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近年来，随着大模型（如 ChatGPT、视觉基础模型、扩散模型等）的迅猛发展，人工智能正以前所未有的速度改变着我们的生活与工作。然而，在享受大模型带来的便捷与创新的同时，其潜藏的安全隐患也逐渐浮出水面。从对抗攻击到越狱提示，再到数据中毒和模型窃取，大模型安全问题日益严峻，成为技术界和社会各界关注的焦点。本文将基于论文《Safety at Scale: A Comprehensive Survey of Large Model Safety》深度解析大模型安全的核心威胁、攻防策略以及未来研究方向，并探讨如何构筑一座坚固的“安全护城河”。

一、大模型：技术奇迹与双刃剑

1.1 大模型的崛起与突破

  •  海量预训练：大模型通过大规模数据训练，具备卓越的理解与生成能力。

  • 多领域应用：从自然语言处理、图像生成到自动驾驶、医疗诊断，大模型均展现出非凡的技术实力。

  •  代表性实例：

    •  ChatGPT：流畅对话与高质量文本生成。

    • 视觉基础模型（VFM）与视觉语言模型（VLM）：在图像理解、生成以及跨模态任务中表现突出。

1.2 大模型安全隐患：不可忽视的“暗礁”

大模型在强大能力的背后，隐藏着多种安全风险，包括但不限于：

  •  对抗攻击

    • 微小扰动即可误导模型判断

    •  图像领域的 Patch Attack、Position Embedding Attack、Attention Attack

    •  文本领域的字符级、词级扰动

  • 后门与数据中毒

    •  恶意样本注入训练数据

    • 训练过程中植入隐蔽“后门”，在特定条件下触发异常行为

  • 越狱与提示注入

本文标签： 全景 护城河 攻防 模型 未来

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