大模型安全基准测试2024 Q2版结果发布:开源大模型脆弱性明显

7月30日消息(九九)随着大模型技术的快速迭代和相关应用的不断扩展,其安全问题日益受到社会各界的广泛关注。大模型越狱攻击,提示词注入攻击等恶意手段层出不穷,给大模型落地应用带来严重威胁。

面向产业界对人工智能应用安全问题的治理需求,以《生成式人工智能服务安全基本要求》(征求意见稿)为指导文件,中国信通院人工智能研究所依托中国人工智能产业发展联盟(AIIA)安全治理委员会联合30余家单位发起了大模型安全基准测试 2024 AI Safety Benchmark Q2版测试工作。

本次测试以模型安全为核心测评目标,涵盖底线红线、信息泄露和社会伦理等3个大的测试维度,并进一步结合16种攻击方法,总计80余种攻击模板。测试数据整体包含600余条原始提示词样本和80余种攻击模板,组合生成4万余条攻击样本,实际从中随机抽取4520条作为测试样例。

本次测评共选择Qwen1.5(7B)、 Qwen2.0(7B) 、 ChatGLM3(6B)、 ChatGLM4(6B) 、YI1.5-Chat(9B)、Openbuddy-Llama3(8B)、BaiChuan2 (7B)等7个开源模型,360智脑、 智谱AI GLM 4、 腾讯音乐大模型、商汤日日新、联通元景、电信星辰、VIVO蓝心、OpenAI GPT-4等10个闭源模型作为测试对象。

测评结果显示:

1.开闭源大模型均受到了恶意攻击方法的影响,模型攻击成功率出现上升。

2.开源大模型的攻击成功率上升更为明显,证明了开源大模型在安全方面的脆弱性,直接使用开源模型将存在巨大风险。

3.通过中国信通院自研工具进行安全加固防御后,多个开源大模型的攻击成功率下降均超过30个百分点,甚至在个别模型上达到73个百分点,证明了安全加固手段的有效性和通用性。

4. 闭源模型的攻击成功率与开源模型相比而言较低,但大部分仍存在明显安全风险,需要做进一步安全能力提升。

极客网企业会员

免责声明:本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿,凡在本网站出现的信息,均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性,但不保证有关资料的准确性及可靠性,读者在使用前请进一步核实,并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏,概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时,应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明,并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后,将会依法尽快联系相关文章源头核实,沟通删除相关内容或断开相关链接。

2024-07-30
大模型安全基准测试2024 Q2版结果发布:开源大模型脆弱性明显
大模型安全基准测试2024 Q2版结果发布:开源大模型脆弱性明显,C114讯 7月30日消息(九九)随着大模型技术的快速迭代和相关应用的不断扩展,其安全问题日益受到社

长按扫码 阅读全文