多样化的大模型安全防护：挑战与应对

随着大模型在各领域的广泛应用，其安全性问题正引发学界与工业界的广泛关注。现实部署中，大模型易受对抗性攻击和不当微调影响，导致安全防护能力下降，以及在多语言环境下，其安全性问题更加复杂。 本报告聚焦于三大关键挑战及其应对方式：

1. Jailbreak 攻击：通过精心设计的输入规避安全约束，使模型生成违禁内容；
2. 微调（Fine-tuning）导致安全性退化，如数据投毒削弱模型的安全防护能力；
3. 多语言环境下的安全风险，即安全对齐在不同语言之间的不一致性可能导致模型在低资源语言上的防护能力不足。

针对上述问题，本报告将探讨解决上述挑战的策略，确保大模型在复杂环境中的可靠性与稳健性。