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演講嘉賓 | 李屹

回顧整理 | 廖濤

排版校對 | 李萍萍

嘉賓介紹

OS安全分論壇

李屹，華為OS內(nèi)核實驗室安全技術專家與助理科學家。主要研究領域包括操作系統(tǒng)安全、軟件形式化證明、超低時延軟件建模與開發(fā)等。目前主要參與的工作包括：自研自動形式化證明平臺（支撐鴻蒙內(nèi)核獲得CC EAL 6+高等級安全認證）、基于操作系統(tǒng)內(nèi)核層面構(gòu)建的數(shù)據(jù)安全底座等。

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正文內(nèi)容

大模型已成為當下AI產(chǎn)業(yè)最大熱點，業(yè)界也正在積極探索大模型的應用場景。然而，大模型背后依賴的是海量的訓練數(shù)據(jù)與交互數(shù)據(jù)，人工智能的黑盒機制導致大模型在實踐中不可避免地存在敏感數(shù)據(jù)的安全挑戰(zhàn)。如何從操作系統(tǒng)視角應對大模型應用中的數(shù)據(jù)安全挑戰(zhàn)？華為OS內(nèi)核安全專家、副首席科學家李屹在第二屆OpenHarmony技術大會上進行了精彩分享。

圖像模型、大語言模型、多模態(tài)模型等大模型在研發(fā)的各階段為我們帶來巨大的生產(chǎn)力提升，例如：（1）協(xié)助編碼：代碼補全、知識檢索、測試用例生成；(2) 文檔寫作：語言翻譯、文檔潤色、文稿寫作；（3）數(shù)據(jù)處理：自動分析、數(shù)據(jù)制圖；（4）智能助手：Rewind、ChatGPT Mobile App。大模型的核心能力是數(shù)據(jù)的理解與處理，因此它所獲取的用戶數(shù)據(jù)越多，能為使用者提供的幫助也就越多，其帶來的便利，本質(zhì)上也是“對于數(shù)據(jù)的深度理解和處理”。然而，當用戶深度使用大模型或者越來越依賴大模型能力時，隨著大模型自身能力的增強，用戶數(shù)據(jù)濫用的危害就越大。

因此，保障數(shù)據(jù)安全是我們放心使用大模型應用的必要前提。從被保護對象的角度出發(fā)，大模型數(shù)據(jù)安全挑戰(zhàn)主要有以下兩個方面：

保護用戶數(shù)據(jù)不被濫用。要求用戶數(shù)據(jù)的獲取和使用應當符合用戶的授權；模型自身無法濫用用戶數(shù)據(jù)；惡意攻擊者無法通過攻擊大模型應用來獲取其中的用戶數(shù)據(jù)。

保護模型資產(chǎn)免受攻擊。要求模型資產(chǎn)的獲取和使用應當符合模型開發(fā)者的授權；惡意使用者無法通過攻擊大模型應用來獲取模型數(shù)據(jù)。

為什么我們希望基于操作系統(tǒng)來實施數(shù)據(jù)安全保護手段？

通常而言，每個應用或者應用生態(tài)都會自己構(gòu)建一定的數(shù)據(jù)安全保護能力。然而，由于應用層構(gòu)建的安全能力往往各自為戰(zhàn)，導致系統(tǒng)整體存在“千里之堤，潰于蟻穴”的風險。在數(shù)據(jù)共享的背景下，數(shù)據(jù)安全是一個完整的體系。其中任意一環(huán)被攻破即導致整體數(shù)據(jù)安全保護失效。

舉例來說，如果在應用層構(gòu)建DLP（數(shù)據(jù)防泄漏）解決方案。由于安全能力構(gòu)建于各個應用之中，而應用之間會產(chǎn)生數(shù)據(jù)共享。因此一旦其中一個應用出現(xiàn)問題或者被攻破，那么就會造成整體的數(shù)據(jù)泄露風險。

在操作系統(tǒng)層如何構(gòu)建數(shù)據(jù)安全保護能力？可以基于3個維度：隔離、跟蹤和協(xié)同。

一、隔離：構(gòu)建可信的隔離空間來運行大模型應用。當我們要保護數(shù)據(jù)的時候，最簡單，也最能令用戶信服的數(shù)據(jù)保護方式，就是讓數(shù)據(jù)始終留在端側(cè)。但是，由于大模型本身的黑盒特性，用戶并不信任應用，那么誰來保證數(shù)據(jù)不出端呢？例如，當用戶想詢問大模型今天的天氣怎么樣，需要穿什么衣服出門時，大模型需要知道用戶的位置信息，且還需要從線上的其他地方獲取該位置的天氣數(shù)據(jù)。通過這個例子，很容易看出在部分場景下大模型既需要訪問用戶的個人隱私數(shù)據(jù)，客觀上也需要聯(lián)網(wǎng)或者是訪問外部文件/數(shù)據(jù)以帶給用戶更好的體驗。

在普通的操作系統(tǒng)中，由于沒有機密域隔離，攻擊者可以利用應用漏洞發(fā)起攻擊即可獲取用戶數(shù)據(jù)和模型資產(chǎn)；通過構(gòu)建可信的隔離空間，區(qū)分機密域和非機密域，可以實現(xiàn)即便攻破應用本身，也無法獲取模型和用戶數(shù)據(jù)的目的。

二、跟蹤：將無形的數(shù)據(jù)化為有形，跟蹤數(shù)據(jù)使用，實施精準管控。盡管通過隔離手段能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)安全，但在許多場景下大模型都是需要訪問聯(lián)網(wǎng)信息的。例如，即使數(shù)據(jù)質(zhì)量和參數(shù)規(guī)模強如ChatGPT，也不可能在模型參數(shù)中記錄整個互聯(lián)網(wǎng)的知識體系。需要通過搜索插件等在線獲取；Open Interpreter等應用更是將支持聯(lián)網(wǎng)作為重要特性；新發(fā)布的大模型紛紛原生支持代碼的生成與運行，進一步增加了模型與外部交互的需求。

在大模型應用中，數(shù)據(jù)本身是無形的，就是一串字節(jié)流。如果將應用視作一個黑盒，那么對應用的隔離管控只有“是”與“否”的區(qū)別。如果數(shù)據(jù)類型由操作系統(tǒng)觀測并管理，使大模型應用在使用數(shù)據(jù)時，操作系統(tǒng)能夠感知該數(shù)據(jù)是不是敏感數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)精準定位和管控，保障數(shù)據(jù)安全。

三、協(xié)同：安全調(diào)用云端算力，讓應用更加智能。通過隔離和跟蹤，在端側(cè)可以實現(xiàn)較為精準可靠的數(shù)據(jù)安全保護。然而，在現(xiàn)有的硬件設備下，端側(cè)算力仍顯不足，而端側(cè)算力對大模型的智能程度有很大影響。相較于GPT-3的175B參數(shù)規(guī)模而言，在實際的手機應用場景，為了平衡功耗，性能等問題，當前的主流端側(cè)大模型解決方案都選擇了1B級別的“小”模型。因此，如何通過端云協(xié)同來釋放云端算力成為當前的研究熱點。

安全調(diào)用云端算力有2個思路：（1）構(gòu)建端云協(xié)同的分布式機密計算環(huán)境，從技術上讓數(shù)據(jù)留在同一個信任域中，實現(xiàn)“技術不出端”；（2）通過操作系統(tǒng)層構(gòu)建的數(shù)據(jù)脫敏模塊，來支撐多種不同形式的端云協(xié)同推理，實現(xiàn)敏感數(shù)據(jù)不出域的同時，釋放云端算力。