大家好，我是肆〇柒。今天，我們來聊聊大型語言模型（LLM）及其智能體（Agents）的全棧安全問題。這不僅僅是一個技術話題，更是關乎我們未來如何與 AI 共存的重要議題。

當下，大型語言模型（LLM）正以其卓越的性能和廣泛的應用前景，引領著人工智能領域的變革。從智能寫作到自動編程，從醫療診斷到金融分析，LLM 的身影無處不在。然而，隨著 LLM 在各個領域的深入應用，其安全性問題日益凸顯，成為學術界和工業界共同關注的焦點。本文將探討 LLM 從數據準備、預訓練、后訓練到部署的全生命周期安全問題，剖析每個階段潛在的風險與挑戰，并提出相應的解決策略，為大家呈現一份全面且深入的安全指南。

基于 LLM 的 Agent 系統安全性概述

數據安全：筑牢 LLM 的根基

數據準備：直面互聯網數據的暗礁

LLM 的訓練依賴于海量的互聯網數據，這些數據的多樣性和豐富性為模型提供了強大的語言理解和生成能力。然而，互聯網數據并非純凈無瑕，其中充斥著有毒數據和隱私敏感信息，這些數據可能悄無聲息地滲透進模型參數，成為模型行為的潛在威脅。在數據準備階段，對這些有害內容的甄別與過濾就顯得尤為重要。

例如，包含極端言論的網頁、帶有個人身份識別信息（PII）的文本片段，都可能成為模型訓練中的“毒藥”。一旦這些數據被模型吸收，就可能引發一系列問題，如生成有害內容或泄露用戶隱私。因此，建立嚴格的數據篩選機制，采用先進的數據清洗技術，是確保數據質量的第一步。

數據準備階段的安全風險主要包括以下幾個方面：

• 數據來源的不可靠性：互聯網數據來源廣泛，其中不乏惡意網站和不良內容。這些數據可能含有誤導性信息、虛假新聞、惡意代碼等，直接威脅模型的安全性和可靠性。
• 數據中的偏見和歧視：互聯網數據反映了人類社會的復雜性，其中包含大量的偏見和歧視性內容。如果這些數據被不加篩選地用于訓練，模型可能會繼承并放大這些偏見，導致在實際應用中產生不公平或歧視性的結果。
• 數據的隱私問題：許多互聯網數據包含個人敏感信息，如姓名、地址、身份證號碼等。在數據收集和使用過程中，如何保護這些隱私信息不被泄露，是一個需要解決的問題。

為了應對這些挑戰，研究者們提出了多種數據篩選和清洗方法。例如，通過關鍵詞過濾和黑名單機制，可以有效排除明顯有害的內容；利用機器學習算法對數據進行分類和標注，可以識別和過濾掉包含偏見或歧視性的數據；采用差分隱私技術，在數據收集和處理過程中添加噪聲，可以保護用戶的隱私信息不被泄露。

在大語言模型（LLM）的整個生命周期中，從數據收集和預處理的初始階段，到模型訓練、部署以及持續更新，都會面臨各種各樣的數據安全風險

預訓練數據安全：海量數據中的隱憂

預訓練階段的數據量龐大且來源繁雜，這使得數據的安全性和隱私性面臨著嚴峻挑戰。訓練數據中毒攻擊和隱私泄露是這一階段的兩大核心風險。數據中毒攻擊可能僅通過極小比例的惡意數據（低至 0.1%）對模型行為產生長期不良影響。這些惡意數據往往難以被發現，卻能夠在模型訓練過程中潛移默化地改變模型的決策模式。

隱私泄露問題則更為棘手。模型可能無意間記住并復現訓練數據中的敏感信息，如個人身份信息、商業機密等。數據提取攻擊表明，即使是少量的中毒數據也可能對模型行為產生持久影響，導致隱私信息的無意泄露。因此，在預訓練階段，采用隱私保護技術，如差分隱私和聯邦學習，顯得尤為重要。

