生成式人工智能的安全测试标准应用指南

简介：
本书提供了关于生成式人工智能系统的安全测试标准的应用指导，旨在帮助开发者和安全专家确保AI系统在设计、开发及部署过程中的安全性与可靠性。 4月16日，在联合国日内瓦总部万国宫举行的第27届联合国科技大会AI边会上，世界数字技术院（WDTA）与云安全联盟大中华区（CSA GCR）联合发布了两项具有重要意义的国际标准：“生成式人工智能应用安全测试标准”和“大语言模型安全测试方法”。这是国际组织首次在生成式AI应用安全及大模型安全领域制定统一的标准框架，为业界提供了明确的安全测试指南。这一举措将对推动全球人工智能技术的发展产生深远影响。 这两项重要标准由云安全联盟大中华区研究院副院长黄连金带领的专家团队编制完成。参与这项工作的单位包括CSA大中华区、OpenAI、蚂蚁集团、谷歌、微软、亚马逊、英伟达、OPPO、科大讯飞、百度和腾讯等数十家知名机构，体现了跨领域的广泛合作与集体智慧。 云安全联盟大中华区主席李雨航院士在发布时表示，“生成式人工智能应用安全测试标准”为评估AI应用程序的安全性提供了一个全面的框架。该标准详细规定了从基础模型选择到响应处理等多个关键环节的测试范围，并覆盖了所有相关层面，确保整个架构的安全性和可靠性。 ### 《生成式人工智能应用安全测试标准》解析 #### 标准发布背景及意义 4月16日，在联合国日内瓦总部万国宫举行的第27届联合国科技大会上，WDTA与CSA GCR联合发布了两项重要的国际标准：“生成式人工智能应用安全测试标准”和“大语言模型安全测试方法”。这两项标准的制定标志着国际组织首次在生成式AI及其核心组件的安全性方面建立了统一的标准框架。这一举措对于推动全球范围内的人工智能技术发展具有里程碑意义。 #### 标准内容概述 《生成式人工智能应用安全测试标准》（WDTA AI-STR-01）为评估和验证生成式AI应用程序提供了全面的指导方案，涵盖了从基础模型选择到响应处理等多个关键环节。以下是该标准的主要内容概览： 1. **基础模型选择**：确保所选模型符合应用场景的安全需求。 2. **嵌入与向量数据库**：测试检索增强生成模式中的数据存储和检索安全机制。 3. **提示执行推理**：评估用户输入处理过程，防止恶意攻击导致的潜在风险。 4. **代理行为分析**：检查AI系统的决策逻辑以确保其不会产生有害或不可预测的行为。 5. **微调安全性审查**：在模型优化过程中识别并解决可能的安全隐患。 6. **响应处理验证**：确认输出符合安全标准，防止敏感信息泄露。 #### 版本历史与版权声明 - **版本历史**: WDTA AI-STR-01的初始版本发布于2024年4月，并将根据技术进步和社会需求进行更新。 - **版权信息**: 此文档由WDTA所有，并受国际版权法保护。未经许可，不得复制、修改或分发任何部分。 《生成式人工智能应用安全测试标准》不仅为行业提供了统一的安全评估框架，还促进了跨领域的合作与交流，从而推进了全球范围内的人工智能技术的可靠性和安全性发展。