29｜安全评估体系：怎么衡量“是否安全”？
赵帅
你好，我是赵帅，欢迎来到我们课程的第 29 课。
在企业部署大模型的过程中，经常会遇到这样一个问题：到底哪一个模型更安全？同样一个应用，接入 DeepSeek、豆包、还是通义千问、智谱、Kimi，谁的安全能力更强、风险更低？我们又该如何判断一个模型的安全水平？
这节课，我们就围绕“模型安全评估”这个核心问题，系统讲清楚，大模型的安全到底该从哪些维度来衡量？目前有哪些权威评估基准可以参考？我们又能否自己搭建一套属于企业内部的模型安全评估体系？
这一课的目标就是构建一套能比较、能审查、能报告的安全测评标准。你可以将其理解成大模型界的体检表，帮助我们在选型、上线、复审等关键环节，知道哪安全、哪不安全，问题出在哪，责任归到谁。
安全评估，为什么不能靠“用得放心”？
很多企业在选型时，默认把安全当成“平台承诺”或“政治兜底”。比如百度的文心一言会直接拒答或者转移话题来处理敏感问题；阿里的通义千问会借助敏感词检测组件和 DFA（确定性有限自动机）算法来屏蔽违禁关键词；讯飞星火在（医疗场景的）隐私数据上设置了自动脱敏规则。
那是不是我们只要选用了它们，就意味着天然安全了？
如果你只看平台的合规策略，很容易掉进一个安全错觉的陷阱。因为这些兜底规则能拦住的是“显而易见”的风险，却未必能防住结构性攻击、语义绕过或者模型幻觉。平台兜底是一种“底线防守”，不是全面评估。
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1. 模型安全评估需要建立可验证、可度量的评估体系，而不是仅仅依赖平台的合规策略。 2. 模型厂商声称的安全机制需要进行双重验证，包括协议层签署承诺和技术层行为校验。 3. 大模型安全评估指标可以从五个核心评估维度来拆解，包括提示词攻击防御能力、非法内容生成风险、幻觉率、隐私保护能力和审计与合规支持能力。 4. 安全评估维度需要配套一组标准化任务与评分逻辑，以便进行横向对比模型表现和做出可靠决策。 5. 可以搭建一个“模型安全评估实验室”来验证不同模型在各类安全能力上的表现，包括攻击任务库构建、响应分析引擎、日志与评分面板和比对报告生成器。 6. 安全评估的结果可以用于模型选型与采购，辅助选型、上线验收阶段强制审查以及周期性复测与报告更新。 7. 行业公认的安全评估基准可以作为参考框架，如GLUE、SuperGLUE、CCPM、DSTC、SafetyBench等。 8. 安全不是一句“我承诺”的话，而是需要用指标、测试、日志来真正测出来、比出来、改出来。 9. 思考题可以帮助读者思考模型提示注入防御测试集的构建、主流模型在幻觉控制能力上的不足以及如何将安全评估机制嵌入到模型发布流程中。
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