保护AI模型权重：防止前沿模型被盗用和滥用

2024-6-13

保护AI模型权重：防止前沿模型被盗用和滥用 Securing AI Model Weights: Preventing Theft and Misuse of Frontier Models

页面：128,作者/机构:RAND Corporation

简介:这份来自兰德公司的报告对人工智能 (AI) 领域的从业者和研究人员来说至关重要，因为它深入探讨了保护前沿AI模型的权重免遭盗窃和滥用的策略。随着AI系统，特别是大型语言模型 (LLM) 的计算能力和性能不断提高，保护模型权重变得越来越重要，因为它们代表了大量的投资，并且存在被滥用的风险。报告强调需要一种整体方法来保护AI模型，并提供了不同级别的安全基准，帮助组织根据其模型的敏感性和价值选择适当的安全级别。

报告重点

识别攻击向量： 报告确定了约 28 种不同的攻击向量，这些向量可能被用于危害 AI 系统的安全。这些攻击向量从简单的社会工程攻击到复杂的模型提取攻击，涵盖了广泛的攻击手段和目标。
分析攻击者： 报告不仅关注攻击方法，还分析了潜在攻击者的范围，从机会主义者到资源丰富的国家行为者，并评估了他们的能力和动机。
评估可行性： 报告对每种攻击向量的可行性进行了评估，考虑到不同攻击者实施这些攻击所需的能力和资源，为组织制定防御策略提供依据。
安全基准级别： 报告提出了一个由五个逐步提高的基准级别组成的框架，旨在帮助组织定义和加强其 AI 安全状况。这些级别涵盖了从基本的安全措施（如强密码和多因素身份验证）到更高级的安全措施（如物理隔离和持续监控）。
模型权重安全： 报告详细介绍了保护模型权重的具体措施，包括安全的存储做法、受限的接口访问、访问控制策略和持续监控。这些措施旨在防止未经授权的访问、复制和潜在的滥用。

参考图示

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作者：AIbaogao

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