7月5日，在2024世界人工智能大会“迈向AGI：大模型焕新与产业赋能论坛”上，蚂蚁集团联合清华大学发布大模型安全一体化解决方案“蚁天鉴”2.0版。蚁天鉴2.0新增AI鉴真功能，支持图像、视频等多模态内容真实性及深度伪造检测；并在测评功能上持续升级，打造了大模型安全测评“智能体”，并新增大模型X光、大模型基础设施测评两大测评功能。至此，蚁天鉴2.0形成了包括大模型基础设施测评、大模型X光测评、应用安全测评、AIGC滥用检测、证件伪造检测、围栏防御等在内的完整技术链条，面向行业提供全方位智能化的大模型安全测评和防御解决方案。
（图：蚂蚁集团联合清华大学发布“蚁天鉴2.0”）
蚂蚁集团副总裁、大安全技术部总裁李俊奎现场发布了这一升级产品，并介绍道，大模型和Agent智能体正带给我们前所未见的智能体验，同时也带来了模型内部幻觉、安全漏洞和深度生成内容滥用等新的挑战。蚁天鉴旨在打造AI大模型的安全铠甲，确保大模型技术在安全可靠的环境中发挥效能。
记者从现场了解到，蚁天鉴2.0有两大特色，一是在测评端研发了业内首个“测评智能体”。该测评智能体提供全流程自动化的安全测评工具，支持各种形式模型和深度学习框架，可扩展测评垂类大模型、多模态大模型及Agent智能体，并能根据被测大模型的安全水位动态调整攻击策略和出具测试用例，保障测评效果和效率。目前，蚁天鉴2.0有超300万高质量测评题库，支持最高50万/日的饱和式攻击和逐级诱导深度攻击，并实现了1工作日内完成测评，全流程自动化率＞99%。
与此同时，该智能体也增加了两项新功能。一是「大模型X-ray」。即大模型X光，可针对大模型的内在神经元进行X光扫描来做探查和判断，让研究人员了解大模型内部在发生什么、定位可能引发风险的神经元、并进行编辑修正，从而在模型内部治理幻觉，实现从源头识别和抑制风险。二是「大模型基础设施测评」。此前蚁天鉴的测评能力主要集中于大模型生成的内容安全、合规风险等检测。蚁天鉴2.0从攻击者全链路视角出发，深入扫描模型算法组件及软件系统，可及时准确发现大模型供应链及运行环境安全问题，保障云到端的应用安全可控。
同时，蚁天鉴2.0防御端新增「AI鉴真」功能。支持多模态内容真实性及深度伪造检测，可快速精准鉴别图像、视频、音频、文本内容的真伪，图像识别准确率99.9%达到行业最高优秀级（信通院测评）。目前，蚁天鉴2.0依托生成模型自建百万量级音视图多模态合成数据集，覆盖主流生成方案，有效应对AI换脸、声音模拟、证件伪造等各类深度伪造风险场景。
(图：蚁天鉴2.0大模型安全一体化解决方案全景图)
据了解，蚂蚁集团是国内较早布局大模型安全的厂商。蚁天鉴去年7月首次对外发布，1.0版本即被评为2023年世界人工智能大会“镇馆之宝”。历时1年升级到2.0版，蚁天鉴2.0构建了双重防御护栏，内置防护关注训练阶段的数据清洗和风险抑制；外置护栏融合智能风控技术，精准拦截输入和输出的风险内容，保障其应用安全。
目前，蚁天鉴的检测与防御产品已开放给20家外部机构和企业使用，为通用大模型及医疗、金融、政务等垂直领域行业大模型应用安全保驾护航。例如，上海市第一人民医院引用了蚁天鉴，有效应对医疗领域大模型应用中的信息安全与隐私保护、双向内容风险防控等挑战；蚂蚁AI金融助理“支小宝”结合蚁天鉴，通过大模型训练与推理风险管控、大模型风险点全方位评测、大模型用户交互风险管控等举措保障大模型应用安全，确保数据的准确性和金融逻辑的严格性。2024年，蚁天鉴商业化迈出重要一步，通过蚂蚁数科开始服务广泛的外部客户。
论坛现场还发布了由清华大学、中关村实验室、中国信通院、蚂蚁集团联合编制的《大模型安全实践白皮书（2024）》。这也是国内首份“大模型安全实践”研究报告，为行业打造高价值参考体系。
（图：大模型安全实践白皮书现场发布）
白皮书基于当前大模型发展趋势与挑战，提出了大模型安全实践总体框架。即确立了“以人为本，AI向善”为大模型安全建设的核心，确保技术进步服务于人类福祉；以“安全、可靠、可控”三个核心维度的大模型安全技术体系，涵盖大模型安全测评与防御的综合技术方案；以及“端、边、云”为大模型安全技术的主要承载实体。作为企业撰写方，蚂蚁集团安全生态副总裁邵晓东进行了现场发布并表示，白皮书还阐述了大模型在金融、医疗、政务等领域安全应用的案例，以及“五维一体”协同共治的治理框架，希望行业共同推动大模型安全生态发展。
本场论坛汇聚了国内外研究机构和顶尖学者以及产业人士等，从前沿技术、产业应用等不同视角分享了大模型安全的研究，探讨端云协同、端侧应用等最新趋势以及大模型安全最新体系与实践。这些深入的讨论，也将为大模型如何安全可靠地助力产业转型升级、推进数字经济发展提供更加明确的前进方向。（七喜）
（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。 ）
