中文大模型安全性哪家强？各方角逐展风采

人工智能

2024-01-10 15:24:25

中文大模型的安全性：挑战与应对措施

随着中文大模型的普及，业界对它们的安全性也愈发关注。本文将深入探讨中文大模型面临的安全性风险，并分析各方在应对这些挑战方面的竞争态势。

中文大模型的安全性风险

中文大模型在为人工智能应用带来便利的同时，也面临着以下安全性风险：

数据泄露风险： 大模型训练需要大量数据，其中可能包含敏感个人信息。若安全措施不力，这些数据可能会遭泄露。
模型攻击风险： 恶意攻击者可利用模型漏洞发起垃圾邮件、网络钓鱼或恶意软件攻击。
算法偏见风险： 大模型可能学习到不公平的偏见，导致在某些场景下做出不公正的决策。
模型滥用风险： 大模型可被用于非法或不道德目的，如造假、欺骗或诈骗。

各方应对措施

为了应对上述风险，各方已采取多种安全防御措施：

清华大学： 采用数据加密、模型加密和模型审计技术。
百度文心一言： 采用数据脱敏、模型对抗训练和模型解释性技术。
华为盘古： 采用数据隐私保护、模型鲁棒性和模型透明性技术。
阿里巴巴达摩院： 采用数据匿名化、模型沙盒和模型监控技术。
腾讯优图实验室： 采用数据脱敏、模型对抗训练和模型解释性技术。
京东言犀： 采用数据加密、模型加密和模型审计技术。
商汤科技： 采用数据隐私保护、模型鲁棒性和模型透明性技术。
武汉大学： 采用数据匿名化、模型沙盒和模型监控技术。

技术示例：数据脱敏

数据脱敏 是一种保护敏感信息的技术。例如，百度文心一言通过将个人身份信息替换为随机值或模糊值来脱敏数据。

# 示例代码
import numpy as np

# 原数据
data = np.array(['张三', '李四', '王五', '年龄', '20', '30', '40'])

# 数据脱敏
data_deidentified = np.where(data == '张三', '匿名1', data)
data_deidentified = np.where(data == '李四', '匿名2', data_deidentified)
data_deidentified = np.where(data == '王五', '匿名3', data_deidentified)
data_deidentified = np.where(data == '年龄', '匿名4', data_deidentified)

# 输出脱敏后的数据
print(data_deidentified)