独行快，众行远 ，AI+安全煮酒论道

图：基于dify+Exa搭建的论文搜索与提取应用

    本地输入主要是2025年关于大模型存在哪些安全风险和应对措施？以下为输出内容，笔者针对输出做了部分调整。

一、《大型语言模型安全的整体调查》

1、发布时间和作者
2025年1月13日发布，作者包括Shidan、Shen Tianhang、Xiong Deyi等（标注为共同贡献作者）。

2、核心观点
该论文全面探讨了大型语言模型（LLMs）面临的安全挑战及其应对策略。研究指出，LLMs在语言理解和生成方面表现卓越，广泛应用于机器翻译、文本生成和推荐系统等领域。
然而，其安全性问题如幻觉（生成错误但看似合理的信息）、后门攻击（恶意操控模型输出）和隐私泄露（训练数据中的敏感信息暴露）严重威胁模型的可信度。
论文提出需通过多维度防御机制（如对抗训练、联邦学习）和技术治理框架来缓解风险，并呼吁跨学科合作以确保LLMs的安全部署。

3、论文链接地址
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二、《大型语言模型的风险评估与安全分析》

1、发布时间和作者
2025年8月24日提交，Xiaoyan Zhang, Dongyang Lyu, Xiaoqi Li

2、核心观点
研究聚焦LLMs的安全漏洞及攻击手段，强调其因依赖海量未筛选数据而面临的潜在威胁，包括恶意数据注入导致的模型行为偏差（如有毒输出、幻觉）。
论文系统分析了数据投毒、提示注入等攻击方式，并提出防御方案如鲁棒性训练、强化学习人类反馈（RLHF）和数据增强。
作者建议建立标准化的安全评估数据集，并推动可解释性防御技术的研究，以增强模型在关键领域（如医疗、法律）的可靠性。

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三、《大型语言模型的安全、安全与隐私调查》

1、发布时间和作者
2025年3月1日发布，作者包括OpenAI团队及J. Achiam、S. Adler等研究者。

2、核心观点
论文从AI技术革新的背景切入，指出LLMs在推动行业变革的同时，面临三大核心问题：

• 安全性safety（如幻觉）

• 安全性security（如后门攻击）

• 隐私（如训练数据泄露）

研究详细分类了各类威胁的机制，例如通过模型反演提取敏感数据，并评估了现有防护措施（如差分隐私、机密计算）的局限性。
此外，作者提出需结合技术手段（如安全知识迁移）和政策框架（如隐私治理标准）构建综合解决方案。

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四、《大型语言模型的安全问题调查》

1、发布时间和作者
2025年5月24日提交，Miles Q. Li, Benjamin C. M. Fung

2、核心观点
该研究梳理了LLMs在部署过程中暴露的数据安全问题，特别是恶意输入导致的模型失效（如生成有害内容）。
论文对比了多种防御技术的优劣，包括对抗训练提升模型鲁棒性、实时监控异常输出等，并指出当前研究的空白领域，如动态更新机制和跨模型安全协作。

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五、《大型语言模型的隐私风险与保护调查》

1、发布时间和作者
2025年5月4日发布，作者包括Chen Kang、Zhou Xiuze等6人。

2、核心观点
研究重点分析LLMs的隐私泄露途径，如成员推断攻击（判断数据是否属于训练集）和训练数据提取攻击。
论文总结了保护技术，包括推断检测、联邦学习及后门缓解，并呼吁发展安全知识迁移和隐私风险评估框架，以应对模型在开放式应用中可能引发的伦理争议。

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