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LLM 应用程序的红队:从原型到生产.pdf

上传人: 张** 编号:167565 2024-06-15 52页 3.91MB

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本文主要讨论了大型语言模型(LLM)在实际应用中可能面临的安全风险,并提出了一系列应对措施。作者Corey Abshire是Databricks的高级AI专家解决方案架构师,他与Luca Martial合作,对LLM应用的安全性进行了深入探讨。 文章首先概述了LLM应用可能面临的风险,包括声誉、法律、数据安全和服务中断等方面。接着,作者强调了在部署LLM应用时,了解其风险并根据具体场景建立相应流程的重要性。为了识别和缓解这些风险,文章提出了一些实用的技术,如红队测试、漏洞扫描、基准测试等。 此外,文章还指出,AI安全问题与社会的技术系统密切相关,无法将技术与社会背景分离。作者呼吁业界关注AI安全问题,并提出了一个多轮测试的方法,以逐步深入了解风险表面,发现潜在的威胁。 最后,文章强调了安全是一个持续的过程,而非一次性产品。为了确保LLM应用的安全和质量,作者建议在开发过程中尽早检测潜在问题,并建立一套政策和管理流程来预防和减轻风险。同时,还需要在生产环境中持续监控,以便发现并解决问题。
"AI应用安全风险知多少?" "如何避免聊天机器人变成风险源?" 如何确保大型模型不失控?"
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