面向通信运营商的大模型安全关键技术研究

需求的背景和应用场景

依托于庞大的参数规模、海量的训练数据以及强大的算力资源，大模型已成为AI领域的一个重要分支，并逐渐成为推动社会进步与创新的核心动力。然而，随着大模型能力的持续增强，其在安全性、可靠性及可控性方面正遭遇前所未有的挑战。在5G、人工智能、云计算等新一代技术的推动下，生产场景对大模型的依赖日益加深，通信运营商在这一领域中承担着关键的社会责任。特别是在处理用户数据、提供智能服务等方面，通信运营商必须确保大模型的安全性，以防止数据泄露、模型被恶意利用等风险，从而维护用户信任并确保业务稳健运行。因此，针对大模型的安全关键技术研究显得尤为重要，旨在构建一个安全、可靠、可控的大模型应用环境，满足产学研用各方对于大模型安全性的迫切需求。

要解决的关键技术问题

1. 训练数据安全保护关键技术：

• 数据合规获取：确保训练数据的来源合法，遵循相关法律法规及隐私政策。
• 数据标注安全：在数据标注过程中保护数据隐私，防止标注信息泄露。
• 数据集安全检测：对训练数据集进行全面的安全检测，识别并剔除潜在的安全隐患。
• 数据增广与合成：通过安全的数据增广与合成技术，丰富训练数据多样性，同时保持数据的安全性。
• 安全对齐数据集构建：构建符合安全标准的数据集，确保模型训练过程中的数据对齐与安全性。

2. 算法模型安全防护关键技术：

• 模型内生安全评测：评估模型内部的安全性能，识别潜在的安全漏洞。
• 模型鲁棒性增强：提升模型对噪声、攻击等外部干扰的抵抗能力。
• 模型“幻觉”缓解：减少模型因数据偏差或噪声而产生的错误预测或幻觉现象。
• 模型偏见消除：确保模型在处理不同数据群体时保持公平性，消除偏见。
• 模型可解释性提升：提高模型的可解释性，使模型决策过程更加透明，便于监控与调试。

3. 业务应用安全防护关键技术：

• 输入输出安全保护：对模型的输入与输出进行安全监控与过滤，防止恶意输入或输出攻击。
• 生成信息标识：为模型生成的信息添加唯一标识，便于追踪与溯源。
• 账号恶意行为风控：建立账号行为风控机制，识别并阻止恶意账号的非法操作。
• 用户协议和隐私政策：完善用户协议与隐私政策，确保用户权益得到充分保护。

效果要求

通过本技术需求的实施，预期达到以下效果：

• 提升大模型安全性：构建一套完善的大模型安全防护体系，显著提升模型在训练、应用等各个环节的安全性。
• 增强用户信任：通过加强数据保护与模型安全，提升用户对通信运营商服务的信任度与满意度。
• 推动技术创新：在解决大模型安全关键技术问题的过程中，推动相关技术的创新与突破，为行业发展贡献力量。
• 形成竞争优势：通过掌握大模型安全关键技术，为通信运营商在激烈的市场竞争中形成独特的竞争优势。
• 促进标准制定：积极参与大模型安全领域的标准制定工作，推动行业规范化发展。