預訓練數據安全的風險和應對措施如下：

• 數據中毒攻擊的風險：攻擊者可能通過在訓練數據中注入惡意樣本，使模型在訓練過程中學習到錯誤的模式和知識。這些惡意樣本可能包含特定的觸發詞或模式，當模型在推理階段遇到這些觸發詞時，就會產生預期之外的有害輸出。
• 隱私泄露的風險：預訓練數據可能包含個人敏感信息，如醫療記錄、財務數據等。如果模型在訓練過程中記住了這些信息，并在后續的生成結果中泄露出來，將對用戶的隱私造成嚴重威脅。
• 應對數據中毒攻擊的措施：在數據預處理階段，采用嚴格的數據篩選和清洗流程，去除明顯異常或有害的數據樣本；利用數據增強技術，增加正常數據的比例，稀釋惡意數據的影響；在訓練過程中，采用異常檢測算法，實時監測模型的行為變化，及時發現潛在的數據中毒攻擊。
• 應對隱私泄露的措施：在數據收集階段，對包含敏感信息的數據進行匿名化和脫敏處理；在模型訓練階段，采用隱私保護機器學習技術，如差分隱私、同態加密等，確保數據在訓練過程中的保密性；在模型評估階段，使用隱私泄露檢測工具，對模型的生成結果進行嚴格審查，防止隱私信息的泄露。

微調數據安全：精準訓練中的風險防范

微調階段是 LLM 適應特定領域和任務的關鍵環節，但也是數據中毒攻擊的高危區域。指令微調、參數高效微調（PEFT）和聯邦學習中的數據安全問題不容忽視。攻擊者可能通過操控訓練數據或注入惡意指令，誘導模型生成有害內容。

例如，在指令微調中，攻擊者可以注入惡意指令，使模型在遇到特定觸發輸入時生成不安全內容。PEFT 技術中的后門注入可能導致模型在微調過程中出現非預期行為。聯邦學習的分布式特性則為攻擊者提供了更多可乘之機，使得數據中毒攻擊更難被檢測和防御。

針對微調數據安全，可以采取以下詳細措施：

• 指令微調中的風險與防范：在指令微調中，需要對訓練數據中的指令進行嚴格審查，確保指令的合法性和安全性。可以采用指令驗證機制，對每個指令進行語法和語義分析，過濾掉包含有害內容或潛在風險的指令。同時，建立指令黑名單和白名單制度，對已知的惡意指令進行攔截，對合法指令進行優先推薦。
• PEFT 技術中的后門風險與防范：對于 PEFT 技術中的后門注入問題，可以在微調過程中引入后門檢測算法，對模型的參數更新進行實時監測，識別和定位可能的后門植入點。此外，采用模型水印技術，在模型中嵌入獨特的標識信息，當模型被惡意使用或出現安全問題時，能夠追溯到具體的微調階段和數據來源。
• 聯邦學習中的數據安全挑戰與應對：在聯邦學習中，由于數據分布在多個客戶端上，攻擊者可能通過篡改客戶端數據或模擬虛假客戶端來發動攻擊。為應對這一挑戰，可以采用聯邦學習中的數據驗證機制，對每個客戶端上傳的數據進行一致性和完整性檢查，防止惡意數據的混入。同時，利用加密技術對數據傳輸和存儲進行保護，確保數據在聯邦學習過程中的保密性和完整性。

對齊數據安全：引導模型行為的關鍵

在 LLM 的對齊過程中，數據中毒攻擊同樣是一個不容忽視的威脅。對齊階段目的是通過人類反饋和強化學習（RLHF）來優化模型的行為，使其符合人類價值觀。然而，攻擊者可能在人類反饋階段操縱反饋數據，或在 RLHF 階段污染獎勵模型，從而破壞模型的對齊效果。

大語言模型對齊安全的分類學示意圖

例如，惡意指令注入、通用越獄后門的構建以及欺騙性反饋的制造，都可能導致模型在對齊后仍存在安全隱患。這些攻擊手段可能使模型在特定觸發條件下生成有害內容，或降低模型對人類價值觀的遵循程度。

為了確保對齊數據的安全，需要從以下幾個方面入手：

• 人類反饋階段的數據質量控制：在人類反饋階段，建立嚴格的標注人員篩選和培訓機制，確保標注人員具備良好的判斷力和道德素養，能夠提供準確、可靠的反饋數據。同時，采用多輪標注和交叉驗證的方法，對標注結果進行多次審核和驗證，減少主觀偏見和惡意操縱的可能性。
• RLHF 階段的獎勵模型保護：在 RLHF 階段，對獎勵模型進行定期評估和更新，監測其對不同輸入的響應是否符合預期。采用數據 poisoning 檢測算法，及時發現和剔除可能被污染的訓練數據。此外，可以引入多樣化的獎勵信號源，避免單一數據源被惡意操縱后對獎勵模型造成過大影響。

