本文来自微信公众号“twt企业IT社区（talkwithtrend.com）”，【作者】董生，某银行软件研发中心数据应用分析专家。
摘要
数据保护对AI大模型应用意义重大，是后者合规性的基础并有助于提升其性能，但同时，数据保护问题也是制约AI技术进一步发展的关键因素之一。本文分享了大模型数据安全保护解决方案，以及应对各类风险项的防范措施。
一、引言
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，AI大模型在各个领域都展现出了巨大的潜力和价值。然而，在享受AI大模型带来的便利的同时，数据保护问题也日益凸显，成为制约AI技术进一步发展的关键因素之一。
二、数据保护在AI大模型中的重要性
1.数据保护是AI大模型合规性的基础
AI大模型在处理用户数据时，必须遵守相关的法律法规和隐私政策。数据保护是确保AI大模型合规性的基础。通过采取有效的数据保护措施，如数据加密、访问控制、数据脱敏等，可以确保用户数据在传输和存储过程中的安全性，防止数据泄露和滥用。同时，建立合规的数据处理流程和审计机制，有助于AI大模型在满足法律法规要求的同时，提升用户的信任度和满意度。
2.数据保护有助于提升AI大模型的性能
数据质量是影响AI大模型性能的关键因素之一。通过保护数据的安全性和完整性，可以确保AI大模型在训练过程中使用到高质量的数据集。高质量的数据集有助于提升AI大模型的准确性和鲁棒性，使其能够更好地适应各种应用场景。此外，通过监测和防御对抗样本攻击等新型安全威胁，可以进一步保障AI大模型的性能和稳定性。
3.数据保护是维护用户隐私的重要手段
用户隐私是AI大模型应用中不可忽视的问题。通过采取有效的数据保护措施，如匿名化处理、权限管理等，可以确保用户数据在AI大模型中的应用过程中不被泄露或滥用。这有助于维护用户的隐私权益，提升用户对AI大模型的信任度和接受度。同时，对于涉及敏感个人信息的数据处理，AI大模型必须获得用户的明确同意或符合法律、行政法规规定的其他情形，以确保数据处理行为的合法性。
4.数据保护有助于防范网络安全风险
AI大模型作为新型的网络应用形式，面临着多种网络安全风险。通过加强数据保护，可以有效防范这些风险。例如，通过采用数据加密技术，可以确保用户数据在传输过程中的安全性；通过建立入侵检测和防御系统，可以及时发现并阻止恶意攻击；通过建立数据备份和恢复策略，可以确保在发生数据泄露或损坏时能够及时恢复数据。这些措施有助于提升AI大模型的网络安全防护能力，保障其稳定运行和用户的利益。
三、大模型数据安全的挑战与问题
1.训练中的数据安全问题
AI大模型技术主要依赖海量数据进行训练，这些数据往往包含用户的敏感信息。一旦这些数据被恶意利用或泄露，将带来严重的后果。
（1）数据泄露问题及影响
AI大模型在训练过程中需要处理大量的数据，这些数据通常被存储在云端。然而，云端环境中的数据在传输和存储过程中可能面临泄露的风险。攻击者可能通过窃取数据或利用漏洞来访问敏感信息，导致用户隐私泄露、企业商业秘密外泄等严重后果。
此外，AI大模型的开源也增加了数据泄露的风险。开源使得任何人都可以访问和修改模型的代码和数据集，这种开放性虽然有助于技术快速发展和迭代，但也增加了含有某些特定信息的数据被不当访问的风险。
（2）数据篡改问题及影响
数据篡改是恶意攻击者可能采取的手段之一，通过修改AI模型的训练数据，导致数据的真实性、完整性和可靠性受到损害，进而影响基于这些数据进行的所有分析和决策。数据篡改可能导致模型无法学习到数据的真实分布，从而导致模型性能下降，如准确率降低、过拟合或欠拟合等问题。
（3）数据投毒问题及影响
