本文来源于阿里云社区电子书《百炼成金-大金融模型新篇章》
问题 6: “大模型广泛应用 vs 应用安全隐患”，大模型面临的安全挑战
随着大模型深入应用，一些因大模型关联引发的安全问题让大家重视起来，如大规模数据采集和应用带来的个人隐私泄露和滥用的问题，大模型生成内容可能带有的偏见歧视、违法违规、科技伦理类问题，以及利用大模型强大能力用于欺诈等恶意应用场景的问题等。总的来说，大模型在安全方面面临大模型自身安全和模型应用安全两个方面的挑战。
大模型自身安全的挑战：
1、大模型训练安全：如何使用数字加密技术和差分隐私技术在训练过程中保护敏感数据安全？如何清洗训练数据，以避免潜在的恶意数据注入或偏差造成的训练问题？如何定期对训练数据和模型权重进行审计，以检测潜在的安全隐患或异常模式？
2、大模型生成的风险：涉及敏感知识点的问题不允许答错：但大模型本身的幻觉问题严重，怎样避免？隐晦风险和多轮对话上下文：传统的防控手段很难应对这么复杂的风险，怎么办？复杂的指令对抗：对于层出不穷的诱导、变种等攻击，怎样能做到全面的防控？
大模型应用与部署安全的挑战：
1、大模型部署安全：如何针对模型抵抗对抗性攻击做强化训练，例如将对抗性样本加入训练集进行鲁棒性提升？如何对模型输入实施严格的验证和过滤机制，以防止恶意输入？如何实施访问控制和身份验证机制，确保只有授权用户才能访问和使用模型？
2、模型应用部署安全：如何针对模型应用服务访问控制和输入输出进行安全防控？如何进行防御 DDoS 攻击、防范恶意勒索、大促安全风控、远程办公安全等风险的实时防护？如何持续监控模型性能和行为，以及它们对输入反馈的响应，以便及时发现问题，实施日志记录和异常检测系统来追踪潜在的安全事件？如何构建有效的大模型安全围栏，制定安全措施和策略，保障大模型应用的完整性、隐私、可控性和抵御外部攻击？