數據生成：安全與效率的平衡

數據生成技術在 LLM 的整個生命周期中扮演著重要角色，從預訓練到后訓練再到評估，數據生成技術的應用無處不在。然而，數據生成過程也可能引入隱私、偏差和準確性問題。

合成數據可能因包含敏感訓練樣本或去匿名化不足而加劇隱私泄露風險。此外，LLM 本身存在的社會偏見可能在生成的數據中被進一步放大，導致不公平或歧視性結果。數據生成中的幻覺現象也是一大挑戰，生成的數據可能包含錯誤信息或邏輯漏洞，從而影響模型的訓練效果和可靠性。

針對數據生成中的安全問題，可以采取以下措施：

• 隱私保護措施：在數據生成過程中，采用差分隱私、同態加密等隱私保護技術，對生成的數據進行加密和匿名化處理，防止敏感信息的泄露。同時，建立數據生成的訪問控制機制，限制對生成數據的訪問權限，確保數據的使用符合隱私政策和法律法規。
• 偏差檢測與糾正：利用偏差檢測算法，對生成的數據進行定期檢查，識別和量化其中存在的社會偏見和其他不公平現象。根據檢測結果，采用數據重采樣、特征工程等方法對數據進行糾正，減少偏差對模型訓練的影響。
• 幻覺現象的應對：加強數據生成過程中的審核和驗證機制，對生成的數據進行多輪評估和修正，確保數據的準確性和邏輯一致性。同時，結合人類專家的判斷和反饋，對數據生成模型進行持續優化，提高生成數據的質量和可靠性。

預訓練安全：把好第一道關卡

預訓練數據過濾：多管齊下

為了確保預訓練數據的安全性，研究者們提出了多種數據過濾方法，包括啟發式過濾、基于模型的過濾和黑盒過濾。

啟發式過濾通過領域黑名單、關鍵詞匹配和預定義規則來高效排除明顯有害內容。例如，某些研究編制了包含 13M 不安全域名的列表，用于過濾預訓練數據。然而，這種方法可能導致大量數據被誤排除，影響數據的多樣性。

基于模型的過濾則利用訓練有素的分類器對內容進行動態評估。例如，GPT-4 的技術報告中提到使用內部訓練的分類器來過濾不適當內容。這種方法具有更好的泛化能力，但模型的不透明性可能引發透明度和可解釋性問題。

黑盒過濾通常依賴于政策驅動或 API 基方法，其過濾標準和實現細節不透明。例如，某些公司使用自己的安全標準或 API 進行數據過濾，這種方法操作性強，但在透明度和可解釋性方面存在不足。

此外，預訓練數據增強也是提升安全性的關鍵策略。通過整合安全演示示例和標注有毒內容，可以有效引導模型行為，提高模型對不安全輸入的識別能力。

預訓練數據過濾和增強可以采取以下措施：

• 啟發式過濾的優化：在使用啟發式過濾時，建立動態調整的黑名單和關鍵詞列表，根據不斷變化的網絡環境和數據特點，及時更新過濾規則。同時，結合數據樣本的上下文信息進行綜合判斷，減少誤判和漏判的可能性。
• 基于模型的過濾的改進：為了提高基于模型的過濾的透明度和可解釋性，可以采用模型壓縮和解釋技術，對分類器進行簡化和優化，使其決策過程更容易被理解和分析。此外，定期對模型進行評估和更新，確保其對新出現的有害內容具有良好的檢測能力。
• 黑盒過濾的應用場景與限制：在一些對數據隱私和安全要求極高的場景下，如醫療、金融等領域，可以適當采用黑盒過濾方法。但在使用過程中，需要對過濾結果進行嚴格審查和驗證，結合其他過濾方法進行交叉驗證，確保過濾效果的可靠性和數據的安全性。
• 預訓練數據增強的具體方法：在整合安全演示示例時，可以選擇具有代表性和多樣性的安全行為案例，涵蓋不同的場景和任務類型，使模型能夠學習到全面的安全知識和行為模式。在標注有毒內容時，采用精細的標注粒度，不僅標注出有毒內容的位置，還對其類型、程度和潛在危害進行詳細標注，為模型提供更豐富的學習信息。

