在人工智能技术的黄金时代,AI大模型已经成为众多企业发展的重要动力。然而,随着AI大模型应用的深入,与之相关的风险也日益显现,引发众多安全事件,进而可能损害用户体验和企业信誉,还可能导致敏感数据泄露、合规问题甚至法律诉讼等,这都不断提醒我们对AI模型的应用的全面风险评估已经刻不容缓。
绿盟科技秉持着安全至上的理念,推出AI大模型风险评估工具,助力企业赋能风险防控能力,守护业务持续安全发展。
客户需求&痛点
★内容合规性风险控制难度高
在使用大模型时,存在生成违反法律、法规内容的风险。为防范这一风险,企业应在模型上线前进行全面的合规性测试,确保所有模型输出均符合法律要求。
★敏感信息保护挑战严峻
大模型在处理大量个人和企业敏感数据时,可能会不慎泄露这些信息。为了避免此类事件发生,建议模型在上线前进行敏感数据安全检测,以防数据泄露,维护企业声誉并保护客户信任。
★模型抵御攻击能力难预测
模型对抗恶意攻击的能力因其模型本身的设计和实现的差异而异,这可能导致模型被恶意利用而达到不好的目的。为提升模型的安全防御能力,推荐进行综合性的对抗攻击安全评估,及时发现并修复潜在的安全缺陷。
产品定位
绿盟AI大模型风险评估工具站在安全前沿,为企业AI大模型的应用实践提供一个全面、深入的安全风险评估防线。该工具不仅涵盖了多种商业和开源大模型,还拥有迅速适配新兴大模型的能力,确保企业在采纳最新AI技术时的安全性。基于专家团队精心筛选和校准的测试用例库,它能够迅速且高效地识别出内容安全和对抗安全的潜在威胁,同时,配备了专业的风险处理建议,为企业构建一道坚实的安全防护屏障。绿盟科技的这一创新工具将协助企业更好地理解和管理AI大模型带来的复杂安全挑战,确保企业在AI浪潮中乘风破浪,稳健前行。
产品优势
★全面化安全防御能力评估,深度洞察模型安全,赢得先机
提供全面的内容安全与对抗攻击检测能力,集成26类风险识别、超6000测试用例,全面检测覆盖虚假信息、数据泄露、歧视性言论、知识产权侵害等多种非合规内容,以及元Prompt泄露、角色逃逸等对抗性威胁,配备场景化风险模板,灵活满足客户需求。
★精准化基础能力评估,提升模型安全防御评估结果可信度
基于专业的阅读理解测试题数据集及各学科能力测试题数据集综合评估模型基础能力,检测模型自然语言理解能力,生成,指令跟随等能力,充分了解模型自身基础能力强弱的同时,进一步确保模型安全防御能力结果更具可信度。
★可视化风险评估展示,直观报表高效呈现模型安全情况
对风险检测的全过程进行跟踪、说明,通过图表结合的形式清晰展示综合风险情况,并通过易读易懂的语言对每条风险都进行了详细说明,给出判断的依据以及在检测过程中的取证数据,为进一步的风险整改提供了更加“简单、有效、权威”的数据。
★支持评估多种大模型,可灵活自定义接入大模型
目前系统已支持25+种大模型的风险评估,涵盖商业大模型和开源大模型,并且用户可根据自身大模型拥有情况以自定义的方式接入大模型厂商或者开源大模型的API接口,灵活实现不同大模型的风险评估能力。
客户价值
★有效预防企业大模型内容安全风险
大模型评估工具为企业提供全方位的内容审查服务,旨在识别并预防不当信息发布、误导性信息及违规内容风险。通过精细的风险评估,确保企业输出的内容遵守法律规范与社会伦理标准,维护品牌形象与市场地位。
★不断强化敏感信息防泄露的屏障
大模型评估工具能准确识别大模型中的敏感信息,及时揭示信息泄露风险,防止用户隐私、核心企业数据及知识产权等敏感信息外泄,免除企业因信息安全问题遭受的经济损失及声誉损害。
★持续提升模型对抗性安全能力
大模型评估工具利用多样化的对抗攻击测试协助企业迅速揭示模型面对恶意输入时的脆弱点,加速企业模型在面临恶意输入时的应对能力,确保模型在复杂且多变的应用环境中保持高度稳定与安全,避免非法或不正当操作的风险。
★推动模型基础能力不断自我优化
大模型评估工具通过精确的测试数据集,助力企业深入洞察其模型的基础能力,通过持续地自我优化,不断提升模型的自身能力,显著降低风险发生的可能性,同时提升企业在技术前沿的竞争力。
绿盟AI大模型风险评估工具
助力企业大模型防患于未然
好文章,需要你的鼓励
CIO们正面临众多复杂挑战,其多样性值得关注。除了企业安全和成本控制等传统问题,人工智能快速发展和地缘政治环境正在颠覆常规业务模式。主要挑战包括:AI技术快速演进、IT部门AI应用、AI网络攻击威胁、AIOps智能运维、快速实现价值、地缘政治影响、成本控制、人才短缺、安全风险管理以及未来准备等十个方面。
北航团队发布AnimaX技术,能够根据文字描述让静态3D模型自动生成动画。该系统支持人形角色、动物、家具等各类模型,仅需6分钟即可完成高质量动画生成,效率远超传统方法。通过多视角视频-姿态联合扩散模型,AnimaX有效结合了视频AI的运动理解能力与骨骼动画的精确控制,在16万动画序列数据集上训练后展现出卓越性能。
过去两年间,许多组织启动了大量AI概念验证项目,但失败率高且投资回报率令人失望。如今出现新趋势,组织开始重新评估AI实验的撒网策略。IT观察者发现,许多组织正在减少AI概念验证项目数量,IT领导转向商业AI工具,专注于有限的战略性目标用例。专家表示,组织正从大规模实验转向更专注、结果导向的AI部署,优先考虑能深度融入运营工作流程并产生可衡量结果的少数用例。
这项研究解决了AI图片描述中的两大难题:描述不平衡和内容虚构。通过创新的"侦探式追问"方法,让AI能生成更详细准确的图片描述,显著提升了多个AI系统的性能表现,为无障碍技术、教育、电商等领域带来实用价值。