大模型组件漏洞与应用威胁安全研究报告.pdfVIP

目录

一、前言4

二、概述5

1、大模型的部署6

2、大模型相关组件9

3、大模型安全风险10

三、大模型训练微调漏12

1、训练工具漏13

2、微调工具漏14

3、小结16

四、大模型推理优化部署漏16

1、推理优化组件漏16

2、部署组件漏19

3、小结23

五、大模型应用框架漏24

1、快速构建框架漏24

2、UI及可视化工具漏29

3、分布式计算运维工具漏31

4、小结33

六、其他大模型相关工具漏33

1、工作流扩展工具漏34

2、数据及特征工具漏37

3、开发及实验环境漏39

4、小结42

七、模型使用阶段漏42

1、模型越狱（Jailbreaking）42

2、模型数据泄漏44

3、Prompt泄露与注入漏46

4、模型助手类漏47

八、总结49

一、前言

大模型是指参数量庞大、计算资源需求高的机器学习模型，涵盖自然语言处理、计算

机视觉、语音识别等多个领域。是由包含大量参数（通常数十亿个或更多）的人工神经网

络组成的模型。大模型因其庞大的参数量，能够捕捉和学习数据中的复杂关系和模式，从

而在语言理解、文本生成、简单图像识别等任务上展现出更接近人类水平的能力。由于大

模型的训练和运行需要大量的计算资源，因此也推动了高性能GPU和高效算法的研究，

使人工智能技术获得快速发展。大模型通常具有更好的泛化能力，即在未见过的数据上也

能表现出较好的性能，因为它们能够从训练数据中学习到更广泛的特征表示。大模型表现

出的各种能力其被应用到了不同的行业与领域。

随着人工智能技术的发展和算力的提升，大模型的参数量级越来越大，架构也越来越

复杂。最初的大模型是单模态的，现阶段已转变为多模态。这里的“模态”是指一种输入或

输出数据类型，例如文本、图像、视频、音频等。单模态大模型是指专门处理单一类型数

据的大模型，不涉及跨模态的交互和转换，输入输出均为同一模态。多模态大模型是指能

够同时处理多种模态数据的大模型，支持跨模态的联合理解、生成或转换。大模型开发者

在提升大模型效果及扩展其能力的同时，却较少关注大模型的安全性，其安全性也很重要。

大模型架构复杂性的提升，带来了更多的攻击面。大模型在训练和部署的过程中，还需要

很多其他的第三方组件，这些组件的安全性也与大模型的安全息息相关。这些因素为大模

型的安全性带来了更多的风险和挑战。

大模型安全是人工智能发展的核心议题，其重要性体现在三个方面：第一点，大模型

若被恶意操控可能生成虚假信息、煽动性言论或深度伪造内容，威胁社会信任与公共安全；

第二点，训练数据的隐私泄露风险可能导致用户敏感信息暴露，侵犯个体权益；第三点，

模型内在偏见可能放大社会歧视，影响教育、司法等关键领域的公平性。保障大模型

安全不仅关乎技术伦理责任，更是防止技术滥用、维护数字时代人类文明秩序的必然要

求，需通过算法透明、数据治理和价值对齐等手段构建全方位防护体系。

二、概述

本报告系统性地介绍了大模型在组件和使用阶段面临的安全问题，分析潜在漏洞及其

影响，并提出相应的安全建议。报告会按照功能分类和使用阶段的逻辑顺序展开，训练工

具、涵盖高性能推理引擎