2024生成式大模型安全评估白皮书.pdf
该白皮书题为《生成式大模型安全评估白皮书》，由智能算法安全重点实验室(中国科学院)、公安部第三研究所和蚂蚁安全实验室联合编写，旨在应对生成式大模型带来的安全挑战。
**核心内容：**
1. **生成式大模型发展现状：**
* 白皮书首先概述了生成式大模型（如GPT系列、LLaMA系列、文心一言等）的快速发展，涵盖了文本生成、图像生成和多模态大模型。
* 强调了这些模型在自然语言处理、计算机视觉和多模态任务中的强大能力和广泛应用，以及在翻译、写作辅助、知识问答等领域的实践落地。
2. **安全风险：**
* 白皮书深入剖析了生成式大模型带来的伦理风险（如偏见、歧视）、内容安全风险（如虚假信息、恶意软件制造、隐私泄露、知识产权侵权）和技术安全风险（如对抗样本攻击、后门攻击、Prompt注入、数据投毒、越狱攻击）。
* 详细阐述了这些风险的具体表现、潜在危害以及可能引发的社会问题。
3. **安全评估方法：**
* 白皮书提出了多维度的安全评估方法，包括伦理性评估（偏见、毒性）、事实性评估（准确性、可靠性）、隐私性评估（隐私泄露、隐私攻击）和鲁棒性评估（对抗样本、分布外样本）。
* 针对每个评估维度，详细介绍了评估指标、评估数据集以及常用的评估模型和工具。
4. **实践案例分析：**
* 白皮书深入分析了多个大模型安全性评估实践案例，包括：
* 大语言模型（如Holistic Evaluation of Language Models, Decoding Trust, SuperCLUE-Safety）
* 文生图大模型（Unsafe Diffusion, Harm Amplification in Text-to-Image Models）
* 多模态大模型（T2VSafetyBench, MLLMGUARD）
* 分析了这些案例的评估方法、结果以及对模型安全性的启示。
* 介绍了蚂蚁集团支小宝在金融和医疗领域的安全实践，展示了事前扫描、事中护栏和事后评估的三重安全保障框架。
* 介绍了公安部第三研究所网络安全等级保护中心的大模型系统安全评估实践，侧重于对大模型系统整体安全性的测评。
5. **展望：**
* 白皮书展望了未来大模型安全评估的发展方向，强调了面向安全的大模型自主演进的重要性，包括自动化监控与预警、自我诊断与修复、动态风险评估和适应性增强。
* 同时，也提出了大模型评估过程中可能衍生的安全风险，包括隐私泄露和对抗性攻击，并建议采取措施以应对这些风险。
**总结：**
该白皮书全面梳理了生成式大模型的发展现状、安全风险和评估方法，并通过实践案例分析提供了可借鉴的安全评估方案，旨在推动生成式大模型的安全性研究与应用，助力构建安全、可信的人工智能生态体系。
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