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雙管齊下!北信源打造法信法律基座大模型安全解決方案
2024-11-23閱讀:11847次


隨著AI大模型的應(yīng)用范圍越來(lái)越廣,“生成式人工智能技術(shù)”在迅猛發(fā)展的同時(shí),也帶來(lái)了技術(shù)安全風(fēng)險(xiǎn)。面對(duì)AI大模型引發(fā)的全新安全挑戰(zhàn)行業(yè)應(yīng)從哪些方面進(jìn)行安全維護(hù)?北信源作為終端安全領(lǐng)軍企業(yè),在28年的發(fā)展中積累了深厚的安全技術(shù)和豐富的安全服務(wù)經(jīng)驗(yàn),不斷將自身的安全理念融入AI的研究與應(yīng)用中,結(jié)合我國(guó)法律法規(guī)要求,針對(duì)法信法律基座大模型技術(shù)結(jié)構(gòu)特點(diǎn),從供應(yīng)鏈安全風(fēng)險(xiǎn)和運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)兩個(gè)方面來(lái)識(shí)別其風(fēng)險(xiǎn)與全威脅。

 

(一)供應(yīng)鏈安全解決方案

供應(yīng)鏈安全風(fēng)險(xiǎn)涉及多個(gè)環(huán)節(jié)包括硬件安全、軟件及AI組件安全、數(shù)據(jù)投毒等,還有模型后門(mén)、大模型幻覺(jué)、提示詞注入、對(duì)抗攻擊、價(jià)值觀倫理安全、大模型濫用等各類風(fēng)險(xiǎn)。

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北信源結(jié)合多年網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)安全的經(jīng)驗(yàn),通過(guò)嚴(yán)格的供應(yīng)鏈審查、安全認(rèn)證、數(shù)據(jù)加密,以及外包管理,有效減少供應(yīng)鏈安全風(fēng)險(xiǎn)對(duì)法信法律基座大模型的影響,提出五大應(yīng)對(duì)措施:

1)安全驗(yàn)證:對(duì)所有使用的軟件及AI組件進(jìn)行安全驗(yàn)證,使用安全掃描工具識(shí)別潛在的漏洞。在使用第三方模型或預(yù)訓(xùn)練模型前,進(jìn)行詳細(xì)的代碼審查和模型測(cè)試。

2)對(duì)抗訓(xùn)練:在訓(xùn)練模型時(shí),故意引入一些帶有噪聲或?qū)剐愿蓴_的輸入,訓(xùn)練模型在遇到這些擾動(dòng)時(shí)仍能正確預(yù)測(cè)。可以提升模型在面對(duì)攻擊或意外輸入時(shí)的穩(wěn)定性。

3)數(shù)據(jù)增強(qiáng):通過(guò)在訓(xùn)練過(guò)程中增加更多樣化的數(shù)據(jù)(例如改變角度、添加噪聲、調(diào)整亮度等),可以提高模型對(duì)現(xiàn)實(shí)世界中各種不同情況的適應(yīng)能力,減少其對(duì)特定輸入的依賴。

4)魯棒性測(cè)試:定期對(duì)模型進(jìn)行魯棒性測(cè)試,包括模擬不同的惡意攻擊或異常數(shù)據(jù)輸入,查看模型是否能穩(wěn)定表現(xiàn)。可以找出模型在面對(duì)哪些情況時(shí)容易失敗,從而有針對(duì)性地改進(jìn)。

5)輸入數(shù)據(jù)校驗(yàn):在模型使用前,增加一層驗(yàn)證機(jī)制,檢查輸入數(shù)據(jù)是否被篡改或添加了異常信息。運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)包含了通信網(wǎng)絡(luò)安全、區(qū)域邊界安全、計(jì)算環(huán)境安全、平臺(tái)漏洞、數(shù)據(jù)泄露、隱私泄露、數(shù)據(jù)竊取與篡改等。

 

(二)運(yùn)行安全解決方案

運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)包含了通信網(wǎng)絡(luò)安全、區(qū)域邊界安全、計(jì)算環(huán)境安全、平臺(tái)漏洞、數(shù)據(jù)泄露、隱私泄露、數(shù)據(jù)竊取與篡改等。

根據(jù)法信法律基座大模型的業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景,北信源按照GB/T 22239-2019《信息安全技術(shù) 網(wǎng)絡(luò)安全等級(jí)保護(hù)基本要求》第三級(jí)的安全防護(hù)能力,開(kāi)展其規(guī)劃設(shè)計(jì)和安全建設(shè)。

基于等級(jí)保護(hù)構(gòu)建“一個(gè)中心(安全管理中心)、三重防護(hù)(安全通信網(wǎng)絡(luò)、安全區(qū)域邊界、安全計(jì)算環(huán)境)”的縱深安全防護(hù)體系。并增加了大模型業(yè)務(wù)特有的安全防護(hù)保障能力,應(yīng)對(duì)措施包含以下六個(gè)方面:

1)安全開(kāi)發(fā)和代碼審查:在AI系統(tǒng)開(kāi)發(fā)過(guò)程中,采用嚴(yán)格的安全開(kāi)發(fā)流程,確保每一步都經(jīng)過(guò)安全性驗(yàn)證;定期進(jìn)行代碼審查和安全測(cè)試,識(shí)別并修復(fù)潛在漏洞和后門(mén)。

2)模型驗(yàn)證和測(cè)試:使用防后門(mén)檢測(cè)工具和對(duì)抗性測(cè)試,對(duì)AI模型進(jìn)行全面的安全性評(píng)估,確保模型未被植入惡意后門(mén)。

3)強(qiáng)化訪問(wèn)控制:通過(guò)部署AI防火墻,實(shí)施嚴(yán)格的訪問(wèn)控制策略,限制只有經(jīng)過(guò)授權(quán)的人員才能訪問(wèn)和修改AI系統(tǒng)的核心代碼和模型。

4)防篡改機(jī)制:使用防篡改技術(shù)保護(hù)模型的完整性,確保模型在使用過(guò)程中不會(huì)被未經(jīng)授權(quán)的修改或注入惡意代碼。

5)模型更新和監(jiān)控:使用AI漏洞探測(cè)系統(tǒng)定期更新AI模型和系統(tǒng),修補(bǔ)已知漏洞,并對(duì)模型的行為進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控,識(shí)別任何潛在的異?;顒?dòng)。

6)輸出后驗(yàn)證:使用信源密信系統(tǒng)和密信AI能力安全平臺(tái),對(duì)模型的輸出進(jìn)行驗(yàn)證,向用戶提示模型的輸出可能不完全準(zhǔn)確,提醒用戶進(jìn)行核實(shí),保障最終輸出環(huán)節(jié)的驗(yàn)證。

 

隨著時(shí)代的發(fā)展,AI大模型的應(yīng)用范圍越來(lái)越廣,在使用過(guò)程中,我們應(yīng)嚴(yán)格遵循法律法規(guī),確保其安全性與合規(guī)性,共同營(yíng)造一個(gè)健康、有序、可持續(xù)的 AI發(fā)展環(huán)境,共迎AI時(shí)代的機(jī)遇與挑戰(zhàn)!未來(lái)北信源仍將不斷創(chuàng)新研發(fā),積極探索“AI+安全”解決方案,幫助用戶更安全地享受AI技術(shù)帶來(lái)的便捷和高效。


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