资料来源：冯景辉
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《大模型专题：百度大模型原生安全构建之路》由冯景辉在全球人工智能开发与应用大会上的演讲内容整理而成。报告指出大模型面临安全挑战，包括全生命周期的训练、部署和业务运营阶段。训练阶段需平衡数据准确性与多样性，评估质量，清洗不符价值观等内容；部署阶段要防止数据和模型被窃取、泄漏及恶意攻击；业务运营阶段需保障接口、提问和输出内容安全，应对提示注入等攻击。
大模型安全技术历经演进，安全对齐、内容审核等技术存在局限。百度提出原生安全之路，包含数据清洗、安全围栏、安全对齐和持续评估四要素。数据清洗要符合标准，脱敏隐私信息；安全围栏有对抗性防御架构，包括输出过滤、多轮改写、必答知识库和模型防火墙等；安全对齐采用有监督精调等方法；持续评估要全面检测风险。此外，要关注智能体安全，包括场景安全、Prompt泄露、RAG投毒等问题，需明确应用与基础模型责任边界，构建纵深防御架构，遵循安全原则，如禁止角色扮演等。通过内生安全与外层防护配合，实现大模型安全。
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