我今天分享的是【2024年大型模型安全解决方案***报告制作人：安全。
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|安全风险的重要性
随着大型模型技术的飞速发展，在各个领域的应用越来越广泛，从科研到商务，再到日常生活、办公等各个方面。 然而，随之而来的是一系列潜在的安全风险，这些风险的发生和应对不仅关系到企业的声誉，也关系到个人隐私的保护和社会稳定。 因此，了解和应对这些安全风险至关重要。
首先，大型模型在用户搜索历史、社交互动、金融交易等应用场景中处理大量敏感数据和个人信息。 这使得数据泄露和隐私泄露的风险不容忽视。 一旦这些敏感信息被泄露，个人隐私权就会受到严重损害，甚至被用于恶意行为，如身份盗用、欺诈、社会工程攻击等。 这不仅会给受害者造成经济损失，还可能导致社会恐慌和不信任。
|数据安全和隐私问题
1. 传输拦截风险：在大模型非私有化的预训练、微调和推理服务中，数据需要在不同主体或部门之间传输。 这些数据通常包括各种敏感信息和隐私，例如个人身份信息、财务数据等。 如果在数据传输过程中没有采取足够的安全措施，攻击者可能会截获这些数据并获取敏感信息，从而给用户和组织带来安全和隐私问题。 因此，在使用大模型服务时，必须采取适当的安全措施来保护数据的机密性和完整性，以防止传输被拦截的风险。
2. 运营商窥探风险：在微调和推理阶段，通常使用个人身份信息和企业数据等敏感数据来提高模型的准确性和性能。 但是，如果这些数据被大型模型操作员监视或收集，则存在滥用的风险。 运营商可能会使用这些数据来了解用户的私人信息，例如个人喜好、行为习、社交网络等，以便进行有针对性的广告或促销策略。 此外，运营商可能会将数据泄露给第三方，第三方可能是合作伙伴、数据分析公司、广告公司等，以获取不正当利益。
|基于同态密码的软件微调推理方案
同态密码学是一种联邦习密钥技术，它提供了在加密状态下计算和处理数据的能力，从而保护了数据的隐私和安全。 大模型数据保护的思想是通过同态密码实现大模型的计算逻辑，使大模型能够接受加密的数据输入，整体的微调和推理过程是完全密集的，最终的结果也以密集状态的形式返回给客户端， 而且整个过程是完全密集的，所以这个过程完全部署在云端的服务器端。但是，客户只需要在致密化后将本地隐私数据上传到服务器，所有计算过程都通过云外包完成，但云服务无法获取计算内容。
对于同态密码方案，核心是如何通过同态密码实现大模型的核心计算逻辑，主要包括：、嵌入、transformer（attention） 和 header。 由于同态密码的计算复杂，支持的计算量有限，如何合理使用同态密码算法来满足可用性和准确性的要求，并在微调和推理阶段实现隐私保护方案。
|可信执行环境解决方案
可信执行环境 （TEE） 是处理器中的一个安全区域，用于保护程序和数据的机密性和完整性，防止从外部窃取和破坏。 与存储加密和网络通信加密一起，TEE可以在ATREST和传输过程中保护数据隐私和安全。 随着TEE技术的发展，机密计算技术应运而生，在计算核心和内存之间增加了一个安全处理器，以保护计算核心（INUSE）的数据安全和隐私。
由于TEE包含多个硬件模块，涉及数据处理和流通的全生命周期，相对容易受到侧信道攻击，因此需要构建纵深防御的安全体系来抵御来自不同方向的攻击，加强安全测试主动发现问题，及时更新系统中所有组件的安全补丁。
|基于沙盒的安全解决方案
安全沙箱技术是一种通过构建可调试和运行的隔离安全环境来分离模型、数据使用权限和所有权的技术同时提供模型微调计算所需的算力管理、通信等功能，保证模型主的预训练模型能够在没有模型主定义的私有边界的情况下完成模型微调任务。
安全沙箱产品是提供给模型开放共享过程中所有参与者的软件系统或软硬件集成系统，提供模型安全和开放共享所需的算力管理、通信等功能，满足计算任务的要求。
本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。 如需使用这些信息，请参阅原始报告。 ）
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