預訓練安全策略的流程。將現有的方法分為基于過濾的預訓練安全和基于增強的預訓練安全

后訓練安全：精準防御，保障模型可靠

后訓練階段的攻擊：隱蔽且精準

后訓練階段的攻擊方法多樣且隱蔽，涵蓋了從數據構造到微調的各個環節。攻擊者可能通過固定提示策略、迭代提示策略和遷移學習策略等手段來實施攻擊。

在監督微調（SFT）中，攻擊者可能通過篡改模型參數或注入惡意數據來植入隱蔽后門，從而繞過安全防護。而在強化學習（RL）微調中，攻擊者可能通過操縱獎勵機制來誘導模型產生有害輸出。

例如，反向監督微調（RSFT）利用對抗性的“有幫助”響應對來破壞安全防護，而參數高效微調（如 LoRA）中的后門注入可能導致模型在特定觸發條件下生成有害內容。

針對后訓練階段的攻擊方法，可以采取以下詳細措施進行防范：

• 固定提示策略的應對：在模型訓練過程中，對提示（prompt）進行嚴格的安全檢查，建立提示審核機制，確保提示的內容合法、安全且符合倫理道德。同時，采用提示多樣化策略，為不同的任務和場景設計多樣化的提示模板，降低攻擊者對特定提示的利用風險。
• 迭代提示策略的防范：對于迭代提示策略，可以引入提示的動態調整和優化機制，在每次迭代過程中對提示進行安全性和有效性的評估，及時發現和修正可能存在的安全漏洞。此外，采用提示的版本控制和回滾機制，當發現新的安全問題時，能夠迅速恢復到之前的安全版本。
• 遷移學習策略中的安全考量：在采用遷移學習策略時，對源模型和目標模型進行全面的安全評估，確保源模型沒有被惡意篡改或植入后門。同時，在遷移學習的過程中，采用知識蒸餾和特征提取等技術，對源模型的知識進行有選擇性的遷移，避免將潛在的安全風險帶入目標模型。

后訓練階段的防御：多維度的防護網

面對后訓練階段的攻擊，研究者們提出了多種防御機制，包括對齊、下游微調和安全恢復。

對齊通過獎勵建模和強化學習等方式，使 LLM 符合人類價值觀。然而，這種方法對越獄攻擊較為脆弱，且容易受到微調攻擊的影響。

下游微調中的防御機制包括正則化方法、數據操作和基于檢測的防御。例如，KL 正則化通過限制微調模型與對齊模型之間的距離，防止模型偏離安全軌道。數據混合和系統提示修改則通過在微調中融入對齊數據或調整提示來增強安全性。

安全恢復目的是修復受攻擊的模型，通過消除注入的有害知識或投影有害梯度更新到安全子空間等方法來恢復模型的安全性。例如，某些研究通過重新對齊模型來消除模型參數中的有毒信息。

后訓練階段的防御措施可以細化為以下幾點：

• 對齊過程的強化與改進：在獎勵建模過程中，采用多樣化的獎勵信號源，結合人類標注數據和模擬數據，提高獎勵模型的準確性和魯棒性。在強化學習過程中，引入多智能體協作機制，讓多個模型在相互學習和競爭中不斷優化自己的行為策略，增強對人類價值觀的遵循能力。
• 正則化方法的應用與優化：除了 KL 正則化外，還可以采用其他正則化技術，如 L1/L2 正則化、彈性凈正則化等，對模型的參數進行約束和優化，防止模型在微調過程中出現過擬合和偏離安全軌道的問題。同時，根據具體的任務和數據特點，調整正則化參數的大小，平衡模型的復雜度和泛化能力。
• 數據操作的創新與加強：在數據混合方面，探索新的數據混合策略，如基于任務重要性的加權混合、基于樣本質量的自適應混合等，提高混合數據的質量和安全性。在系統提示修改方面，采用智能提示生成算法，根據不同的輸入和場景動態生成安全、有效的提示，引導模型產生符合預期的輸出。
• 安全恢復的技術手段與流程：建立模型安全性評估指標體系，定期對模型進行安全性評估，及時發現潛在的安全問題。當模型受到攻擊后，采用模型修復算法，如模型參數的重新訓練、有毒信息的擦除等，快速恢復模型的安全性。同時，記錄和分析模型受到攻擊的案例，總結經驗教訓，不斷完善安全恢復機制。

