基于密码的大模型安全治理的思考

文章目录

  • 前言
  • 一、大模型发展现状
    • 1.1 大模型技术的发展历程
    • 1.2 大模型技术的产业发展
  • 二、大模型安全政策与标准现状
    • 2.1 国外大模型安全政策与标准
    • 2.2 我国大模型安全政策与标准


前言

随着大模型技术的迅速发展和广泛应用,其安全性问题日益凸显。密码学作为网络空间安全的核心技术之一,在保障大模型系统安全方面发挥着重要作用。

围绕大模型技术发展态势、安全政策与标准现状,针对所面临的安全威胁与风险,研究密码技术在大模型系统安全治理中的应用,并提出基于密码的安全治理架构,阐述架构的构建原理和关键组成,为大模型的安全防护提供了新的视角,为后续密码学与人工智能技术的融合研究提供参考。

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一、大模型发展现状

1.1 大模型技术的发展历程

2006 年,Geoffrey Hinton 及其团队提出“深度学习”的概念,用于训练深层次的神经网络。回顾过去十多年的技术发展,随着计算硬件(尤 其是 GPU)的发展和海量标注数据的获得,深度学习主要经历了 3 大转变:从“标注数据监督学习”的任务特定模型,转变到“无标注数据预训 练 + 标注数据微调”的预训练模型,再转变到“大规模无标注数据预训练 + 指令微调 + 人类对齐” 的大模型,逐步成为实现人工智能的关键技术, 推动人工智能技术进入大模型时代。

2022 年底,由 OpenAI 发布的语言大模型 ChatGPT 引发了社会的广泛关注,发布后仅两个月,用户数突破一亿人。在“大模型 + 大数据 +大算力”的加持下,ChatGPT 能够通过自然语言交互完成多种任务

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