数据投毒是指攻击者在训练数据中故意添加错误或有害的信息，以破坏大模型的性能或引导其产生错误的输出。这种攻击方式对于依赖大模型进行决策的系统来说具有极大的威胁。例如在关键领域如金融、医疗、自动驾驶等，模型因数据投毒而做出的错误决策可能造成严重后果。
（4）差异化数据处理问题及影响
AI大模型需要大量的训练数据来进行学习和优化，要保障训练过程中的数据安全。由于个人数据的差异性，如何处理个性化的数据成为了一个难题。一方面，需要保证数据的差异性，另一方面，又不得不考虑数据隐私保护的问题。
2.部署过程中的数据安全问题
大模型的数据安全，不只在训练过程中存在，在运营过程中也面临着诸多安全问题。这些问题主要包括对抗攻击、后门攻击和prompt攻击等。
（1）对抗攻击问题及影响
对抗攻击指的是对目标机器学习模型的原输入施加轻微扰动以生成对抗样本（AdversarialExample）来欺骗目标模型（亦称为受害模型，VictimModel）的过程。大模型技术的出现为AI机器视觉等的发展创造了新的可能，也为应对检测泛化能力和抗攻击能力的挑战提供了契机，但也面临着安全方面的巨大挑战。
对抗攻击是诱使模型输出我们不期望的内容的输入，在这些攻击中，精心操纵的输入可以驱动机器学习结构产生可靠的错误输出，从而对攻击者有利。这些扰动可能非常小，通常无法察觉。攻击可以是有目标的，获取特定的模型的输出，也可以是无目标的，产生错误的生成。常见的对抗攻击的方式包括token操作、越狱prompt等。
对抗攻击不仅影响模型的准确性，还可能对依赖AI模型的系统造成严重后果。可能生成违法、违规或不道德的内容，损害社会公共利益和道德底线。此外攻击者可能通过构造对抗样本并观察模型的反应来窃取模型的权重或结构信息，从而复制模型功能进行恶意行为。
（2）后门攻击问题及影响
后门攻击是指攻击者在训练大模型时嵌入特定的“后门”，使得攻击者能够在不破坏模型整体性能的情况下，绕过常规的安全控制，进行潜在破坏或数据窃取，通过特定的输入来操纵模型的输出结果。这种攻击方式具有隐蔽性和难以检测的特点。后门攻击通过操纵模型的决策过程，可能间接导致数据泄露或数据被滥用。
（3）prompt攻击问题及影响
Prompt攻击（也称为提示注入攻击）是一种针对自然语言处理（NLP）模型的安全威胁，特别是在那些使用提示（prompt）来引导模型生成特定输出的应用中。在这种攻击中，攻击者通过精心设计的输入（即恶意提示），试图操纵语言模型输出的技术。它类似于传统软件安全中的SQL注入或命令注入攻击，通过精心构造的输入，绕过模型的正常处理流程，实现未授权的数据访问、执行恶意代码或产生有害输出。提示词注入可分为直接注入和间接注入两种形式，前者是直接在用户输入中添加恶意指令，后者则是将恶意指令隐藏在可能被模型检索或摄入的文档中。
攻击者可通过Prompt攻击获取敏感或机密信息。在某些情况下，可能导致模型执行恶意代码，对系统安全构成威胁。
3.运营过程中的数据安全问题
（1）数据滥用问题及影响
数据滥用是指在未经授权或违反隐私政策的情况下，对个人信息或敏感数据进行不当收集、使用、共享或披露的行为。如果训练数据存在偏见或歧视性内容，大模型在生成结果时也可能反映出这些偏见和歧视。这可能导致不公平的决策和结果，对社会造成负面影响。滥用数据可能导致数据质量下降，进而影响大模型的准确性和可靠性。例如，使用不准确或过时的数据进行训练，可能导致模型无法正确识别或预测。
此外数据滥用会损害公众对大数据和人工智能技术的信任。如果公众认为这些技术不安全或不可靠，就可能拒绝使用这些技术，从而影响其推广和应用。
（2）记忆风险问题及影响
大模型的记忆风险主要涉及模型在训练过程中可能记住并泄露敏感信息的问题，这些信息可能在后续的模型输出中被无意中泄露，从而对用户隐私和数据安全构成威胁。这些数据也有可能被滥用。
