揭秘：中文大模型安全大比拼，清华团队一招制胜！

2023-07-22 05:16:56

中文大模型安全竞争白热化：清华、北大、中科院群雄逐鹿

随着中文大模型技术的蓬勃发展，其安全性也成为不容忽视的问题。近日，清华大学、北京大学和中科院三巨头纷纷发布安全报告，展示了他们在该领域的实力和创新。

清华大学：多层防御体系，护卫大模型安全

清华大学采用多层防御体系，全方位保障中文大模型安全。在数据安全方面，采用了先进的加密技术，防止数据泄露。模型安全方面，利用攻击检测和防御技术，及时阻拦针对模型的攻击。应用安全方面，严格控制权限和审计，防止未经授权的访问。

# 数据加密示例代码
import base64
def encrypt_data(data):
  encrypted_data = base64.b64encode(data.encode('utf-8'))
  return encrypted_data

# 模型攻击检测示例代码
import numpy as np
def detect_model_attack(model_input, model_output, normal_output):
  # 计算模型输出与正常输出之间的差异
  diff = np.abs(model_output - normal_output)
  # 设置阈值，高于阈值则视为攻击
  if diff > threshold:
    return True
  else:
    return False

北京大学：隐私保护技术，保障用户隐私

北京大学在隐私保护技术方面取得突破。差分隐私技术通过随机扰动数据，防止攻击者从中提取有用信息。生成对抗网络（GAN）则可生成与真实数据相似的虚拟数据，用于模型训练，避免真实数据泄露。

# 差分隐私示例代码
import numpy as np
def add_noise(data, epsilon):
  noise = np.random.laplace(0, 1/epsilon, data.shape)
  noisy_data = data + noise
  return noisy_data

# GAN示例代码
import tensorflow as tf
generator = tf.keras.models.Sequential([
  # ...
])
discriminator = tf.keras.models.Sequential([
  # ...
])

中科院：伦理审查机制，确保大模型合规使用

中科院将伦理审查作为中文大模型安全研究的重中之重。建立了严格的机制，对模型训练和使用进行审查，确保其不会被用于非法或不道德的目的。同时，参与中文大模型安全标准制定，为其安全发展提供指导。

# 伦理审查示例代码
import ethics_checker
def check_ethics(model_input):
  result = ethics_checker.check_ethics(model_input)
  if result == "pass":
    return True
  else:
    return False