在数字化时代，数据安全已经成为一个备受关注的话题。随着大数据、云计算、人工智能等技术的快速发展，数据安全问题日益凸显。为了应对这一挑战，安全大模型应运而生，为数据安全领域带来了全新的解决方案。那么，安全大模型究竟如何应用于数据安全呢？让我们一起来唠唠嗑。
众所周知，Google机器翻译团队的8位工程师于2017年6月12日发表了里程碑式的开山之作《Attention Is All You Need》论文，文中讨论并给出了一种改变现代AI未来的神经网络架构。它不仅是当今以ChatGPT为代表的大模型技术起源之一，其中介绍的Transformer架构和注意力机制也被广泛用在了Sora、AlphaFold等AI前沿技术，将彻底改变了现代人工智能（AI）的未来。
在Transformer架构中，有两大的组件分别是编码器（Encoder）和解码器（Decoder）， 编码器主要是将输入序列映射到潜在语义空间（上下文向量），而解码器则是将潜在语义空间（注意力向量）映射到输出序列。
Transformer主要用于将一种语言的文本(亦可以是视频、图像、声音等多模态）翻译成另一种语言（数据）的模型，逐字逐句地接受一段文本，然后预测文章接下来的内容。这种预测呈现为概率分布形式涵盖了很多可能接下来出现的文字片段。这个过程就是通过重复的预测和选取来生成文本，正是在使用ChatGPT或其他大型语言模型时所经历的，模型会逐字地生成文本，运行的后台能看到它在选择每个新词时的底层概率分布。
Transformer利用注意力机制做出了更好的预测，从ChatGPT的成功，已经得到了验证；尽管循环神经网络RNN也试图实现类似的功能，但由于它们受到短期记忆的限制，因此在处理长序列时，特别是在编码或生成长序列时，Transformer更为出色；正是由于Transformer在生成式AI方面取得令人瞩目的进步，自然语言处理(NLP)行业也取得了前所未有的成果。
我们目前讨论的主流安全大模型也是基于Transformer架构的开源大型语言模型（LLM-Large Language Model）建构起来的。通常安全大模型，一般分三层能力：基础能力、专业能力和扩展能力。它能够对海量数据进行深度挖掘和分析，发现潜在的安全威胁和风险。通过运用先进的算法和模型，安全大模型能够对各种攻击模式、行为模式等进行精确识别，提高安全防护的精准性和有效性。安全大模型会进行数据特征的提取和挖掘。通过深度学习和特征工程技术，安全大模型能够从数据中提取出关键的安全特征，如异常流量、恶意行为等。这些特征不仅有助于识别已知的安全威胁，还能发现潜在的新型攻击模式，为安全防护提供有力的支持。在特征提取的基础上，安全大模型会进行威胁检测与风险评估。它能够对数据进行实时分析，识别出潜在的安全威胁，并对威胁进行风险评估。通过运用机器学习算法和模型，安全大模型能够不断提高自身的检测能力和准确性，为安全防护提供可靠的保障。
安全大模型还可以进行安全态势感知和预警。它能够对整体安全态势进行实时分析，发现异常行为或趋势，并提前进行预警。这使得企业能够及时发现潜在的安全风险，采取相应的措施进行防范和应对。同时也可以进行极致降噪、威胁定性能力、攻击故事线还原、AI智能检测、AI策略优化助手、AI辅助运营、AI智能运营、数据分类分级和数据流转监测风险识别等。
安全模型的可视化，通过推理能力和上下文关联能力，不仅可以将威胁影响和风险程度分析并呈现，还可以增加安全分析的可解释性，提升处置建议的接纳程度。可视化能力将扭转安全工作价值难以衡量和可见性差的局面。
大模型所需要的数据根据训练的阶段有所不同。以ChatGPT为代表的大语言模型（LLM）为例，其训练过程分为预训练（Pre-training）、监督微调（SFT）、基于人类反馈的强化学习（RLHF）三个阶段，后两部分又统称为“对齐”（Alignment）阶段。
