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從某大型互聯(lián)網(wǎng)公司安全事件看AI大模型安全防護

閱讀量：次 文章來源：安恒信息

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AI安全事件

近日，某大型互聯(lián)網(wǎng)公司發(fā)生了一起嚴重的AI大模型訓練安全事件。該事件起因于一名實習生對商業(yè)化技術團隊的資源分配不滿，利用Hugging Face（HF）平臺的漏洞，通過共享模型注入破壞性代碼，導致團隊的模型訓練成果遭受嚴重損害。直接影響用戶推薦以及廣告投放效果，還暴露出公司在權限管理和代碼審計方面的不足。

除了來自供應鏈投毒，網(wǎng)絡安全漏洞等問題以外，模型的自身安全問題同樣令人擔憂，小編近日在使用一家知名搜索引擎的AI應用時，注意到其在非法測繪事件中的問題答復，隨機給出了未經(jīng)驗證的涉事公司名稱。此類事件一旦涉及敏感信息或引發(fā)輿情，將可能帶來巨大的經(jīng)濟損失和公共危機。類似“已讀亂回“問題近段時間在兒童智能設備上頻繁出現(xiàn)，進一步加劇了公眾對AI內(nèi)容生成安全性的擔憂。

AI智能回答結果

為了全面防范AI系統(tǒng)可能面臨的各類安全威脅，企業(yè)應從以下幾個關鍵維度入手，構建起一個完善的AI安全防護體系：

模型生命周期的全流程安全管理

AI模型的安全風險貫穿其整個生命周期，包括訓練、部署和運營等階段。通過在每個環(huán)節(jié)引入適當?shù)陌踩珯C制，如管理軟件供應鏈、保護數(shù)據(jù)隱私、審查算法合規(guī)性，企業(yè)可以有效防范模型在不同應用場景下可能遇到的風險，如數(shù)據(jù)泄露、模型篡改和越獄等問題。

多層次的風險評估與檢測

針對AI模型生成的內(nèi)容，企業(yè)應加強合規(guī)審查，確保每一項輸出內(nèi)容都符合法律和道德標準。此外，企業(yè)可以使用多維度的安全評估工具來檢測潛在漏洞、監(jiān)控API的使用安全，以及評估系統(tǒng)的穩(wěn)定性。這有助于及時發(fā)現(xiàn)潛在安全隱患，以便采取措施加以修復，防止風險進一步擴大。

數(shù)據(jù)隱私與合規(guī)性保障

在AI大模型的安全建設中，數(shù)據(jù)隱私保護至關重要。企業(yè)應確保數(shù)據(jù)接入的合法性，并采用先進的數(shù)據(jù)脫敏技術，防止個人信息泄露或被濫用。通過嚴格的數(shù)據(jù)管理，不僅能降低法律和合規(guī)風險，還能提升用戶信任，增強市場競爭力。

道德風險與內(nèi)容安全監(jiān)管

除了技術層面的安全防護，AI模型生成的內(nèi)容也需要得到有效監(jiān)管。企業(yè)應加強對不安全內(nèi)容、提示詞注入和道德倫理問題的監(jiān)控，確保模型的輸出不會產(chǎn)生違法、違規(guī)或不道德的內(nèi)容。這對于保障AI技術的安全應用以及維護社會的正常秩序至關重要。

自動化安全流程與持續(xù)優(yōu)化

自動化安全流程有助于企業(yè)在發(fā)生安全事件時快速響應并修復問題。此外，企業(yè)應通過全面的可視化風險報告，了解當前的安全狀況，并結合實際使用場景，不斷優(yōu)化和提升模型的安全性，確保系統(tǒng)穩(wěn)定可靠。

AI技術的快速發(fā)展為企業(yè)和社會帶來了巨大的機遇，但隨之而來的安全挑戰(zhàn)也日益嚴峻。為了確保AI技術能夠安全、合規(guī)地應用于各類場景，安恒信息推出了AI大模型安全檢測產(chǎn)品：恒腦智鑒。能夠幫助企業(yè)完成持續(xù)的安全優(yōu)化和合規(guī)建設，保障其AI技術為社會創(chuàng)造更多價值，真正實現(xiàn)其應有的潛力。