复旦主导，中美等8个国家25家单位44名学者联合发布大模型安全技术综述

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近年来，随着大模型的快速发展和广泛应用，其安全问题引发了社会各界的广泛关注。例如，近期发生的「全球首例利用 ChatGPT 策划的恐袭事件」再次敲响了警钟，凸显了大模型安全问题的紧迫性和重要性。

为应对这一挑战，来自中美英德等 8 个国家 25 家高校和科研机构的 44 位 AI 安全领域学者联合发布了一篇系统性技术综述论文。该论文的第一作者是复旦大学马兴军老师，通信作者是复旦大学姜育刚老师，领域内众多知名学者共同参与。

  • 论文标题：Safety at Scale: A Comprehensive Survey of Large Model Safety

  • 论文地址：https://arxiv.org/abs/2502.05206

  • GitHub 主页：https://github.com/xingjunm/Awesome-Large-Model-Safety

这篇综述论文全面调研了近年来大模型安全相关的 390 篇研究工作，并采用简单直接的三级目录结构对内容进行了系统梳理（如图 3 所示）：一级目录聚焦模型类型，二级目录区分攻击与防御类型，三级目录细化技术路线。

研究覆盖了视觉基础模型、大语言模型、视觉-语言预训练模型、视觉-语言模型、文生图扩散模型和智能体等 6 种主流大模型，以及对抗攻击、后门攻击、数据投毒、越狱攻击、提示注入、能量延迟攻击、成员推理攻击、模型抽取攻击、数据抽取攻击和智能体攻击等 10 种攻击类型。


论文总结了 4 个重要研究趋势（参考下图 1 和 2）：
1. 研究规模显著增长
过去 4 年，大模型安全研究论文数量成倍增长，2024 年相关研究已突破 200 篇，充分体现了学术界和产业界对该领域的高度关注。
2. 攻防研究比例失衡
在现有研究中，约 60% 的工作聚焦于攻击方法，而防御相关研究仅占 40%。这种攻防研究的不平衡状态凸显了当前防御技术的不足，亟需更多资源投入以提升大模型的安全性。
3. 重点攻击目标
大语言模型、文生图扩散模型以及视觉基础模型（包括预训练 ViT 和 SAM）是目前最受攻击者关注的三类模型。这些模型因其广泛的应用场景和高影响力，成为安全研究的核心焦点。
4. 主流攻击类型
对抗攻击、后门和投毒攻击以及越狱攻击是目前被研究最多的三大攻击类型。这些攻击手段因其高成功率和潜在危害性，成为大模型安全领域的主要挑战。

图 1. （左）过去四年发表的大模型安全研究论文数量；（中）各类大模型的研究分布；（右）各类攻击 / 防御的研究分布。
图 2. （左）不同模型上研究论文数量的季度变化趋势；（中）各类大模型与对应攻防研究之间的比例对应关系；（右）各类攻防研究论文年度发表数量的变化趋势（从高到低上下排序）。
除了介绍针对各类模型的攻击与防御方法，论文还归纳了研究常用的数据集和评估基准，为初学者快速了解领域进展和实验设置提供了参考。论文的组织结构清晰，内容详实，不仅为学术界和产业界提供了全面的研究指南，也为未来大模型安全研究指明了方向。
最后，论文总结了大模型安全领域的主要挑战，并呼吁学术界与国际社会协同合作，共同应对这些难题：
1. 根本脆弱性理解不足
领域需要增加对大模型根本脆弱性的理解。比如大语言模型的脆弱性根源是什么，不同模态间的脆弱性是否会相互传播？文生图和文生视频类大模型语言能力的缺乏是否会让它们更难对齐？此外，大模型是否真的会记忆原始训练数据或者以何种方式、多大程度记忆训练数据？
2. 安全评测的局限性 
当前评估方法存在显著不足。单一参考攻击成功率无法全面衡量模型安全性，基于静态数据集的基准评测难以应对各类攻击。尽管对抗性评测不可或缺，但在实际环境中，其全面性、准确性和动态性仍需提升。
3. 防御机制亟待加强  
现有防御措施存在明显短板，当前防御体系缺乏主动机制和有效检测手段。安全对齐技术并不是万能的，在面对更先进的攻击时仍可被绕过。随着具身智能发展和通用智能的接近，领域亟需更具系统性、实用性和前瞻性的防御方案。
4. 呼吁全球合作 
为应对日益多样化的挑战，倡议发展以防御为导向的大模型安全研究，开发更强大的安全防御工具。呼吁模型开源、呼吁商业模型提供专用安全 API、呼吁建立开源安全平台。呼吁全球合作，只有通过学术界、产业界和国际社会的共同努力，才能构建更安全可信的人工智能生态系统。
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（文：机器之心）

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