評估機制：度量安全的標尺

后訓練階段的安全評估指標是衡量防御機制有效性的重要工具。安全指標如攻擊成功率（ASR）、拒絕率等，以及效用指標如準確率、生成內容的相似度等，都是評估模型安全性和實用性的重要維度。

隨著研究的深入，評估機制也在不斷發展，從關注低級安全問題（如暴力、色情內容）到探討高級安全問題（如欺騙性對齊和獎勵黑客行為）。這些評估指標和方法為模型的安全性提供了量化依據，幫助研究者們更好地理解和改進模型的防御能力。

為了提高后訓練階段的安全評估效果，可以采取以下措施：

• 建立綜合評估指標體系：除了常見的安全指標和效用指標外，還應考慮模型的可解釋性、公平性、隱私保護等多方面的因素，建立一個全面、綜合的評估指標體系。這有助于更全面地評估模型的安全性和可靠性，發現潛在的安全風險。
• 采用多樣化的評估方法：結合人工評估和自動評估的方法，對模型的安全性進行多角度的測試和驗證。人工評估可以邀請領域專家和用戶對模型的輸出進行主觀評價，識別其中可能存在的安全隱患和倫理問題；自動評估則利用各種評估工具和算法，對模型進行大規模的客觀測試，提高評估的效率和準確性。
• 開展對抗性評估：模擬真實的攻擊場景，對模型進行對抗性評估，檢驗模型在面對各種攻擊手段時的防御能力和魯棒性。通過不斷與攻擊者進行攻防演練，發現模型的安全漏洞，并及時進行修復和優化。

LLM 后訓練安全的分類圖示

LLM 安全編輯與遺忘：靈活更新，守護隱私

模型編輯：精準修改的雙刃劍

模型編輯技術允許在部署過程中對 LLM 進行精準修改，以更新模型知識或提高模型安全性。模型編輯方法主要分為基于梯度、基于內存和定位然后編輯三類。

基于梯度的方法通過修改模型梯度來更新知識，但其復雜性和模式崩潰問題限制了其應用。基于內存的方法通過引入外部參數來輔助知識更新，但可能導致模型過參數化。定位然后編輯方法（如 RoME、MEMIT 和 AlphaEdit）通過因果追蹤定位知識存儲相關神經元，實現知識編輯，已成為近年來的主流方法。

然而，模型編輯也可能帶來安全風險。例如，編輯攻擊可能導致模型的有害知識注入，而隱私信息泄露則可能通過編輯方法暴露敏感信息。因此，在利用模型編輯技術時，必須同時考慮其潛在的安全威脅，并采取相應的防御措施。

模型編輯的安全應用需要注意以下幾點：

• 基于梯度方法的優化：在使用基于梯度的模型編輯方法時，優化編輯過程中的梯度更新策略，避免過度修改導致模型性能下降和模式崩潰。可以采用梯度裁剪、學習率調整等技術，控制梯度的大小和方向，確保模型在編輯過程中的穩定性和收斂性。
• 基于內存方法的安全保障：對于基于內存的模型編輯方法，建立內存數據的安全管理機制，對引入的外部參數進行加密和訪問控制，防止未經授權的訪問和篡改。同時，定期對內存數據進行備份和恢復測試，確保在出現安全問題時能夠快速恢復模型的正常狀態。
• 定位然后編輯方法的改進：在采用定位然后編輯方法時，提高因果追蹤算法的準確性和可靠性，避免誤定位導致的知識編輯錯誤。同時，對編輯后的神經元進行驗證和測試，確保其行為符合預期，不會引入新的安全風險。

遺忘：擦除記憶的藝術

遺忘技術目的是從已訓練的 LLM 中選擇性地移除或減輕特定知識、行為或數據點的影響，以確保模型的隱私和安全。遺忘方法主要分為參數調整方法和參數保留方法。

參數調整方法通過修改模型內部權重來實現遺忘，如梯度上升和負偏好優化損失。這種方法通常需要重新訓練或微調模型，以對抗需要遺忘的知識或行為。而參數保留方法則通過外部干預來引導模型輸出，無需修改核心模型架構，如后處理方法、輔助模型使用和任務向量方法等。

