2025大模型安全研究十大框架合集（10份）

2025大模型安全研究十大框架合集的详细介绍：

Anthropic AI信任研究框架

Anthropic于2024年10月更新的《安全责任扩展政策》(RSP)，提出了一个灵活的动态AI风险治理框架。该框架规定当AI模型达到特定能力时，将自动升级安全措施，如当AI具备自主进行复杂AI研究的能力或协助研发化学、生物、放射性和核武器时，需采取更严格的安全标准。Anthropic还定义了AI安全等级（ASL）系统，用于评估灾难性风险。目前，Anthropic所有模型都在ASL-2标准下运行，但当模型能力提升到一定水平时，需提升至ASL-3或更高的标准。

Google安全AI框架

Google DeepMind在2024年5月采纳了前沿安全框架，并预计在2025年初实施。该框架旨在解决未来AI模型强大功能可能带来的严重风险，提出了两种缓解措施来解决具有关键功能的模型的安全问题，分别是防止模型权重泄露的安全缓解措施，以及管理对关键功能访问的部署缓解措施。此外，还规定了检测模型可能构成严重风险的能力级别（关键能力级别，CCLs）的协议，涉及自主性、生物安全、网络安全和机器学习研发四个类别的风险。

OpenAI研究框架

OpenAI开发了一个准备框架，描述了OpenAI跟踪、评估、预测和防范日益强大的模型带来的灾难性风险的过程。该框架将风险等级分为低、中、高和关键四个级别，跟踪的风险包括网络安全、化学、生物、核和放射性威胁、说服力和模型自主性。OpenAI还强调，只有在缓解后得分在“中”或以下的模型才能部署，只有缓解后得分在“高”或以下的模型才能进一步开发，并且将针对具有高风险或严重风险（缓解前）风险的模型实施额外的安全措施。

2024大模型安全实践

2024年，大模型安全实践主要集中在数据收集、存储、处理及模型部署使用等各环节的安全防护。例如，通过零信任架构、同态加密、智能水印等前沿防护方案，防范生成式数据偏见、社会工程攻击等安全威胁。同时，还提出了涵盖数据泄露、未授权访问、恶意软件攻击等传统风险，以及对抗性攻击、模型窃取、模型滥用等新兴安全威胁的大模型设施安全风险框架。

2024大模型安全研究

2024年的大模型安全研究主要围绕模型的基础设施安全、数据安全、生态与内容安全以及人员安全等方面展开。研究提出了从设备平台风险、数据安全风险、生态与内容风险到人员风险的四大核心威胁，并探讨了相应的安全防护建议。例如，针对数据安全风险，研究了如何在数据收集、存储、处理等环节实施加密、访问控制等措施，以防止数据泄露和滥用。

2024大模型安全与伦理研究

2024年的大模型安全与伦理研究关注了AI模型在发展过程中可能带来的伦理问题，如隐私侵犯、偏见歧视、虚假信息传播等，并探讨了如何在技术层面和政策层面加以解决。研究提出了一系列伦理原则和指南，以确保AI模型的开发和应用符合人类的价值观和社会规范。

2024人工智能内生安全

2024年的人工智能内生安全研究聚焦于从AI模型的内部架构和算法设计入手，提升模型自身的安全性。例如，通过改进模型的训练算法、优化模型的结构，增强模型对对抗性攻击、模型窃取等安全威胁的抵御能力。同时，还研究了如何在模型的训练数据中引入安全约束，以提高模型的鲁棒性和可靠性。

2025 OWASP 大模型应用Top10安全威胁

2025年，OWASP组织发布了大模型应用的Top10安全威胁，包括数据泄露、模型劫持、模型逆向工程、对抗性攻击等。这些威胁可能会导致模型的敏感数据被窃取、模型被恶意利用或被篡改，从而对用户和企业造成严重的安全风险。

2025人工智能安全标准体系

2025年人工智能安全标准体系将涵盖模型的开发、部署、运营等全生命周期，包括数据安全、算法安全、模型性能评估、安全审计等方面的标准。这些标准将为AI模型的安全开发和应用提供明确的指导和规范，促进AI技术的健康发展。

2025人工智能安全治理框架1.0

2025年人工智能安全治理框架1.0旨在为AI模型的安全治理提供一套系统的框架和方法，包括风险评估、安全策略制定、安全监控与响应、安全审计与改进等环节。该框架强调了多方协作的重要性，包括企业、政府、学术界和社会各界的共同参与，以构建一个安全、可靠的AI生态环境。