第一阶段预训练所需的语料是各种类型的世界知识，包括网页、书籍、新闻、论文期刊、对话文本、代码等形式，通过大量学习世界知识，构建模型的基础能力，理解客观世界的规律，该阶段的语料特征可以概括为 “广”。
第二阶段SFT，通过标注人员设计问答，编写正确答案，将例题投喂给模型，并希望模型在没有见过的任务中“举一反三”，提升泛化能力。第三阶段RLHF，训练目标是让模型的价值观与人类对齐，需要人类对模型的回答进行打分、排序，让模型知道" 怎么说更好"。第二和第三阶段的数据质量要求较高，需要来自人类的高质量反馈，语料特征可以概括为 “齐”。
如果将模型微调后部署应用于特定的场景形成行业大模型（如工业、金融、医疗等），则需要满足该场景专业需求的特定领域知识做预训练和对齐，需要具备一定专业深度，如行业数据库、专业文档、专业网站等，这部分的语料特征是 “专”。
对基础模型进行常规的预训练、监督微调和强化学习外，还需要对安全领域的知识进行认知和学习。在安全大模型应用于数据安全的过程中，需要进行数据的收集与整合。安全大模型能够从各种来源收集数据，包括网络流量、日志、用户行为等，并进行清洗、去重、格式化等处理，为后续的分析提供准确的数据支持。精准样本在安全大模型预训练过程中决定“智商”的关键所在。
安全大模型还可以与现有的安全系统和工具进行集成和协同工作。它可以与防火墙、入侵检测系统（IDS/IPS）等安全设备进行联动，实现对安全事件的快速响应和处理。通过与安全设备和系统的协同工作，安全大模型能够形成更加完善的安全防护体系，提高整体的安全防护能力。由于LLM知识的更新存在滞后性、分析数据缺乏实时性，要想在用户真实环境中实现较好的应用效果，协同工具的数量和融合数据的能力是模型效用延伸和价值提升的核心。同时，大模型在应用过程中也存在如下的安全漏洞。
安全大模型的应用也面临着一些挑战和限制。数据的质量和完整性对于模型的准确性和有效性至关重要。如果数据存在缺失、错误或不一致等问题，将会影响模型的性能。安全大模型需要不断更新和优化以适应不断变化的威胁环境。随着新型攻击手段的不断涌现，模型需要不断学习和进化，以应对新的挑战。除非数字安全供应商能够自主开发出针对安全知识和逻辑的专用算法、模型架构，否则只能使用开源通用LLM。对于一定规模之内（例如10B）的LLM来说，自主训练的模型可能在安全知识的理解和问答上具备一定优势。对于模型规模较大（例如60B以上）时，用于预训练的安全知识以及安全数据自身数量有限，自主训练的模型优势几乎不存在，反而会出现资源消耗过大负面影响。
当今中国已进入数据要素与数据安全的“双提速”阶段，未来世界将由数据驱动，数据流通是实现数据价值的主要途径，数据安全也变得前所未有的重要，加强并健全系列监管举措，如何统筹数据开发利用与数据安全的平衡发展，促进和保障数据的有序流动，构建体系化、系统化的数据安全治理需求日益迫切。垂直化建设就要求对整个IT领域从前到后、自顶向下全覆盖，构建数据安全防护体系，保障数据全生命周期的安全。
遵循数据安全原则，以数据安全分级为基础，实现覆盖数据生命周期全过程的数据自身安全，并结合业务活动安全、基础安全、安全运营，建立“三横三纵”的数据安全防护体系，全面加强企业数据安全保护能力，里面涉及到如何应用大模型进行数据安全的防护。
在数据安全生命周期中应用大模型进行数据安全防护，可以按照数据生命周期的各个阶段进行具体分析和应用，例如大模型在数据分类分级和数据流转监测风险识别中发挥着重要作用。大模型通过学习数据特征，自动对数据进行分类分级，实现自动化分类、智能分级、优化分类分级策略，为不同级别的数据制定不同的安全策略。大模型通过学习访问行为特征以及实时流量监测风险识别、深度数据分析和智能预警响应等功能，大模型可以提高数据安全管控的效率和准确性，降低安全风险和数据损失。
