字节跳动推出大模子应用防火墙：AI安全新防线

随着人工智能技术的广泛应用，AI安全面临新的挑衅。为资助企业应对这些挑衅，火山引擎推出了全新的大模子应用防火墙，提供全方位的安全防护能力，从“被动防御”升级到“主动对抗”，有用降低由模子攻击、推理服务滥用和体系权限突破带来的风险，为企业构建一个安全可信的AI推理情况。
大模子应用防火墙具备卓越的安全防护效能。它可以或许有用抵抗算力DDoS攻击，消除发生率约30%的恶意tokens消耗风险；通过防范提示词注入攻击，使敏感数据泄漏变乱发生率降低70%；降低模子滥用、幻觉、回复不准确的发生率90%以上；严格满意输入输出合规要求，将不良信息输出率控制在5%以内。
火山引擎依据丰富的攻防实践，构建了涵盖用户接入层、智能体层、服务/业务层、模子推理层、模子训练层的五层威胁模子。
案例一：提示词拼接注入攻击

针对提示词拼接注入攻击，火山引擎采用意图识别、防提示词注入、动态对抗和代价观校准等多重防护机制：

• 通过深度上下文引擎识别97%的隐式攻击。
  

• 基于千万级对抗样本训练，覆盖20+提示词攻击场景，检出率达99%以上。
  

• 实测违规内容及代价观偏移答复下降98%，轻量化架构可在100ms内完成风险拦截，误判率较行业低一半。
  

案例二：聊天数据盗取攻击

为了防止聊天数据被盗取，火山引擎采用了RAG数据加密/更换、模子盘算情况安全性提拔和访问识别等多种方法：

• 使用“深度学习小模子+大模子”的技术方案，对敏感数据举行脱敏处理，降低96%的泄漏风险。
  
• 提供精调的提示词注入防护模子，支持多种攻击防护，并结合私密云盘算方案确保焦点数据即使被盗取也无法解密，使注入攻击拦截率到达99%。
  

案例三：体系权限攻击

面对SQL注入、RCE提权等专业化攻击，火山引擎的大模子应用防火墙不但能识别固定规则的攻击代码，还能应对诱导生成的攻击代码：

• 在对话链路中及时拦截包罗攻击行为的请求，源头堵截威胁。
  

• 检测外部返回数据中的间接注入攻击，规避潜在威胁。
  

• 在应用发布时检测并拒绝包罗恶意内容的应用。
  

案例四：可用性攻击

针对新型算力DDoS攻击和推理服务盗用标题，火山引擎构建了智能体算力防护体系：

• 识别90%的自动化“薅羊毛”行为。
  
• 动态资源熔断机制淘汰无效资源调用80%，资助某头部厂商避免40%以上的算力丧失。
  

火山引擎将继承致力于开发全面智能化防御策略与服务，资助企业实现更加稳健的数字化转型，开辟一个安全可信的AI推理空间。

 
 如何学习AI大模子？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行子弟。资助许多人得到了学习和发展。
我意识到有许多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的许多困惑，以是在工作繁忙的情况下还是对峙各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，许多互联网行业朋友无法得到准确的资料得到学习提拔，故此将并将紧张的AI大模子资料包罗AI大模子入门学习思维导图、佳构AI大模子学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段： 从大模子体系设计入手，讲解大模子的重要方法；
第二阶段： 在通过大模子提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模子的作用；
第三阶段： 大模子平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商范畴虚拟试衣体系；
第四阶段： 大模子知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物盛行业咨询智能问答体系；
第五阶段： 大模子微调开发借助以大健康、新零售、新媒体范畴构建得当当前范畴大模子；
第六阶段： 以SD多模态大模子为主，搭建了文生图小步伐案例；
第七阶段： 以大模子平台应用与开发为主，通过星火大模子，文心大模子等成熟大模子构建大模子行业应用。