或其它原因，本文件内容将会不定期进行更新。除非另有约定，本文件仅做指导、参考作用，所有陈述不构成对于本方案相关产品合同相对方的任何担保、承诺，不视为合同的组成部分或者附件。 目录 1.前言..........................................................................................................22.大模型安全的重要性..................................................................................42.1安全风险引发的重要性................................................................................42.2安全方案服务的使命与目标..........................................................................53.大模型应用面临的安全挑战与潜在威胁......................................................73.1数据安全与隐私问题....................................................................................73.2模型流转/部署过程中的安全问题.................................................................83.3 AIGC的内容合规问题..................................................................................93.4大模型运营的业务安全问题........................................................................154.大模型安全解决方案................................................................................194.1大模型数据安全与隐私保护方案..................................................................194.2模型保护方案.............................................................................................334.3 AIGC内容合规..........................................................................................364.4大模型业务运营与安全风控........................................................................415.大模型蓝军安全评测解决方案..................................................................445.1建立大模型蓝军所面临困难.........................................................................445.2百度安全面向大模型蓝军的解决方案...........................................................47 anquan.baidu.com 6.总结与展望..............................................................................................54 6.1总结成果与贡献.........................................................................................54 6.2展望未来发展.............................................................................................55 6.3结语..........................................................................................................55 1.前言 在当今迅速发展的数字化时代，人工智能技术正引领着科技创新的浪潮，而其中的大模型技术则被视为人工智能的一大突破。大模型是指参数量巨大、能力强大的人工神经网络模型，以其卓越的表现在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域赢得了持续的关注和青睐。这些模型的出现，不仅在学术界引起了研究者们的广泛兴趣，也在商业应用领域带来了一系列创新和变革。大模型技术的崛起，首要得益于深度学习的发展以及硬件计算能力的提升。深度学习模型，尤其是基于Transformer架构的模型，如BERT、GPT和T5，通过在海量数据上进行训练，学习到了丰富的语义和特征表示，使得其在多项人工智能任务中展现出远超以往的性能。