今天分享的是：2024年大语言模型威胁分类报告

报告共计：42页

《2024 年大语言模型威胁分类报告》核心内容总结

云安全联盟大中华区（CSA GCR）发布的本报告，聚焦大语言模型（LLM）风险，为行业提供全面风险管理框架。

联盟概况

云安全联盟 2009 年成立，是全球性非营利组织。其大中华区 2016 年香港注册、2021 年内地登记，为网络安全领域首家境内注册备案国际 NGO，在推动数字安全技术标准、产业发展与国际合作中发挥关键作用，成果丰硕，涉及 AI 安全、隐私计算等多领域。

模型概述

1. 资产多元：数据资产涵盖训练、微调、RAG 等多用途数据及模型参数、日志等，为 LLM 运行根基。如训练数据助模型理解语言，微调数据提升适应性。

2. 运维关键：运维环境含云平台资源、安全机制与持续监控，混合多云基础设施保障其稳定高效运行，涉及计算存储资源供应、访问管理及性能监测。

3. 模型核心：模型架构、微调方法及开源闭源选择影响性能，基础模型资产定义明确，通用大模型是重点。

生命周期管理

1. 阶段精细：从准备、开发、评估、部署、交付至服务退出，各阶段任务明确。准备阶段注重数据资源团队筹备；开发强调透明、可解释与效率；评估采用多元指标；部署涵盖编排、供应链安全等；交付聚焦持续优化；服务退出重视合规处置。

2. 要点突出：开发时透明性确保项目可靠；评估选定量定性指标测模型；部署用容器化提可移植性；交付借监控与反馈持续改进；服务退出依规处理数据模型。

影响与威胁分类

1. 影响分类：关联 CIA 要素及新增类别，机密性防数据泄露、完整性保数据准确、可用性确服务稳定、“滥用/误用”及“隐私丧失”补风险范畴。

2. 威胁分类：含模型操纵、数据投毒等九类。模型操纵恶意误导结果；数据投毒污染训练数据；敏感数据泄露损隐私安全；模型窃取涉知识产权；故障失灵碍服务；不安全供应链、应用插件存漏洞；拒绝服务扰可用性；缺治理合规致法律财务风险。

报告为政策制定者、技术专家与行业决策者应对 LLM 风险筑牢理论根基、提供清晰指引，助各界智慧决策，有力推动行业稳健前行。

以下为报告节选内容

报告共计： 42页

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