7月30日消息,，隨著大模型技術的快速迭代和相關應用的不斷擴展,，其安全問題日益受到社會各界的廣泛關注。大模型越獄攻擊,，提示詞注入攻擊等惡意手段層出不窮,，給大模型落地應用帶來嚴重威脅,。

面向產業(yè)界對人工智能應用安全問題的治理需求，以《生成式人工智能服務安全基本要求》（征求意見稿）為指導文件,，中國信通院人工智能研究所依托中國人工智能產業(yè)發(fā)展聯(lián)盟（AIIA）安全治理委員會聯(lián)合30余家單位發(fā)起了大模型安全基準測試 2024 AI Safety Benchmark Q2版測試工作,。

本次測試以模型安全為核心測評目標，涵蓋底線紅線,、信息泄露和社會倫理等3個大的測試維度,，并進一步結合16種攻擊方法，總計80余種攻擊模板,。測試數據整體包含600余條原始提示詞樣本和80余種攻擊模板,，組合生成4萬余條攻擊樣本，實際從中隨機抽取4520條作為測試樣例,。

本次測評共選擇Qwen1.5（7B）,、 Qwen2.0（7B） 、 ChatGLM3（6B）,、 ChatGLM4（6B） ,、YI1.5-Chat（9B）、Openbuddy-Llama3（8B）,、BaiChuan2 （7B）等7個開源模型,，360智腦、 智譜AI GLM 4,、 騰訊音樂大模型,、商湯日日新、聯(lián)通元景,、電信星辰,、VIVO藍心、OpenAI GPT-4等10個閉源模型作為測試對象,。

測評結果顯示：

1.開閉源大模型均受到了惡意攻擊方法的影響,，模型攻擊成功率出現(xiàn)上升。

2.開源大模型的攻擊成功率上升更為明顯,，證明了開源大模型在安全方面的脆弱性,，直接使用開源模型將存在巨大風險,。

3.通過中國信通院自研工具進行安全加固防御后，多個開源大模型的攻擊成功率下降均超過30個百分點,，甚至在個別模型上達到73個百分點,，證明了安全加固手段的有效性和通用性。

4. 閉源模型的攻擊成功率與開源模型相比而言較低,，但大部分仍存在明顯安全風險,，需要做進一步安全能力提升。