【山石安服】方案·第14篇

一、 方案背景概述

随着大语言模型及其他基础模型在关键业务场景中的广泛应用，其潜在的安全、伦理与合规风险日益凸显。为此，山石网科安全服务方案旨在通过一套系统化、多维度、深层次的测试评估体系，帮助客户识别、量化和缓解大模型在应用过程中可能面临的各类风险，确保模型的安全性、可靠性、公平性及合规性，从而保障业务健康发展，维护品牌声誉，并满足日益严格的监管要求。

安全测试内容将对照《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《欧盟AI法案》、NIST AI RMF等国内外法规框架进行评估。同时可检查是否符合特定行业标准，如金融领域的公平信贷、医疗领域的HIPAA合规等。

本方案是一个动态的、可定制的框架，可根据客户的具体模型、业务场景和风险偏好，调整测试的重点和深度。在AI技术飞速发展的今天，主动、系统的安全测试不再是可选项，而是确保AI成为负责任的、可持续应用的基石。

二、 安全测试范围

本方案的测试范围覆盖从模型本身到其应用生态的完整链条，主要包括传统软件安全测试及大模型特有安全测试，尽管大模型是新型应用，但其载体（API、Web界面、移动应用）仍需接受传统安全测试，例如API安全测试——对模型推理API、微调API等进行渗透测试，检查认证、授权、速率限制、注入攻击等漏洞。Web应用安全测试检查前端界面是否存在XSS、CSRF、信息泄露等常见Web漏洞，以及基础设施安全评估支撑模型运行的云环境、容器、网络配置的安全性。此外，大模型特有安全测试是本方案的核心重点内容，专注于模型行为层面的安全风险，包含但不限于以下五个方面。

三、 安全测试流程

山石网科安全服务采用一种混合的、迭代的测试方法，并结合山石自研的自动化工具与专家人工评估。

1. 阶段一：准备与范围界定，与客户沟通，明确测试目标、模型类型、应用场景、数据边界和合规要求。成立跨领域专家团队（AI安全研究员、伦理学家、法律顾问、领域专家）。制定详细的测试计划与验收标准。

2. 阶段二：威胁建模与测试用例设计，基于STRIDE、LINDDUN等威胁建模方法论，系统性地识别潜在威胁。设计覆盖所有核心维度的测试用例库，包括：红队攻击：模拟恶意攻击者，主动寻找和利用模型漏洞。基准测试使用标准化的公开数据集（如BBQ, TruthfulQA, HellaSwag）进行量化评估。情境测试针对客户特定业务场景，设计高保真的模拟对话和任务。

3. 阶段三：测试执行与数据收集，进行大规模、重复性的测试（如模糊测试、对抗样本生成）。另外结合安全专家人工进行创造性的、上下文相关的提示工程和探索性测试。同步记录所有测试输入、模型输出、以及相关的元数据（如延迟、置信度）。

4. 阶段四：分析与风险评估，对测试结果进行定量和定性分析。根据风险的可能性和影响程度进行分级。定位风险的根本原因。

5. 阶段五：报告与修复建议，生成详细的测试报告，包括执行摘要、方法论、发现的风险详情（附案例）、风险等级、以及可操作的修复与缓解建议。与客户技术团队共同评审发现，提供修复指导。

6. 阶段六：复测与持续监控，在客户实施修复措施后，进行针对性复测，验证修复效果。建议建立持续监控机制，以应对模型迭代和新出现的攻击手法。

四、 山石服务价值

山石网科的核心AI安全服务团队由山石安研院AI安全研究员及资深红队工程师构成，我们精通对抗性机器学习、提示注入和模型鲁棒性，同时具备丰富的渗透测试和漏洞挖掘经验。通过山石的服务，甲方客户可获得以下价值。

1. 降低业务风险：全面探测模型在内容安全、决策逻辑、数据隐私等方面的脆弱点，预防因模型安全问题导致的财务损失、法律诉讼和声誉损害。

2. 增强客户信任：为客户及其用户提供关于模型安全性的客观证据和信心。通过公开的安全承诺和第三方评估，建立用户对AI产品的信任。

3. 加速产品上市：量化模型在对抗性攻击下的鲁棒性和在边缘情况下的可靠性。帮助客户在发布前发现并修复关键漏洞，避免上市后紧急下架。

4. 满足合规监管：为通过监管审批提供必要的证据和报告，确保模型行为符合相关法律法规、行业标准及企业价值观。