四、大模型数据安全保护解决方案
1.技术手段
（1）数据加密与隐私保护
差分隐私技术：通过在训练数据中添加噪声，保护用户数据不被直接识别，同时确保模型的学习效果。
同态加密：允许在加密状态下进行数据处理和计算，确保数据在传输和存储过程中的安全性。
数据脱敏：对敏感数据进行处理，使其在不改变原有数据分布的前提下，无法直接识别出个人或敏感信息。常用的脱敏技术包括替换法、掩码法、加密法和数据扰动。
加密存储：对大模型中的对话数据、用户账户隐私信息、模型信息进行加密存储，设置身份认证和访问控制策略，降低隐私数据被窃取和篡改的风险。
校验值：为数据增加校验值，例如MD5或者SM3算法，算法的过程和结果都是单向的，无法逆向推导出原始数据，用于验证数据的完整性，确保数据在传输和存储过程中未被篡改。
（2）安全评测与鲁棒性增强
安全评测机制：建立综合性的评测体系，包括对抗攻击、后门攻击、prompt攻击等测试，全面评估模型的安全性。
数据清洗：选择可信度高、正确导向的数据源进行合法采集，并对采集的数据进行清洗，筛选出有问题的数据，并将相关数据从训练数据中移除。
鲁棒性增强：通过改进算法训练方法、调整模型结构、扩充多样化的训练数据集等方式，增强模型对恶意输入的抵抗能力。
后门检测能力：建设模型后门检测机制，深入分析模型行为模式，及时发现异常行为，防止后门攻击。
（3）联邦学习与数据隔离
联邦学习：允许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，仅共享模型参数更新，保护用户隐私。
数据隔离：将不同来源、不同敏感级别的数据进行隔离处理，防止数据泄露和滥用。
（4）内容安全检测与过滤
内容安全合规审核：对模型生成的输出内容进行安全合规性审核，确保内容符合法律法规和道德规范。
敏感内容过滤：通过敏感词过滤、语义分析等技术手段，过滤掉可能引发安全风险的内容。
2.管理方法
（1）数据安全管理体系
建立数据安全管理制度：明确数据收集、存储、处理、传输等各个环节的安全要求和管理责任。
数据分类与保护：根据数据的敏感程度和重要性进行分类，制定相应的保护措施和访问权限。
（2）数据源审核与数据清洗
数据源审核：选择可信度高、正确导向的数据源进行合法采集，确保数据的真实性和可靠性。
数据清洗：对采集到的数据进行清洗，去除重复、错误、无效的数据，以及可能存在的恶意数据。除了常规的数据清洗方法，还可以利用数据保护副本内容。例如，利用数据保护副本内容安全的智能检测，基于AI对多副本的行为进行识别，过滤风险副本和异常数据副本，对训练集数据源进行清洗。
（3）安全培训与意识提升
安全培训：定期对模型开发、运维、使用等人员进行安全培训，提高他们的安全意识和技能水平。
安全意识提升：通过宣传、教育等方式，提升全社会对人工智能安全问题的认识和重视程度。
（4）风险评估与应急响应
风险评估：在模型开发、部署、运行等各个阶段进行风险评估，识别可能存在的安全隐患和威胁。
应急响应：制定应急预案和响应机制，一旦发生数据安全事件，能够迅速采取措施进行处置和恢复。
五、大模型数据安全常见防范措施
表1大模型数据安全常见防范措施
六、AI大模型数据保护的未来发展
1.区块链技术
区块链技术以其独特的去中心化、不可篡改和高度透明的特性，为AI大模型的数据安全提供了有力保障。
（1）增强数据抗攻击能力
区块链的分布式账本意味着数据不是存储在单一的服务器上，而是分布在网络中的多个节点上。即使某个节点遭受攻击，数据也不会丢失或被篡改，因为其他节点仍然保存着完整的数据副本。
（2）提供数据安全防线
区块链利用先进的加密技术保护数据在传输和存储过程中的安全，确保只有授权的用户才能解密和访问敏感信息。同时，共识机制如“权益证明”“拜占庭容错”等，确保了网络中所有参与者对数据的一致性认可，不仅保证了数据的一致性和有效性，也提高了网络对恶意篡改行为的抵抗力。