安全大模型在数据安全领域的应用具有广阔的前景和潜力。通过深度学习和大数据技术的结合，安全大模型能够实现对海量数据的深度挖掘和分析，提高安全防护的精准性和有效性。然而，在应用过程中也需要注意数据质量、模型更新和优化等方面的问题，以确保安全大模型能够持续为企业提供可靠的数据安全保障。
大模型：一般指1亿以上参数的模型，但是这个标准一直在升级，目前万亿参数以上的模型也有了。大语言模型（Large Language Model，LLM）是针对语言的大模型。
175B、60B、540B等：这些一般指参数的个数，B是Billion/十亿的意思，175B是1750亿参数，这是ChatGPT大约的参数规模。
强化学习（Reinforcement Learning）：一种机器学习的方法，通过从外部获得激励来校正学习方向从而获得一种自适应的学习能力。
基于人工反馈的强化学习(RLHF:Reinforcement Learning from Human Feedback):构建人类反馈数据集，训练一个激励模型，模仿人类偏好对结果打分，这是GPT-3后时代大语言模型越来越像人类对话核心技术。
涌现（Emergence）：或称创发、突现、呈展、演生，是一种现象。许多小实体相互作用后产生了大实体，而这个大实体展现了组成它的小实体所不具有的特性。研究发现，模型规模达到一定阈值以上后，会在多步算术、大学考试、单词释义等场景的准确性显著提升，称为涌现。
泛化（Generalization）：模型泛化是指一些模型可以应用（泛化）到其他场景，通常为采用迁移学习、微调等手段实现泛化。
微调（FineTuning）：针对大量数据训练出来的预训练模型，后期采用业务相关数据进一步训练原先模型的相关部分，得到准确度更高的模型，或者更好的泛化。
指令微调（Instruction FineTuning）：，针对已经存在的预训练模型，给出额外的指令或者标注数据集来提升模型的性能。
思维链（Chain-of-Thought，CoT）：通过让大语言模型（LLM）将一个问题拆解为多个步骤，一步一步分析，逐步得出正确答案。需指出，针对复杂问题，LLM直接给出错误答案的概率比较高。思维链可以看成是一种指令微调。
Parameter参数：模型的复杂度和性能指标:参数是AI模型在训练过程中学习和调整的变量。它们的数量决定了模型的复杂度和性能。参数越多，模型能够表示更复杂的关系，从而在任务上取得更好的效果，但也需要更多的训练数据和计算资源。
Token：模型理解和处理的基本单位:在AI领域，Token是指模型处理的基本数据单位。它可以是单词、字符、短语甚至图像片段、声音片段等。例如，一句话会被分割成多个Token，每个标点符号也会被视为单独的Token。Token的划分方式会影响模型对数据的理解和处理。例如，中英文的Token划分方式就存在差异。对于中文，由于存在多音字和词组的情况，Token的划分需要更加细致。
Context Window上下文窗口:捕捉信息的范围:上下文窗口指的是AI模型在生成回答时考虑Token数量。它决定模型能够捕捉信息的范围。上下文窗口越大，模型能够考虑的信息就越多，生成的回答也就越相关和连贯。
Context Length 上下文长度：模型处理能力的上限:上下文长度是AI 模型一次能够处理的最大Token数量。它决定了模型处理能力的上限。上下文长度越大，模型能够处理的数据量就越大。
Temperature温度：控制创造性和确定性之间的平衡:温度是控制AI模型生成输出随机性的参数。它决定了模型在生成输出时更倾向于创造性还是保守和确定性。温度值越高，模型越倾向于生成随机的、意想不到的输出，但也可能导致语法错误或无意义的文本。温度值越低，模型越倾向于生成符合逻辑和常识的输出，但也可能缺乏创造性和趣味性。