遺忘技術在多模態 LLM 中的應用也日益受到關注，如 MMUnlearner 和 SafeEraser 等方法試圖在視覺概念擦除的同時保留文本知識，為多模態 LLM 安全提供了新的解決方案。

為了更好地實現 LLM 的遺忘功能，可以采取以下措施：

• 參數調整方法的優化：在使用梯度上升和負偏好優化損失等參數調整方法時，精確控制遺忘的程度和范圍，避免對模型的其他知識和性能造成不必要的影響。可以通過調整學習率、正則化參數等超參數，以及采用漸進式的遺忘策略，逐步實現遺忘目標。
• 參數保留方法的創新：探索新的參數保留方法，如基于注意力機制的遺忘、基于記憶增強網絡的遺忘等，提高遺忘的精度和效率。這些方法可以在不修改核心模型架構的情況下，通過對模型的注意力分布或記憶單元進行調整，實現對特定知識或行為的遺忘。
• 多模態遺忘技術的發展：在多模態 LLM 中，加強視覺概念擦除和文本知識保留的平衡與協調。一方面，開發專門針對視覺模態的遺忘算法，能夠準確識別和擦除與隱私相關的視覺特征和概念；另一方面，確保文本模態的知識和性能不受影響，維持模型在多模態任務中的整體性能和穩定性。

用于安全的大型語言模型反學習的分類圖示

LLM(-Agent) 部署安全：多維度防護，應對外部威脅

單個 LLM 部署安全：直面攻擊的挑戰

單個 LLM 在部署階段面臨著多種攻擊類型，包括模型提取攻擊、成員資格推理攻擊（MIA）、越獄攻擊、提示注入攻擊、數據提取攻擊和提示竊取攻擊等。針對這些攻擊，研究者們提出了一系列防御機制，包括輸入預處理、輸出過濾機制和魯棒提示工程。

單個大型語言模型部署階段的攻擊概述

輸入預處理通過攻擊檢測與識別、語義與行為分析以及對抗性防御與緩解等手段，檢測并中和惡意輸入。例如，梯度分析和困惑度評估方法可以識別操縱 LLM 行為的提示，防止其對模型造成影響。

輸出過濾機制則通過規則約束、對抗性過濾和毒性檢測等方法，確保生成的響應符合安全限制。例如，基于 LLM 的評估系統可以標記模型輸出是否安全，并計算不安全標簽的比例作為安全指標。

單個語言模型（LLM）部署階段的評估與基準測試概述

魯棒提示工程通過設計輸入提示來抵抗對抗性操縱，保護敏感數據并減少有害輸出。例如，提示優化技術可以生成可轉移的后綴或嵌入，以在攻擊下引導模型行為，降低越獄成功率。

單個 LLM 部署安全的防護措施可以細化為以下幾點：

• 輸入預處理的強化：在攻擊檢測與識別方面，采用多模態特征提取和融合技術，結合文本、圖像、語音等多種模態的信息，提高攻擊檢測的準確性和魯棒性。在語義與行為分析方面，利用深度語義理解模型和行為模式分析算法，對輸入進行多層面的語義解析和行為建模，及時發現潛在的惡意意圖和異常行為。
• 輸出過濾機制的優化：在規則約束方面，建立動態調整的規則庫，根據不同的應用場景和安全需求，實時更新和優化過濾規則。在對抗性過濾方面，采用生成對抗網絡（GAN）等技術，生成多樣化的對抗樣本，訓練模型的過濾能力，提高其對新型攻擊的適應性和泛化能力。
• 魯棒提示工程的創新：開發智能提示生成系統，根據輸入的語義和上下文信息，自動生成魯棒、安全的提示。同時，采用提示的多樣性策略，在不同的提示之間進行切換和組合，降低攻擊者對特定提示的適應性和利用效率。

單個大語言模型部署階段的攻擊概述

單智能體安全：復雜交互中的隱患

LLM 驅動的智能體（Agent）是一種能夠獨立或在有限人類監督下運行的 AI 系統，其核心是復雜的語言模型。智能體通過結合記憶、工具和環境來增強其功能。然而，這些附加模塊也引入了新的安全問題。

