正式对外发布|绿盟AI大模型风险评估工具
在人工智能技术的黄金时代,AI大模型慢慢的变成了众多公司发展的重要动力。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,进而可能损害使用者真实的体验和企业信誉,还可能会引起敏感数据泄露、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。
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做全面的合规性测试,确保所有模型输出均符合法律要求。
大模型在处理大量个人和企业敏感数据时,可能会不慎泄露这一些信息。为了尽最大可能避免此类事件发生,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,这可能会引起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,及时有效地发现并修复潜在的安全缺陷。
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解决的建议,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。
提供全面的内容安全与对抗攻击检验测试能力,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,灵活实现用户需求。
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。
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验测试过程中的取证数据,为进一步的风险整改提供了更加“简单、有效、权威”的数据。
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,并且用户可依据自己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。
大模型评估工具为公司可以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。
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。
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。
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,不断的提高模型的自身能力,明显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。