企业私有化大模型如何自带防护力?

企业私有化大模型自带防护力的实现方式

企业私有化大模型，即部署在企业内部的大模型，为了确保数据安全和隐私保护，需要自带防护力。这种防护力主要通过以下几个方面来实现：

全维安全测试

涵盖多个维度：进行涵盖代码安全、主机安全基线、基础设备安全和数据安全等多个维度的全维安全测试。从硬件到系统再到应用，确保每一层架构都经过严格的安全审查。

专业测试体系：例如，永信至诚通过其「数字风洞」产品体系，为企业私有化AI系统铭刻安全基因。这种测试体系能够模拟各种攻击场景，评估系统的安全性能。

AI原生安全一体化服务引擎

实现隔离：为大模型一体机封装专属的“AI原生安全”一体化服务引擎，实现上层AI应用与底层软硬件AI基础能力的隔离。

多种安全手段：采用身份验证、数据权限分级等手段，确保对的人访问使用授权范围内的知识库，并支持对特定数据进行脱敏处理，保障内部信息数据安全。

模块校验：封装多个AI服务能力模块，如提示模块、AI记忆力模块、路由模块、通信模块、工具模块等，所有模块的数据交互均经过原生安全模块校验。

持续运营中的安全管控和审计

实时监控：在每台大模型一体机中设置专属的安全管家系统，提供可视化界面，实时监控一体机的“数字健康”状态。

行为审计：通过行为审计、应用审计等监控算力执行情况、主机各种安全策略的实时状态、AI大模型、知识库及相关智能体的安全状况和防护情况。

威胁情报同步防御：联动威胁情报系统，实现威胁情报同步防御，预警AI异常，全面保障大模型安全运营。

遵守数据不出域原则

减少数据泄露风险：遵守数据安全中的基本原则，即数据不出域，不将数据集中发送给大模型进行应用或推理，以减少数据泄露的风险。

采用先进安全技术

差分隐私技术：在模型训练或推理过程中添加随机噪声，使得模型的输出对于任何单个训练样本或输入样本都不太敏感，达到隐私保护的目的。

联邦学习技术：允许大模型在不共享原始数据的情况下进行训练，通过在本地设备上处理数据，仅共享大模型的参数更新，有效保护用户隐私。

强化密码管理和安全攻击检测

使用复杂密码：使用复杂且独特的密码，并定期更换，避免使用简单的生日、电话号码等易被猜到的组合。

安全检测手段：通过安全检测手段，检测大模型在应用过程中是否存在提示注入攻击、对抗攻击和隐私攻击，从输入侧防御提示注入攻击，过滤掉可能导致攻击行为的提示注入和潜在的敏感内容。

内容安全合规审核

识别并避免输出风险内容：安全合规审核的目标是识别并避免输出风险内容，以确保大模型和相关应用的内容安全。