为何需要?

为什么需要这个服务?

保障生成内容的真实性与准确性

通过安全评估,系统性检验生成式大模型输出内容的准确性、可靠性和一致性,有效降低事实性错误、误导性信息及虚假内容的产生。


防范有害内容与不良信息传播

安全评估能够识别并防控模型生成的偏见、歧视、暴力、色情等有害或不当内容,避免不良信息在网络空间扩散。


确保业务合规,降低法律风险

评估过程中将重点审查生成式大模型是否符合相关法律法规要求,防止在内容生成和传播过程中出现侵权、违法等风险,保障企业合规运营。


保护数据安全与用户隐私

通过安全评估,系统性检验生成式大模型输出内容的准确性、可靠性和一致性,有效降低事实性错误、误导性信息及虚假内容的产生。


提升用户信任,推动业务

经过安全评估的AIGC产品在内容质量、安全性和合规性方面更具可信度,有助于增强用户对生成式人工智能服务的信任,推动落地与应用。


促进行业规范化与可持续

统一、规范的安全评估机制,引导企业持续优化模型能力和治理体系,提升整体技术水平和服务质量,构建良性生态,推动行业健康、可持续发展。


大模型安全评估体系

天磊卫士的大模型安全评估体系,是一套结构清晰、覆盖全面的专业解决方案。该架构自上而下分为五层,确保安全能力贯穿评估与防护的全过程。

  • 应用层:全面支持文、图、音、视频及多模态交互,覆盖主流AI使用场景
  • 能力层:系统性覆盖31类安全风险与5大评估模块,为模型安全性提供精准“体检”
  • 能力层:集成文本、图像、音频、视频四类高精度检测,实现对多模态实时风险过滤
  • 数据层:依托持续更新的专项知识库,包括敏感特征、谣言库、合规样本等
  • 合规基准层:严格遵循国家法规与安全标准,将政策要求转化为可执行、可验证的技术指标。

完整覆盖的评估体系

天磊卫士的大模型安全评估全景架构,是一套从应用场景、技术能力到合规标准完整覆盖的评估体系。该架构能够适配各类生成式AI应用场景,并通过结构化的工具、模型与知识库,将安全合规要求转化为可执行的技术方案。

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安全评估架构图

大模型安全评估全景能力架构图

大模型安全评估服务内容

我们如何帮助你确保大模型安全与合规?

天磊卫士大模型评估有哪些常见问题?

常见问题

  • 什么是大模型安全评估?

    大模型安全评估,是指依据国家相关法律法规(如《生成式人工智能服务管理暂行办法》)及技术标准,对生成式人工智能服务在研发、部署与运行全过程中可能产生的各类风险进行系统化识别、分析与验证的过程。

  • 为什么需要进行大模型安全评估?

    根据相关规定,提供具有舆论属性或社会动员能力的生成式人工智能服务,在履行备案程序前,需依法开展安全评估。该评估是服务提供者识别管控风险、履行合规义务的关键环节。

  • 安全评估主要关注哪些方面的风险?

    评估通常涵盖多个维度,主要包括:生成内容的准确性与合规性(如是否存在事实错误、侵权或违法信息);模型算法与系统的安全性与可靠性;训练数据及用户数据的安全与隐私保护情况;以及服务是否符合相关法律法规与监管要求。

  • 安全评估的服务内容一般包括什么?

    常见的评估服务内容包括:对模型训练语料来源与内容的合法性、安全性进行审查;对模型生成内容的安全性、合规性进行测试与评测;对模型的数据安全措施与隐私保护机制进行核查;以及对模型的技术架构与业务流程进行合规性差距分析。

  • 安全评估的流程大致是怎样的?

    一个完整的评估流程通常包括:前期准备与范围确定、资料收集与案头分析、技术测试与内容评测、风险识别与综合分析、报告编制与结论出具等阶段。具体流程可能因评估机构和服务场景而异。

  • 谁负责开展大模型安全评估?

    评估工作可由服务提供者自行开展,也可委托符合要求的第三方专业机构进行。最终,由服务提供者作为责任主体,对评估结果和报告负责,并将其作为备案材料提交。

  • 安全评估报告有什么作用?

    安全评估报告是证明生成式人工智能服务已进行风险自查与管控的关键书面文件。它是服务提供者向网信等部门申请备案时必须提交的材料之一,也是企业内部进行风险管理和技术改进的重要依据。

  • 通过安全评估是否意味着模型完全安全?

    通过安全评估,表明模型在评估时点及既定测试范围内,已对已知的、主要的合规与安全风险进行了识别和管控。这并不意味着风险被永久消除。服务提供者需持续进行监控和迭代,以应对新的风险挑战,并履行持续的合规义务。

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