【CSAGCR】大语言模型威胁分类

云安全联盟大中华区（CSA GCR）近日发布了《大语言模型威胁分类》报告，这份报告全面分析了大语言模型（LLM）在医疗保健中的信息技术治理、风险与合规性问题。报告详尽地探讨了LLM的关键资产、服务生命周期、影响类别和威胁类别，旨在为政策制定者、技术专家和行业决策者提供一个清晰的理解和应对LLM相关风险的框架。报告中不仅包含了LLM资产的分类，还详细描述了从数据资产到模型参数的各个方面，以及LLM服务生命周期的管理，覆盖了从准备到退役的各个阶段，是LLM风险管理和安全控制领域的重要参考资料，其中包含了许多针对行业挑战的深刻见解和实用指导。

在人工智能迅猛发展的今天，大语言模型（LLM）已成为技术革新和业务转型的核心力量。它们在自然语言理解、生成与处理方面的强大能力，正在深刻改变人与信息、技术的互动方式。然而，随着LLM应用的广泛推广，伴随而来的是一系列复杂的风险和挑战，尤其是在安全性、隐私保护和合规性方面，全球范围内的应对压力愈加凸显。

《大语言模型威胁分类》报告为我们提供了一个全面的风险管理框架，帮助各行业识别、评估和管理LLM应用过程中可能遇到的风险。报告详尽地分析了LLM的关键资产、服务生命周期、影响类别和威胁类别，为政策制定者、技术专家和行业决策者提供了一个清晰的理解和应对LLM相关风险的框架。

报告指出，LLM资产的分类，详细描述了从数据资产到模型参数的各个方面；LLM服务生命周期的管理，涵盖了从准备到退役的各个阶段；以及LLM服务的影响和威胁类别，包括数据泄露、模型操纵、供应链安全等关键领域。这些内容为我们提供了LLM风险管理和安全控制领域的关键参考资料，帮助我们在应对LLM带来的技术挑战时做出更明智的决策。

在LLM服务的生命周期中，报告详细描述了从准备、开发、评估与确认、部署、交付到服务退出的各个阶段。在准备阶段，数据收集、数据管理、数据存储、资源供应和团队专业知识是构建大语言模型的基础。开发阶段包括设计、训练和开发过程中的关键考量。评估与确认阶段则涉及评估、验证/红队和重新评估。部署阶段包括编排、AI服务供应链和应用。交付阶段则涉及运营、维护和持续改进。服务退出阶段包括归档、数据删除和模型处置。

报告还强调了LLM服务影响分类的重要性，包括机密性、完整性、可用性以及滥用/误用和隐私丧失。这些分类为我们提供了对LLM相关风险的概括分类，帮助我们更好地理解和应对LLM服务可能带来的风险。

在威胁分类方面，报告列出了一系列需要重点考虑并缓解的潜在风险和漏洞。这些包括模型操纵、数据投毒、敏感数据泄露、模型窃取、模型故障/失灵、不安全的供应链、不安全的应用程序/插件、拒绝服务和缺少治理/合规性。每个类别都代表一个独特的挑战，可能会损害大语言模型服务的完整性、安全性和有效性。

报告中的数据和观点为我们提供了深刻的洞察。例如，数据投毒是指操纵大语言模型训练数据的一种行为，攻击者可能故意向训练数据中注入虚假、误导性或无用信息，或利用数据集中已有的错误和偏差。无论哪种情况，数据投毒都可能使模型受到污染，导致模型学习到错误的模式，产生带有偏见的预测结果，并降低其可信度。

此外，模型故障/失灵指大语言模型服务中可能出现的软件错误、硬件故障、操作错误等问题。此类事件可能会破坏服务可用性、降低性能、破坏模型输出准确性和可靠性。

报告的结论是，我们需要采取全面的方法应对大模型服务的威胁风险，包括但不限于实施强有力的安全措施、进行持续的风险评估、集成威胁情报，以及制定针对模型独特特性的主动缓解策略。从安全控制和风险管理的角度出发，我们需要识别与大模型系统相关的弱点和漏洞，以便采取相应的预防和修复措施。

这篇文章的灵感来自于《大语言模型威胁分类》报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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