例如，在自然语言处理领域，这些大模型能够实现更准确、更流畅的语言生成、机器翻译和情感分析等任务，大大提升了人机交互和信息处理的能力。伴随着大模型的不断演进和不断优化，其在商业领域的应用也愈发广泛，金融行业可以利用大模型进行风险评估和市场预测，医疗领域可以通过大模型实现图像识别和疾病诊断，而广告、营销等领域也能够通过大模型实现更精准的用户推荐和个性化服务。同时，大模型还在科学研究、文化创意和娱乐产业中发挥着积极作用，为人类创造了更多可能性。但伴随着大模型技术的迅猛发展，一系列安全风险和伦理挑战也开始浮现。大规模数据的采集和存储，可能导致个人隐私的泄露和滥用。模型的强大能力也可能被恶意利用，用于虚假信息生成、社会工程和网络攻击。对抗样本攻击则可能使得模型产生误导性结果，严重影响决策的准确性。在社会伦理层面，大模型的使用引发了关于人工智能责任、算法歧视等诸多争议。 因此，建立稳固的大模型安全风控体系势在必行。本白皮书旨在全面探讨大模型安全风险，并为各界提供指导，以确保大模型在广泛应用中的安全性和可信度。通过深入剖析大模型领域的安全挑战，我们可以制定切实可行的措施，确保大模型在为人类创造价值的同时，也能够保障个人隐私、社会稳定和信息安全。 2.大模型安全的重要性 2.1安全风险引发的重要性 随着大模型技术的高速发展，其在各个领域的应用日益广泛，从科研到商业，再到日常生活、办公等方方面面。但随之而来的是一系列潜在的安全风险，这些风险的引发和应对不仅关乎企业的声誉，还牵涉到个人隐私的保护和社会的稳定。正因如此，深入了解和应对这些安全风险变得至关重要。 首先，大模型在许多应用场景中处理大量敏感数据和个人信息，如用户的搜索记录、社交媒体互动和金融交易等。这使得数据泄露和隐私侵犯的风险不容忽视。一旦这些敏感信息遭受泄露，个人隐私权益可能会受到严重损害，甚至被用于恶意行为，如身份盗窃、诈骗和社会工程攻击。这不仅会对受害者造成经济损失，还可能导致社会的恐慌和不信任。 其次，大模型的强大能力也可能被用于进行各种形式的恶意攻击。模型的对抗性样本攻击，即针对模型的输入进行微小改动，从而欺骗模型产生错误预测，已成为一种常见的威胁。恶意使用者可以通过这种方式制造虚假信息，影响决策结果，如将误导性的信息传播到社交媒体平台，从而扰乱社会秩序。此外，大模型的生成能力也可能被用于生成虚假的内容，威胁到媒体的可信度和新闻的真实性。 另外，模型本身也可能成为攻击者的目标。模型参数和权重的泄露可能导致知识产权的损失，甚至使恶意使用者能够复制或修改模型，进一步恶化风险。对模型的针对性攻击，如投毒攻击，可能使模型的输出产生不良影响，从 而影响到正常的业务运行。这些威胁可能在不经意间对企业和社会造成巨大的损失。 此外，大模型的使用往往涉及到社会伦理和法律问题。例如，算法的歧视性问题，即模型在处理数据时产生的不公平或偏见，可能引发社会的不满和争议。此外，大模型可能会被用于传播虚假信息、仇恨言论或不当内容，从而引发社会不安定和文化冲突。 最后，国家网信办联合国家发展改革委、教育部、科技部、工业和信息化部、公安部、广电总局公布《生成式人工智能服务管理暂行办法》，自2023年8月15日起施行，旨在促进生成式人工智能健康发展和规范应用，维护国家安全和社会公共利益，保护公民、法人和其他组织的合法权益。这既是促进生成式人工智能健康发展的重要要求，也是防范生成式人工智能服务风险的现实需要。 因此，确保大模型的安全性和可信度是一个紧迫的任务。需要综合运用技术手段、政策法规以及社会共识，建立起一套全面的大模型安全风险管理体系。通过逐一应对数据隐私保护、模型防御、内容合规、恶意行为检测等方面的挑战，我们能够更好地应对现实中的安全风险，保障个人权益和社会稳定。这也是本白皮书所要探讨的核心议题之一。 2.2安全方案服务的使命与目标 本白皮书的使命在于为大模型领域的各方利益相关者提供指导，以确保大模型技术的安全应用。我们致力于建立一个安全、稳定且可信赖的大模型生态 系统，旨在维护用户的数据隐私、保护企业的商业机密，并提供有效的对抗措施来应对潜在的安全威胁。我们的目标包括但不限于： •提供一套综合性的安全解决方案，以减轻大模型应用过程中的安全压力。•建立规范和标准，指导大模型的安全设计、开发、部署和监测。•促进安全意识的提高，使所有相关方能够更好地理解和应对安全挑战。•推动研究和创新，以增强大模型的鲁棒性和防御能力，应对新型攻击。 本白皮书将按照不同的维度深入探讨大模型安全的关键问题，以提供全面的指导和建议。 3.大模型应用面临的安全挑战与潜在威胁 ChatGPT引爆的生成式人工智能热潮，让AI模型在过去几个月成为行业瞩目的焦点，并且在国内引发“百模大战”，在大模型高速发展的同时，大模型应用所面临的安全挑战、与潜在的威胁也不能够忽视，本文将依托百度安全大模型安全实践与总结，分别从数据安全与隐私问题、模型流转/部署过程中的安全问题、AIGC的内容合规问题、以及大模型运营过程中的业务安全问题在内共计四个方向，详细介绍一下相关的安全挑战。 3.1数据安全与隐私问题 1、传输截获风险：在进行大模型非私有化的预训练、精调、推理服务时，数据需要在不同的主体或部门之间进行传输。这些数据通常包括各种敏感信息和隐私，如个人身份信息、金融数据等。在数据传输过程中，如果没有采取足够的安全措施，攻击者可能会截获这些数据，从而获取敏感信息，给用户和组织带来安全和隐私问题。因此，在使用大模型服务时，必须采取适当的安全措施来保护数据的机密性和完整性，以防止传输截获风险。 2、运营方窥探风险：在精调与推理阶段，通常需要使用个人身份信息、企业数据等敏感数据来提高模型的准确性和性能。然而，如果这些数据被大模型运营机构窥视或收集，就可能存在被滥用的风险。运营方可能会利用这些数据来了解用户的隐私信息，例如个人偏好、行为习惯、社交网络等，从