實戰大模型 從對齊技術到系統治理

楊哲 趙治斌

實戰大模型 從對齊技術到系統治理
  • 出版商: 機械工業
  • 出版日期: 2026-04-01
  • 售價: $474
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 254
  • ISBN: 7111807421
  • ISBN-13: 9787111807421
  • 相關分類: Large language model

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商品描述

本書系統梳理了大語言模型（LLM，簡稱大模型）在安全治理與行為對齊方面的核心原理、關鍵技術與工程實踐路徑，聚焦構建可信、可控的大模型人工智能系統，以應對當前生成式AI 在安全性、合規性和產業落地中的重大挑戰。本書共分為10 章，圍繞模型風險識別、語義行為對齊、內容生成管控、訓練數據治理、系統級防護、安全評估指標、合規審查流程與行業解決方案八大技術主線，構建出一套完整的大模型安全體系。全書首先深入剖析大模型在語義安全、系統防護、行為不可預測性等方面的挑戰，系統介紹監督微調、RLHF、Constitutional AI 等對齊技術，幵結合內容安全機制與訓練數據治理提供工程實現路徑。隨後，聚焦模型推理部署的系統安全，覆蓋權限控制、日誌審計、接口隔離、倫理合規等維度，強調“可控性”在工業場景下的實現策略。 聚焦安全評估工具鏈、開源平臺實踐，以及在教育、醫療、法律等高敏行業中的落地方案，為構建可信賴的AI 系統提供工程藍圖。本書兼具系統性與實戰性，既有對前沿理論方法的深入剖析，又涵蓋可覆制的工程實現路徑，同時，隨書贈送案例代碼、授課用PPT 等學習資源（掃封底二維碼獲取），適合從事人工智能研發、安全工程、合規治理與技術管理的科研人員、工程師、企業技術負責人及政策制定者參考閱讀。

作者簡介

楊哲超現任蘇州映谷科技有限公司副總裁，曾任中國電信研究院AI研發中心副主任、阿裏雲 產品專家、微軟亞太研發集團技術經理。曾 中國電信大模型安全評測平臺研發， 公安智能決策系統等項目，研究成果覆蓋通信、雲計算及政企核心場景，兼具戰略研發與行業落地影響力。趙治斌中國計算機學會 會員、 “ 物聯網工程師”、全國職業院校技能大賽裁判員。從事人工智能教學教研二十餘年，專註大模型技術與AI安全研究，主持省市級課題12項，發表論文10篇。

