以下是2024年大模型安全研究的一些方向：
模型鲁棒性
- 对抗攻击防御：研究如何提高大模型对对抗攻击的防御能力，包括白盒对抗训练、对抗样本检测与过滤、梯度掩蔽等方法，以防止恶意攻击者通过精心设计的输入样本误导模型输出错误结果.
- 输入扰动鲁棒性：探索模型在面对输入数据中的噪声、模糊、遮挡等扰动时的鲁棒性，通过数据增强、模型正则化等手段增强模型对这些常见扰动的容忍度，确保其在真实世界应用中的稳定性.
数据隐私与安全
- 差分隐私：在大模型训练过程中引入差分隐私技术，通过添加噪声等方式保护训练数据的隐私，防止模型泄露敏感信息，同时平衡隐私保护与模型性能之间的关系.
- 数据泄露检测与防护：研究如何检测和防止大模型在训练或推理过程中泄露敏感数据，包括对模型输出的监控、数据访问控制等措施，以及对数据泄露事件的追踪与溯源.
模型可解释性与透明度
- 模型解释方法：开发新的模型解释技术，帮助用户理解大模型的决策过程和依据，包括特征重要性分析、注意力机制可视化、决策路径追踪等，提高模型的透明度和可信度.
- 因果关系建模：探索如何在大模型中建模和识别因果关系，区分相关性和因果性，使模型的预测结果更加可靠和可解释.
模型偏见与公平性
- 偏见检测与消除：研究如何检测大模型中的偏见问题，包括对特定群体的歧视、刻板印象等，并采取措施消除这些偏见，如数据去偏、模型校准、公平性约束等，以实现模型的公平性和公正性.
- 公平性评估与优化：建立公平性评估指标体系，对大模型在不同群体、不同场景下的表现进行评估，并优化模型以提高其公平性，确保模型对所有用户群体的公平对待.
模型安全评估与认证
- 安全评估框架：构建大模型安全评估框架，涵盖模型鲁棒性、隐私保护、可解释性、偏见与公平性等多个维度，对模型进行全面的安全评估，为模型的部署和应用提供安全保证.
- 模型认证与标准化：推动大模型的安全认证和标准化工作，制定相关的安全标准和规范，对模型的安全性能进行认证，促进模型的安全可靠应用.
模型供应链安全
- 模型供应链管理：研究大模型从数据收集、模型训练到部署应用的整个供应链的安全问题，包括数据来源的安全性、模型训练过程中的安全风险、模型部署环境的安全防护等，确保模型供应链的安全可靠.
- 模型依赖与漏洞管理：关注大模型所依赖的库、框架等组件的安全性，及时发现和修复潜在的安全漏洞，防止因依赖组件的安全问题影响整个模型的安全性.
