大模型安全实战课
赵帅
前极氪汽车资深算法专家
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    你将获得:

    理解大模型安全问题的本质
    识别常见的大模型安全风险
    深入解析两大模型安全实战案例
    如何系统提升你的大模型安全防护能力

    大模型安全的七大常见误区

    大模型安全是大厂或云服务商的专属,与中小企业无关。
    私有化部署的大模型不存在安全风险。
    安全仅是安全工程师的职责,与其他岗位无关。
    模型不联网就安全,忽视模型训练数据与来源的安全问题。
    安全问题可以先不处理,等出现问题再解决。
    使用主流大模型厂商的服务,安全责任由厂商承担。
    内部小范围使用大模型不会产生安全问题。

    大模型安全的理解维度

    安全问题类型:分为广域问题(如涉政、涉恐、歧视等)和私域问题(如企业品牌、隐私泄露、数据泄露等)。
    部署与使用场景:包括供应商模式、开源模式、套壳模式、自研模式等。
    生命周期视角:分为训练阶段(数据投毒、数据偏见)、部署阶段(权限配置、系统漏洞)、调用阶段(幻觉输出、上下文攻击)、迭代阶段(版本污染、后门攻击)。

    大模型安全的部署方式

    供应商模式:使用如百度文心一言、阿里通义千问等大厂模型,适合中小企业。
    开源模式:如通义千问、DeepSeek 等,适用于有一定工程能力的团队。
    套壳模式:基于供应商模型进行定制化开发,需额外付费。
    自研模式:技术难度高、成本高,适合大型企业。

    大模型安全的实际案例分析

    幻觉误导案例:用户提问中国图灵奖得主,模型输出自相矛盾内容,可能涉及数据投毒或指令误导。
    提示词 DoS 攻击案例:大量用户提交复杂任务导致 GPU 资源被滥用,造成服务不可用。
    模型越界案例:用户通过角色设定诱导模型输出非法内容,如化学药品使用方法等。

    大模型安全的三道控制门

    输入控制门:防止恶意输入绕过权限、诱导模型输出不当内容。
    上下文控制门:防止多轮对话中模型世界观被篡改。
    输出审查门:最后一道防线,确保输出内容合规、无风险。

    课程内容与学习建议

    课程结构:分为起航篇、风险篇、防御篇、落地篇几大模块。
    适合人群:AI 应用开发者、安全工程师、产品经理、项目经理、架构师、法务与合规人员等。
    学习建议:建议按顺序学习,完成每节课的思考题与实践任务,积极参与互动交流。
    课程特色:包含大量实际案例、工具推荐、代码示例,涵盖攻防演练与合规备案内容。
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      • 俄语
      • 西班牙语
    • 解释
    • 总结

    1. 大模型安全问题的本质和常见误区,包括安全责任、模型训练数据与来源的安全问题等。 2. 大模型安全的理解维度,包括安全问题类型、部署与使用场景、生命周期视角等。 3. 大模型安全的部署方式,涵盖供应商模式、开源模式、套壳模式和自研模式。 4. 实际案例分析,包括幻觉误导案例、DoS攻击案例和模型越界案例。 5. 大模型安全的三道控制门,包括输入控制门、上下文控制门和输出审查门。 6. 课程内容与学习建议,适合人群、学习建议和课程特色。

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