2025大模型安全研究十大框架合集的詳細介紹：

Anthropic AI信任研究框架

Anthropic于2024年10月更新的《安全責任擴展政策》(RSP)，提出了一個靈活的動態AI風險治理框架。該框架規定當AI模型達到特定能力時，將自動升級安全措施，如當AI具備自主進行復雜AI研究的能力或協助研發化學、生物、放射性和核武器時，需采取更嚴格的安全標準。Anthropic還定義了AI安全等級（ASL）系統，用于評估災難性風險。目前，Anthropic所有模型都在ASL-2標準下運行，但當模型能力提升到一定水平時，需提升至ASL-3或更高的標準。

Google安全AI框架

Google DeepMind在2024年5月采納了前沿安全框架，并預計在2025年初實施。該框架旨在解決未來AI模型強大功能可能帶來的嚴重風險，提出了兩種緩解措施來解決具有關鍵功能的模型的安全問題，分別是防止模型權重泄露的安全緩解措施，以及管理對關鍵功能訪問的部署緩解措施。此外，還規定了檢測模型可能構成嚴重風險的能力級別（關鍵能力級別，CCLs）的協議，涉及自主性、生物安全、網絡安全和機器學習研發四個類別的風險。

OpenAI研究框架

OpenAI開發了一個準備框架，描述了OpenAI跟蹤、評估、預測和防范日益強大的模型帶來的災難性風險的過程。該框架將風險等級分為低、中、高和關鍵四個級別，跟蹤的風險包括網絡安全、化學、生物、核和放射性威脅、說服力和模型自主性。OpenAI還強調，只有在緩解后得分在“中”或以下的模型才能部署，只有緩解后得分在“高”或以下的模型才能進一步開發，并且將針對具有高風險或嚴重風險（緩解前）風險的模型實施額外的安全措施。

2024大模型安全實踐

2024年，大模型安全實踐主要集中在數據收集、存儲、處理及模型部署使用等各環節的安全防護。例如，通過零信任架構、同態加密、智能水印等前沿防護方案，防范生成式數據偏見、社會工程攻擊等安全威脅。同時，還提出了涵蓋數據泄露、未授權訪問、惡意軟件攻擊等傳統風險，以及對抗性攻擊、模型竊取、模型濫用等新興安全威脅的大模型設施安全風險框架。

2024大模型安全研究

2024年的大模型安全研究主要圍繞模型的基礎設施安全、數據安全、生態與內容安全以及人員安全等方面展開。研究提出了從設備平臺風險、數據安全風險、生態與內容風險到人員風險的四大核心威脅，并探討了相應的安全防護建議。例如，針對數據安全風險，研究了如何在數據收集、存儲、處理等環節實施加密、訪問控制等措施，以防止數據泄露和濫用。

2024大模型安全與倫理研究

2024年的大模型安全與倫理研究關注了AI模型在發展過程中可能帶來的倫理問題，如隱私侵犯、偏見歧視、虛假信息傳播等，并探討了如何在技術層面和政策層面加以解決。研究提出了一系列倫理原則和指南，以確保AI模型的開發和應用符合人類的價值觀和社會規范。

2024人工智能內生安全

2024年的人工智能內生安全研究聚焦于從AI模型的內部架構和算法設計入手，提升模型自身的安全性。例如，通過改進模型的訓練算法、優化模型的結構，增強模型對對抗性攻擊、模型竊取等安全威脅的抵御能力。同時，還研究了如何在模型的訓練數據中引入安全約束，以提高模型的魯棒性和可靠性。

2025 OWASP 大模型應用Top10安全威脅

2025年，OWASP組織發布了大模型應用的Top10安全威脅，包括數據泄露、模型劫持、模型逆向工程、對抗性攻擊等。這些威脅可能會導致模型的敏感數據被竊取、模型被惡意利用或被篡改，從而對用戶和企業造成嚴重的安全風險。

2025人工智能安全標準體系

2025年人工智能安全標準體系將涵蓋模型的開發、部署、運營等全生命周期，包括數據安全、算法安全、模型性能評估、安全審計等方面的標準。這些標準將為AI模型的安全開發和應用提供明確的指導和規范，促進AI技術的健康發展。

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旨在為AI模型的安全治理提供一套系統的框架和方法，包括風險評估、安全策略制定、安全監控與響應、安全審計與改進等環節。該框架強調了多方協作的重要性，包括企業、政府、學術界和社會各界的共同參與，以構建一個安全、可靠的AI生態環境。