目錄大綱

前言
第1章 大模型安全概述
1.1 大模型面臨的核心安全問題
1.1.1 語義安全vs系統安全
1.1.2 大模型幻覺現象：生成與事實不一致
1.1.3 Prompt註入與指令濫用
1.1.4 模型行為的不可預測性
1.2 安全分類體系與威脅建模
1.2.1 OWASPforLLMs安全分類標準
1.2.2 STRIDE
1.2.3 微調階段的風險
1.2.4 推理服務階段的風險
1.3 大模型安全事件分析
1.3.1 ChatGPT越權回答案例
1.3.2 FacebookLLaMA泄密事件
1.3.3 國內模型生成違法內容審查失敗
1.3.4 社交媒體中的Prompt投毒實例
1.4 安全治理的技術構成與最終目標
1.4.1 安全治理vs對齊機制
1.4.2 安全目標矩陣：無害、有用、可控
1.4.3 多層防線：數據、模型、接口
1.4.4 安全治理的評價指標體系
第2章 大模型對齊技術原理
2.1 大模型對齊技術基礎知識
2.1.1 人類意圖建模的模糊性
2.1.2 RICE大模型對齊的基本流程
2.1.3 模型能力增強vs風險增強
2.1.4 對齊失敗的後果分類
2.2 對齊方法一：監督微調
2.2.1 數據格式與構造方法
2.2.2 對話語料處理與多輪嵌套
2.2.3 多任務對齊與能力遷移
2.2.4 典型SFTpipeline實現
2.3 對齊方法二：人類反饋強化學習
2.3.1 獎勵模型設計原理
2.3.2 PPO訓練流程詳解
2.3.3 訓練數據采集與標註平臺
2.4 對齊方法三：ConstitutionalAI與自動對齊
2.4.1 憲法規則模板設計
2.4.2 模型自我反饋機制構建
2.4.3 AutoAlign與AutoDPO方法
第3章 大模型內容安全治理機制
3.1 模型輸出過濾與毒性檢測
3.1.1 毒性內容定義與分級
3.1.2 過濾模型構建與部署
3.1.3 生成文本後處理機制
3.1.4 第三方安全接口接入
3.2 Prompt輸入安全防禦機制
3.2.1 Prompt註入類型與原理
3.2.2 正則化檢測與模板化防禦
3.2.3 Rebuff、Boxer等防護工具使用
3.2.4 Prompt越權檢測與上下文汙染隔離
3.3 模型幻覺與事實校驗技術
3.3.1 幻覺類型劃分與識別指標
3.3.2 外部知識增強檢索機制
3.3.3 事實性評估模型構建
3.4 多模態內容風險識別與過濾
3.4.1 多模態模型的風險傳播路徑
3.4.2 圖像文本聯合風險檢測機制
第4章 訓練數據安全與對齊數據構建
4.1 數據來源合規性與去偏處理
4.1.1 開源數據審查清單構建
4.1.2 有害數據的清洗與識別算法
4.1.3 長尾有害片段檢測與切除
4.1.4 多語言毒性文本識別工具
4.2 對齊訓練數據構造方法
4.2.1 問答格式標註與用戶偏好建模
4.2.2 多輪對話生成規則設計
4.2.3 合成偏好對比數據與打分策略
4.2.4 人機混合生成數據的風險控制
4.3 數據打標簽與人類反饋采集
4.3.1 成本可控的數據標註平臺搭建
4.3.2 HITL流程自動化接口設計
4.3.3 “一致性+價值判斷”雙評分體系
4.3.4 多標註員評分整合與投票機制
第5章 推理部署中的安全風險與防護機制
5.1 推理架構設計與風險暴露點
5.1.1 單節點與分布式推理架構安全對比
5.1.2 GPU資源調度中的越權訪問問題
5.1.3 模型副本同步與模型泄露風險
5.1.4 多用戶服務中的上下文汙染隔離
5.2 API服務接口安全策略
5.2.1　OAuth2.0 授權機制與訪問令牌管理
5.2.2 JWT簽名驗證與Token生命周期控制
5.2.3 API速率限制與服務拒絕防護
5.2.4 多租戶接口隔離與模型權限綁定
5.3 模型調用審計與行為記錄
5.3.1 日誌數據結構設計與存儲管理
5.3.2 模型調用日誌的多維索引與溯源
5.3.3 高風險內容的行為回放機制
5.3.4 模型輸出自動標簽與安全評分系統
5.4 推理安全優化實戰案例
5.4.1 基於Triton的安全部署模板
5.4.2 Kubernetes中LLM安全推理管控方案
5.4.3 零信任架構下的模型隔離部署
5.4.4 安全預處理與後處理服務鏈設計
第6章 權限控制與用戶安全策略設計
6.1 用戶權限模型構建
6.1.1 RBAC與ABAC在模型系統中的應用
6.1.2 按用戶角色劃分模型功能
6.1.3 多層級Prompt權限管理
6.1.4 基於內容風險等級的調用權限控制
6.2 輸入內容的來源與可信度評估
6.2.1 輸入內容身份綁定機制
6.2.2 Prompt日誌可信存證與歸檔
6.2.3 輸入審查規則動態加載機制
6.2.4 上下文聯動驗證機制設計
6.3 用戶操作審計與追責機制
6.3.1 用戶行為指紋機制
6.3.2 高風險調用報警與幹預機制
6.3.3 觸發型行為溯源系統
6.3.4 用戶審計日誌
6.4 實戰項目中的權限配置方法
6.4.1 SaaS系統中多角色權限配置
6.4.2 企業內對接LDAP/SSO進行身份統一
6.4.3 多服務

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