2023年AI大模型安全报告专题合集丨精选9份丨附下载

2023年AI大模型安全报告专题合集：9份

报告来源：中小未来圈

以下是份报告大概介绍

一、2023年AI大模型需要什么样的数据

报告共计：44页

Al 的突破得益于高质量数据，我们认为数据是大模型竞争关键要素之一: 1)训练大模型需要高质量、大规模、多样性的数据集: 2) 优质中文数据集稀缺，数字中国战略将促进数据要素市场究善，助力数据集发展。近期欧洲议会议员《人工智能法案》提案、网信办《生成式人工智能服务管理办法(征求意见稿)》对大模型训练数据的版权披露、合法性提出要求，对于数据产业链的投资机会，我们认为: 1) 数据资产储备公司的商业化进程值得关注:2) 行业数据价值高，具有优质数据和一定大模型能力的公司或通过行业大模型赋能业务;3) 关注卡位优质客户、技术降低人力成本的数据服务企业。

二、2023年安全行业大模型SecLLM技术白皮书

报告共计：84页

在 ChatGPT呈现全球现象级热度时，通用大语言模型 (Large Language Model,LLM) 技术成为了推动创新和变革的关键驱动力。但由于安全行业的特殊性和复杂性，LLM 并不能满足其应用需求。因此，绿盟科技基于“人工智能 + 安全”多年积累的安全专业经验和高质量数据，稳扎稳打地推出安全可信的安全行业大模型(Security Large Language Model, SecLLM)。SecLLM目标是智能化解决攻防实战场景中所面临的复杂安全问题，提供更专业、高效和定制化的威胁应对和安全防御能力，更好地满足安全行业的特殊需求，为安全行业提供量身定制的大模型解决方案。

三、2023年大模型安全解决方案白皮书

报告共计：60页

本白皮书旨在全面探讨大模型安全风险，并为各界提供指导，以确保大模型在广泛应用中的安全性和可信度。通过深入剖析大模型领域的安全挑战，我们可以制定切实可行的措施，确保大模型在为人类创造价值的同时，也能够保障个人隐私、社会稳定和信息安全。

四、2023年大模型伦理原则与实践白皮书

报告共计：33页

如果以生产模式的差异作为分界线，我们大致可以将 2022 年之前的人工智能发展阶段定义为人工智能 1.0 阶段 (AI1.0 阶段)，将2022 年之后的人工智能发展阶段定义为人工智能 2.0 阶段(AI2.0 阶段)。AI2.0 阶段相比 AI1.0 阶段有以下几点显著变化: 一是任务类型由封闭场景转向开放任务: 二是数据处理模态由单一模态转向多模态:三是模型类型由判别式模型转向生成式模型;四是生产模式由“手工作坊”转向“基础模型+微调”。

五、2023年大模型治理蓝皮报告：从规则走向实践

报告共计：72页

近一年来，以 ChatGPT 为代表的大模型技术引发通用人工智能新一轮发展热潮，在带动大规模产业升级、劳动力转移、产品的分配机制等方面均带来深刻变革，成为改变世界竞争格局的重要力量。与此同时，围绕人工智能治理的议题探讨显著增多，全球人工智能治理体系加速构建。

六、2023年大语言模型提示注入攻击安全风险分析报告

报告共计：55页

大语言模型正在各个应用领域引起巨大的变革,并已经在搜索、金融、办公、安全、教育、游戏、电商、社交媒体等领域迅速普及和应用。例如微软将 GPT4应用于必应搜索引擎和 Ofice 办公软件，而谷歌把 PaLM2 等模型应用在Workspace 办公套件、Android 以及 Bard 聊天机器人。

七、2023年公司控制权争夺研究报告法律大模型分析与数据挖掘

报告共计：126页

综合实务经验与数据分析,报告从案例库显示的常见交叉案由入手归纳了公司控制权争夺的经典争议场景,并对争夺各方的攻防策略进行解析:我们着眼于案例库显示的高频纠纷类型 总结了公司控制权争夺中的关键问题并对其中的实务要点进行了深度解读,绘制了公司控制权争夺战略图;此外,我们还关注特殊类型公司(中外合资经营公司和上市公司)的控制权争夺问题,并对这两类公司控制权争夺的特殊问题与策略展开了介绍。

八、2023年生成式大模型安全与隐私白皮书

报告共计：60页

OpenAI 于 2022 年11 月 30 日开放测试 CatGPT，此后 ChatGPT 风靡全球，在 1 月份的访问量约为 5.9 亿。AI 驱动的聊天机器人 ChatGPT 成为互联网发展二十年来增长速度最快的消费者应用程序。ChatGPT 和 GPT4 的诞生引发了生成式大模型的研发热潮，显示了人类迈向通用人工智能 (AGI) 的可能性。

九、2023年信息安全深度剖析海外巨头引领安全大模型

报告共计：37页

根据IDC数据，业界普遍认为在IT领域，生成式AI对网络安全、IT运维等领域影响最大.尤其是大模型和安全知识库的结合，对耗时耗人的安全运维将产生巨大变革。AI对网络安全攻防两端均带来影响，一方面降低了攻击成本，一方面也提供了安全检测和运维的有利工具。从安全厂商角度来看，当前AI主要带来三大类产品: 安全检测产品(EDR、防火)、自动化智能运维(Copilot、 XDR、SOC等) 、使用大模型的数据安全产品 (DLP等)。