工具使用安全涉及智能體如何安全地調用外部 API 和工具。例如，工具越獄攻擊可能導致智能體泄露隱私信息或執行有害操作。內存管理安全則關注智能體的長期和短期記憶系統可能受到的攻擊，如內存投毒和隱私泄露。

環境交互安全則涉及智能體在動態和異構環境中感知、推理和行動的安全性。例如，感知階段可能受到數據投毒和環境噪聲的影響，推理階段可能面臨決策錯誤和協議漏洞，而行動階段則需要確保操作的安全性和準確性。

為了保障單智能體的安全，可以采取以下措施：

• 工具使用安全的保障：在調用外部 API 和工具時，建立嚴格的認證和授權機制，確保智能體只使用經過驗證和授權的工具。同時，對工具的輸入和輸出進行嚴格的安全檢查，防止惡意數據的輸入和敏感信息的泄露。
• 內存管理安全的加強：在長期和短期記憶系統的管理中，采用加密技術和訪問控制機制，保護內存數據的保密性和完整性。定期對內存進行清理和更新，及時移除可能被污染或過時的數據，防止內存投毒攻擊。
• 環境交互安全的提升：在感知階段，采用數據預處理和特征提取技術，去除環境數據中的噪聲和干擾，提高感知的準確性和可靠性。在推理階段，利用形式化方法和邏輯驗證技術，對智能體的決策過程進行嚴格驗證，確保決策的正確性和安全性。在行動階段，建立操作的預演和驗證機制，在執行操作之前對其進行模擬和評估，防止有害操作的執行。

基于大型語言模型（LLM）的單智能體和多智能體系統的概述

多智能體安全：協作中的風險與防御

多智能體系統（MAS）中的智能體能夠通過合作、競爭和辯論等機制解決復雜問題。然而，智能體之間的交互也帶來了更復雜和多樣化的安全威脅。

傳播性攻擊在 MAS 中如同病毒般傳播，攜帶隱蔽的惡意信息，持續攻擊和破壞系統中的智能體。干擾攻擊則側重于干擾 MAS 內的交互，強調通信干擾和錯誤信息傳播，導致信息傳輸受阻和防御能力下降。

戰略性攻擊涉及智能體之間的協作和攻擊方法的優化，目的是強調攻擊的長期影響和破壞性。例如，惡意智能體可能通過優越的知識或說服力在辯論中占據優勢，誘導其他安全智能體采取有害行為。

基于大型語言模型（LLM）的智能體系統的安全性概述

針對多智能體系統的安全威脅，可以采取以下防御措施：

• 對抗傳播性攻擊的方法：建立智能體間的信任機制，通過評估智能體的行為歷史和信譽狀況，篩選出可信的智能體進行交互，防止惡意信息的傳播。同時，采用信息加密和數字簽名技術，對智能體間傳輸的信息進行保護，確保信息的保密性和完整性。
• 抵御干擾攻擊的策略：加強 MAS 的通信安全，采用冗余通信信道和容錯機制，確保在部分通信被干擾的情況下，系統仍能正常運行。利用信息驗證和交叉比對技術，對收到的信息進行多源驗證，識別和過濾掉錯誤信息。
• 防范戰略性攻擊的手段：在智能體的協作和辯論過程中，引入監督和仲裁機制，對智能體的行為和決策進行實時監測和評估，及時發現和制止惡意行為。同時，采用智能體的 diversity 策略，使不同智能體具有不同的行為模式和決策策略，降低惡意智能體對整個系統的影響力。

Agent 與環境交互的概述

LLM 基于應用的安全考量

隨著 LLM 在內容創作、智能交互、自動編程、醫療診斷和金融分析等領域的廣泛應用，其安全性問題也日益凸顯。確保 LLM 基于應用的安全性、可靠性和合規性成為 AI 研究和實際應用中的關鍵議題。

幻覺現象是 LLM 在文本生成中的一個顯著問題，可能導致生成不準確、誤導性或完全虛構的內容。在高風險領域如醫療、法律和金融中，這種不可靠的 AI 生成內容可能直接導致錯誤決策。

數據隱私問題是 LLM 部署中的另一個重要挑戰。訓練這些模型需要大量文本數據，其中可能包含個人信息、商業秘密和醫療記錄。如果 LLM 意外泄露敏感訓練數據或缺乏強大的訪問控制機制，用戶的私人信息可能被濫用。

