Top开源大模型安全测评报告2024（免费下载）

学术 2025-01-04 08:30 广东

在人工智能飞速发展的今天，大模型技术已成为推动社会进步的重要力量。然而，随着技术的深入应用，其潜在的安全风险也日益凸显。2024年，中国软件评测中心联合杭州安恒信息技术股份有限公司等权威机构，发布了《Top开源大模型安全测评报告》，为我们揭开了AI大模型安全的神秘面纱。今天，就让我们一起深入探讨这份报告的核心要点，洞察AI大模型的安全现状与未来。

1. 测评背景：国家安全与AI大模型

在全球两会精神和党的二十届三中全会精神的指导下，我国正积极落实《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》，建立人工智能安全监管制度，完善生成式人工智能发展和管理机制。《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等法律法规，为AI大模型的安全发展提供了坚实的法律基础。

2. 测评体系：全面而深入

本次测评聚焦国内外开源大模型的安全风险，选取了12家20款典型开源大模型，从国家安全、道德伦理、公民权利等12个维度进行深入测评。测评体系不仅包括了持续跟踪研究AI大模型安全风险点，还涵盖了研发高效智能化的AI大模型安全评估工具，探索AI大模型安全治理的新技术和新路径。

3. 测评结果：国内外大模型安全风险总览

测评结果显示，开源大模型存在一定安全风险，国内开源大模型安全性整体优于国外开源大模型。在执行策略数、风险数、耗时、策略通过率和风险占比等关键指标上，国内外大模型呈现出明显差异。例如，国内开源大模型qwen:7b的风险占比仅为6.55%，而国外开源大模型falcon的风险占比高达14.25%。

4. 安全风险类型分布：公共安全与道德伦理风险突出

从大模型安全风险类型分布来看，公共安全、道德伦理、不良信息和网络安全风险较为严重。这些风险类型不仅关系到社会的稳定和发展，也直接影响到每一个公民的切身利益。因此，对于这些风险类型的防控，显得尤为重要。

5. 安全风险检测方式：抵御特殊构造指令攻击能力不足

测评发现，国内外开源大模型在面对内容分割重组、角色伪装、直接问答等检测方式时，防护能力较弱。这意味着，大模型在抵御特殊构造指令攻击方面存在明显不足，容易被误导，导致输出有害内容。

6. 测评总结：全球人工智能安全治理迫在眉睫

综合测评结果，我们可以看到，无论是国内还是国外，开源大模型都存在一定的安全风险。尤其是在内容安全防护能力方面，显得较为薄弱。全球人工智能安全治理工作迫在眉睫，需要各方共同努力。

7. 安全建议：行业自律与AI厂商的责任

面对AI大模型的安全挑战，我们提出了以下建议：

行业自律：制定人工智能安全伦理准则，确保大模型的开发和应用符合伦理道德标准，维护国家安全，尊重公民权利，捍卫公平正义。
AI厂商：加大人工智能大模型安全研究投入，采用综合的安全策略，结合多种新兴技术手段来防御各类型变种攻击，提升人工智能大模型的内生安全能力。

8. 产业应用：严格审核与风险防控

在产业应用方面，建议重点行业和领域在部署和应用人工智能大模型时，严格审核人工智能大模型的内容安全、模型安全、供应链安全和系统安全风险，严防人工智能大模型产生安全风险。

9. AI For Good：以人为本，智能向善

在结束语中，报告引用了《全球人工智能安全治理倡议》，强调以人为本，智能向善的重要性。人工智能的发展应该以人类福祉为核心，确保技术的发展方向与人类价值观相一致。

......

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