（3）提升数据管理公信力
区块链通过为每笔交易分配一个唯一的哈希值，并将其以区块的形式永久记录在不可篡改的链上，每个区块的时间戳精确记录了数据的添加时间，增强了数据的历史可追溯性，确保了所有数据操作的透明性和可验证性。
当AI大模型与区块链技术结合时，可以利用区块链的这些特性来确保数据的完整性、真实性和不可篡改性，从而增强AI大模型对数据的信任度和依赖度。
2.可解释性AI技术
可解释性AI技术则侧重于提高AI模型的可理解性和透明度，使用户能够更清晰地了解模型的决策过程和依据。
（1）利用解释性技术提高LLM可信赖性和对齐度。
通过使用可解释性技术，如LIME和SHAP，可以提升模型的可信度（Trustworthiness）和使其与人类价值观对齐（HumanAlignment）。这对于大模型在医疗、金融、法律和教育等关键领域的应用尤为重要，确保这些模型能够遵守人类的道德准则和安全标准。
LIME通过构建一个简单模型来近似复杂模型在特定输入点附近的决策边界，从而解释模型为何对该输入作出特定预测。它生成扰动样本围绕给定实例，并拟合一个简单、可解释的模型（如线性回归）到这些样本上。Lime在数据安全方面，帮助理解模型的决策过程，发现潜在的安全问题或异常情况。
SHAP基于博弈论中的Shapley值，为每个特征分配一个Shapley值，表示其对预测的贡献。Shap具有局部准确性、缺失性处理和一致性等优点。它可以帮助解释复杂模型的决策依据，增强模型的透明度和可理解性。在数据安全上，有助于识别对模型输出有重要影响的特征，从而更好地理解数据的敏感性和潜在风险。
（2）可解释的提示技术（prompts）用于提升LLM安全性
通过提示技术，可以精确地指定LLM所需的数据范围。例如，在进行数据查询时，明确告知LLM只需要从特定的数据源或数据类别中获取信息，避免其访问无关或敏感的数据。这样可以防止LLM因误解指令而意外获取或处理不应该涉及的数据，从而降低数据泄露的风险。
可解释的提示技术可以帮助识别和防范恶意的提示注入攻击。通过在提示中加入验证机制或对输入的提示进行合法性检查，可以阻止攻击者通过精心构造的恶意提示来操纵LLM的行为，获取敏感信息或执行恶意操作。例如，设置提示的语法规则和语义限制，当接收到不符合规则的提示时，LLM能够拒绝执行并发出警告。
（3）Attention机制
在自然语言处理领域，注意力机制通过显示模型在处理特定输入时对不同部分的关注程度。注意力权重，可以直观地反映模型在生成文本时如何关注不同输入部分。注意力机制让模型在处理序列数据时关注最重要的部分，例如在处理文本时，能关注到对当前任务最有帮助的信息。通过了解模型对输入数据的关注焦点，有助于发现数据中的关键特征和模式，进而更好地评估数据的安全性和潜在风险。
（4）SAE稀疏编码器
SAE可以用于特征提取和降维，从而揭示模型的内部工作机制。通过训练SAE模型，可以获得数据的稀疏编码，这些编码可以作为特征选择和降维的具，从而提高模型的可解释性。在数据安全方面，有助于分析模型在处理数据时所关注的重要特征，从而更好地理解数据的敏感性和可能存在的安全隐患。
AI大模型技术的发展给我们带来了诸多便利，同时也带来了数据保护的挑战。第一，需要制定和完善训练数据的相关合规规定，并在执行中遵守。第二，在发展大模型技术的时候，既要应用层面发展，更要底层数据安全保护技术同步发展。第三，在技术实施方面，要持续探索数据保护如何基于数据利用能力为AI大模型提供可靠数据以及针对动态训练过程提供保护能力。相信在未来，随着技术的进步和法律的完善，数据保护技术将为AI大模型的发展路径重塑。
