企業(yè)私有化大模型部署的優(yōu)勢
在當(dāng)今數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大潮中，企業(yè)對于數(shù)據(jù)的安全性、隱私保護以及系統(tǒng)的自主可控性需求日益增強。
更多小知識
企業(yè)私有化大模型，即部署在企業(yè)內(nèi)部的大模型，為了確保數(shù)據(jù)安全和隱私保護，需要自帶防護力。這種防護力主要通過以下幾個方面來實現(xiàn)：
全維安全測試
涵蓋多個維度：進行涵蓋代碼安全、主機安全基線、基礎(chǔ)設(shè)備安全和數(shù)據(jù)安全等多個維度的全維安全測試。從硬件到系統(tǒng)再到應(yīng)用，確保每一層架構(gòu)都經(jīng)過嚴(yán)格的安全審查。
專業(yè)測試體系：例如，永信至誠通過其「數(shù)字風(fēng)洞」產(chǎn)品體系，為企業(yè)私有化AI系統(tǒng)銘刻安全基因。這種測試體系能夠模擬各種攻擊場景，評估系統(tǒng)的安全性能。
AI原生安全一體化服務(wù)引擎
實現(xiàn)隔離：為大模型一體機封裝專屬的“AI原生安全”一體化服務(wù)引擎，實現(xiàn)上層AI應(yīng)用與底層軟硬件AI基礎(chǔ)能力的隔離。
多種安全手段：采用身份驗證、數(shù)據(jù)權(quán)限分級等手段，確保對的人訪問使用授權(quán)范圍內(nèi)的知識庫，并支持對特定數(shù)據(jù)進行脫敏處理，保障內(nèi)部信息數(shù)據(jù)安全。
模塊校驗：封裝多個AI服務(wù)能力模塊，如提示模塊、AI記憶力模塊、路由模塊、通信模塊、工具模塊等，所有模塊的數(shù)據(jù)交互均經(jīng)過原生安全模塊校驗。
持續(xù)運營中的安全管控和審計
實時監(jiān)控：在每臺大模型一體機中設(shè)置專屬的安全管家系統(tǒng)，提供可視化界面，實時監(jiān)控一體機的“數(shù)字健康”狀態(tài)。
行為審計：通過行為審計、應(yīng)用審計等監(jiān)控算力執(zhí)行情況、主機各種安全策略的實時狀態(tài)、AI大模型、知識庫及相關(guān)智能體的安全狀況和防護情況。
威脅情報同步防御：聯(lián)動威脅情報系統(tǒng)，實現(xiàn)威脅情報同步防御，預(yù)警AI異常，全面保障大模型安全運營。
遵守數(shù)據(jù)不出域原則
減少數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險：遵守數(shù)據(jù)安全中的基本原則，即數(shù)據(jù)不出域，不將數(shù)據(jù)集中發(fā)送給大模型進行應(yīng)用或推理，以減少數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險。
采用先進安全技術(shù)
差分隱私技術(shù)：在模型訓(xùn)練或推理過程中添加隨機噪聲，使得模型的輸出對于任何單個訓(xùn)練樣本或輸入樣本都不太敏感，達到隱私保護的目的。
聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)：允許大模型在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下進行訓(xùn)練，通過在本地設(shè)備上處理數(shù)據(jù)，僅共享大模型的參數(shù)更新，有效保護用戶隱私。
強化密碼管理和安全攻擊檢測
使用復(fù)雜密碼：使用復(fù)雜且獨特的密碼，并定期更換，避免使用簡單的生日、電話號碼等易被猜到的組合。
安全檢測手段：通過安全檢測手段，檢測大模型在應(yīng)用過程中是否存在提示注入攻擊、對抗攻擊和隱私攻擊，從輸入側(cè)防御提示注入攻擊，過濾掉可能導(dǎo)致攻擊行為的提示注入和潛在的敏感內(nèi)容。
內(nèi)容安全合規(guī)審核
識別并避免輸出風(fēng)險內(nèi)容：安全合規(guī)審核的目標(biāo)是識別并避免輸出風(fēng)險內(nèi)容，以確保大模型和相關(guān)應(yīng)用的內(nèi)容安全。
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