京数安：大模型产品内容安全能力提升技术方案简要（19页）.pdf

1、大模型产品内容安全能力提升技术方案简要大模型备案技术准备与测评大模型备案后长期安全风险分析安全风险规避与策略训练样本在安全风险应对中作用持续优化目录大模型备案技术准备与测评01明确大模型产品的定位、功能及所涉及的技术领域，划定备案工作的具体范畴。确定备案目标与范围对大模型产品进行全面技术自评估，识别潜在的技术风险与安全隐患。技术自评估与风险识别针对自评估中发现的问题，制定详细的整改计划与优化方案。整改与优化措施制定按照主管单位要求，准备包括技术文档、测试报告等在内的全套备案材料。备案材料准备备案前技术工作梳理确保大模型产品严格遵循国家相关法律法规、标准规范及产业政策要求。符合性检查技术成熟度评

2、估安全性测试隐私保护能力验证评估大模型产品的技术成熟度，包括算法稳定性、可靠性、性能等指标。对产品进行全面的安全性测试，包括数据安全、系统安全、网络安全等多个层面。验证大模型产品在处理个人信息时的合规性，以及隐私保护措施的有效性。通过主管单位技术测评关键点大模型备案后长期安全风险分析0203模型性能稳定性评估监测大模型在不同场景下的性能表现，及时发现并解决性能下降或异常问题。01漏洞与恶意攻击监测定期检测大模型系统是否存在安全漏洞，以及是否遭受恶意攻击，确保系统安全性。02数据安全风险识别对大模型所处理的数据进行持续监控，识别潜在的数据泄露、篡改或滥用风险。持续性安全风险识别123全面梳理大模

3、型面临的安全风险因素，包括技术漏洞、数据安全隐患、人为操作失误等。风险因素梳理根据风险因素的发生概率和潜在危害程度，对其进行等级划分，以便有针对性地制定防范措施。风险等级划分针对不同等级的安全风险，设定相应的处置优先级，确保高风险因素得到及时有效的应对。风险处置优先级确定风险评估与分级机制建立安全风险规避与策略03对敏感数据进行加密处理，确保数据在传输、存储和使用过程中的安全性。同时，对部分数据进行脱敏处理，以减少数据泄露的风险。数据加密与脱敏实施严格的数据访问控制策略，仅允许授权人员访问敏感数据，防止数据被非法获取或滥用。数据访问控制定期对数据安全保障措施进行审计，确保各项措施的有效性，及时

4、发现并修复潜在的安全漏洞。数据安全审计数据安全保障措施对模型进行安全加固，提高模型的抗攻击能力。包括但不限于对模型结构进行优化、引入对抗性训练等技术手段。模型安全加固部署模型安全检测与监控系统，实时监测模型的运行状态，发现异常行为或潜在攻击，及时采取应对措施。模型安全检测与监控定期对模型进行安全更新与迭代，以应对新出现的安全威胁。同时，积极跟进业界最新的模型安全技术动态，及时将先进技术应用到实际产品中。模型安全更新与迭代模型安全防护手段训练样本在安全风险应对中作用04提高模型鲁棒性01通过多样化的训练样本，模型能够学习到更多的数据特征和模式，从而提高对未知数据的处理能力，增强模型的鲁棒性。识别

5、潜在威胁02针对可能存在的安全风险，训练样本中应包含相应的威胁模式。通过训练，模型能够学会识别这些潜在威胁，从而在实际应用中及时作出预警和响应。降低误报率03合理的训练样本能够使模型更加精准地判断正常数据与异常数据，减少误报情况的发生，提高安全检测的准确性。训练样本对安全风险意义数据来源多样化为确保训练样本的全面性和代表性，应从多个渠道收集数据，包括公开数据集、企业内部数据以及合作伙伴共享数据等。数据清洗与标注对收集到的原始数据进行清洗，去除重复、无效和错误数据。同时，对数据进行标注，明确正常数据与异常数据的界限，为模型训练提供准确的标签信息。数据增强技术应用数据增强技术，如对抗性样本生成、噪

6、声添加等，扩充训练样本的数量和多样性。这有助于提升模型对复杂安全风险的应对能力。训练样本收集与处理方法在线学习技术采用在线学习技术，使模型能够持续从新增数据中汲取知识。通过不断更新模型参数，确保其始终保持在最佳状态。运用主动学习策略，让模型能够自主选择最具信息量的样本进行标注和学习。这既提高了数据的利用效率，又降低了人工标注成本。通过模型融合技术，将多个单一模型的优点结合起来，形成更强大的集成模型。同时，利用模型蒸馏技术将复杂模型的知识迁移到简单模型上，实现模型的轻量化和高效