版權和知識產權保護也是 LLM 部署中的一個關鍵問題。LLM 的訓練數據通常包括受版權保護的文本、源代碼和藝術作品，這可能導致侵權風險。例如，AI 寫作工具可能生成與已發布作品相似的文章，而編碼助手可能生成沒有適當許可的開源代碼片段。

此外，倫理和社會責任也是 LLM 部署中不可忽視的因素。由于訓練數據中的偏差，LLM 可能生成強化刻板印象、性別歧視或種族偏見的內容。在招聘、金融和醫療等領域，這種偏差可能導致不公平決策。

隨著全球各國加強對 AI 的監管，LLM 相關的法律和合規要求也在迅速演變。例如，歐盟 AI 法案將 LLM 歸類為高風險 AI 系統，要求開發者提供透明度報告和風險控制機制。中國生成式 AI 規章要求 AI 生成內容符合倫理標準并接受政府審查。美國的監管討論強調 AI 透明度和數據隱私保護，敦促企業建立負責任的 AI 實踐。

上推展示了 AI 在企業生產力、內容生成、編程、醫療保健、金融、客戶支持、教育和網絡安全等領域的多樣化應用。同時，還強調了與真實性、隱私相關的關鍵問題，包括數據泄露、安全威脅、產權、公平性以及合規性，突出了在人工智能部署中需要強有力的保障措施

為應對 LLM 基于應用的安全挑戰，可以采取以下措施：

• 幻覺現象的應對策略：在模型訓練過程中，采用事實核查數據集和真實性和一致性約束，引導模型生成準確、可靠的內容。在應用層面，結合人類專家的審核和評估，對模型生成的內容進行二次驗證，確保其真實性和可信度。
• 數據隱私保護的加強：在數據收集和使用過程中，遵循最小必要原則，只收集與應用相關的必要數據，并采取嚴格的加密和訪問控制措施進行保護。定期開展數據隱私審計，檢查數據處理流程中的潛在隱私風險，并及時進行整改。
• 版權和知識產權保護的措施：建立版權過濾機制，在模型訓練數據的篩選過程中，排除未經授權的版權內容。開發版權檢測和識別技術，能夠對模型生成的內容進行實時監測，識別其中可能涉及的版權問題，并及時進行處理。
• 倫理和社會責任的保障：在模型訓練數據的預處理階段，采用偏差糾正算法和公平性約束，減少數據中的偏見和歧視。在應用開發過程中，進行倫理風險評估，確保應用的設計和功能符合倫理道德和社會責任要求。
• 監管合規的實現路徑：密切關注各國的 AI 監管政策和法規動態，及時調整和優化 LLM 應用的開發和運營流程，確保其符合相關法律和合規要求。建立合規管理體系，對 LLM 應用的整個生命周期進行合規監督和管理，定期向監管機構提交合規報告。

總結與感想

讀完這篇關于 LLM（Agent）全棧安全的論文后，我對人工智能安全領域有了更清晰的認識。人工智能的安全問題貫穿其全生命周期，包括數據準備、預訓練、后訓練、部署以及商業化應用等各個環節。從數據安全到模型編輯與遺忘，從單個 LLM 部署到多智能體系統的協作安全，每個階段都有其獨特的挑戰和風險。

確保 LLM 全生命周期的安全，對于其在現實世界中的負責任和有效部署非常關鍵。這需要學術界、工業界、政策制定者、倫理學家以及社會各界的共同努力，通過加強跨學科合作來共同應對這些安全挑戰，推動人工智能技術的可持續發展。

論文中提到的模型編輯與遺忘技術讓我印象深刻。模型編輯能夠精準地更新模型知識，而遺忘技術則可以有效保護隱私和糾正錯誤。這些技術的發展，不僅提高了模型的靈活性和適應性，也為安全防護提供了新的思路。

同時，我對多智能體系統的安全問題也有了更深入的理解。智能體之間的協作與競爭，帶來了新的風險，例如傳播性攻擊和戰略性攻擊等。這些都需要我們從系統層面進行綜合考慮和防范。

總體上看，這篇論文為我們提供了一個全面且系統的框架，涵蓋了 LLM（Agent）全生命周期的安全問題。它不僅讓我在技術層面學到了很多知識，更讓我明白在人工智能發展過程中，安全是一個非常重要的核心議題。