今年的 Microsoft Build 2025 盛会，对我而言是一次难忘的旅程。不仅仅是因为大会上发布的突破性技术公告，更在于与同事和同行之间深度交流带来的启发。这是一场关于协作、创新以及，尤其重要的，生成式AI（GenAI）安全性的盛大庆典。
缘起：Azure AI 红队协作之路
过去一年，我有幸加入 Azure AI 红队，与 Bala (Balamurugan Balakreshnan)、Minsoo 和 NagKumar 等杰出人才紧密合作。我们的核心任务是构建并完善针对生成式 AI 应用的评估和测试框架。在大模型技术日新月异的今天，这个任务的重要性不言而喻。协作是这条道路上的基石。
这个合作的起源并非偶然。随着大模型技术的快速发展，其潜在的安全风险也日益凸显。想象一下，如果一个基于大模型的聊天机器人被恶意诱导，泄露用户的敏感信息，或者散布虚假信息，将会造成多么严重的后果。因此，构建一个可靠的评估和测试框架，确保大模型应用的安全性，就显得尤为重要。
我们的团队从最初的头脑风暴开始，一步步设计并实现了一套完整的评估流程。这个流程涵盖了多种测试方法，包括对抗性攻击、模糊测试以及性能测试等。通过这些测试，我们可以全面了解大模型应用的安全漏洞和性能瓶颈，并及时进行修复和优化。
为了确保评估的客观性和公正性，我们还引入了严格的评估标准和指标。这些标准和指标涵盖了多个方面，包括数据隐私、模型可靠性、公平性以及鲁棒性等。通过这些标准和指标，我们可以量化评估大模型应用的安全性，并为其提供改进建议。
实际案例：我们曾参与一个针对医疗诊断大模型的评估项目。在测试过程中，我们发现该模型在处理罕见疾病数据时，准确率明显下降。经过深入分析，我们发现这是由于训练数据中罕见疾病样本的比例过低导致的。我们建议客户增加罕见疾病数据的采集和标注，并重新训练模型。最终，模型的准确率得到了显著提升，有效提高了医疗诊断的可靠性。
数据支撑：根据 Gartner 的预测，到 2025 年，超过 30% 的企业将会面临由于 AI 系统安全漏洞引发的重大安全事件。这充分说明了 AI 安全评估的重要性。通过我们的努力，可以帮助企业有效降低 AI 安全风险，保障业务的稳定运行。
创新：评估框架的设计与实现
评估和测试框架的构建，是一个充满创新的挑战。我们需要考虑如何模拟真实世界中的各种攻击场景，如何量化评估大模型应用的安全性，以及如何将评估结果反馈给开发者，帮助其改进模型。
在设计评估框架时，我们采用了多种先进的技术。例如，我们利用对抗性攻击技术，生成能够欺骗大模型的输入样本，从而发现模型的安全漏洞。我们还利用模糊测试技术，随机生成大量的输入样本，测试模型的鲁棒性。此外，我们还引入了可解释性技术，帮助开发者理解模型的决策过程，从而更好地改进模型。
Azure Directing Agent 是我们在评估框架中的一个关键组件。它充当了客户应用程序和 Azure 上托管的各种 AI 服务之间的智能中介。Directing Agent 能够监控传入的请求并动态应用安全策略。例如，它可以检测并阻止恶意用户试图利用大模型漏洞发起的攻击。它还可以对请求进行过滤和转换，以确保数据隐私和合规性。通过利用 Directing Agent，我们可以有效地保护客户的 AI 应用免受各种安全威胁。
实际案例：我们在一个金融行业的客户项目中，利用 Azure Directing Agent 对其信贷风险评估大模型进行了保护。通过配置 Directing Agent 的安全策略，我们成功阻止了恶意用户试图篡改输入数据，从而操纵模型评估结果的行为。这有效保障了信贷风险评估的准确性和公正性。
数据支撑：一项由 MITRE 公司进行的研究表明，超过 80% 的 AI 系统存在安全漏洞，这些漏洞可能会被恶意攻击者利用。通过我们的评估和测试框架，可以帮助企业及时发现并修复这些安全漏洞，从而有效提高 AI 系统的安全性。
责任：构建更安全的 GenAI 生态
我们所做的一切，最终目标都是为了构建一个更加安全可靠的生成式 AI 生态系统。这意味着我们需要确保 GenAI 应用在各个方面都是安全可靠的，包括数据隐私、模型公平性、鲁棒性以及可解释性等。安全性至关重要。
构建安全的 GenAI 生态系统是一个复杂而长期的过程，需要各方面的共同努力。我们需要制定完善的安全标准和规范，建立健全的评估和测试体系，并加强安全意识的培训和教育。同时，我们也需要鼓励开发者在设计和开发 GenAI 应用时，充分考虑安全因素，并积极采取安全措施。
为了更好地推进 GenAI 安全，我们也积极参与行业内的各种安全研究和标准制定工作。我们与学术界、企业界以及政府机构合作，共同探讨 GenAI 安全的最佳实践，并推动相关标准的制定和实施。我们相信，通过大家的共同努力，可以构建一个更加安全可靠的 GenAI 生态系统，让 GenAI 技术更好地服务于人类社会。
实际案例：我们参与了一个由 NIST (美国国家标准与技术研究院) 组织的 GenAI 安全评估项目。在这个项目中，我们与其他专家一起，共同探讨了 GenAI 安全评估的最佳实践，并为 NIST 制定 GenAI 安全评估标准提供了建议。我们的贡献得到了 NIST 的高度认可。
数据支撑：根据一份由 Forrester 公司发布的报告显示，超过 70% 的企业认为 AI 安全是其业务发展的关键挑战之一。这充分说明了 AI 安全的重要性。通过我们的努力，可以帮助企业有效应对 AI 安全挑战，保障其业务的健康发展。
Build 2025：灵感与友谊的碰撞
参加 Microsoft Build 2025 的经历，不仅仅是一次学习新技术的机会，更是一次与同行交流心得、碰撞灵感的宝贵机会。与 Bala 和其他 Microsoft 团队成员的交流，让我深受启发，也更加坚定了我们在 GenAI 安全性领域的努力方向。
在 Build 2025 大会上，我参加了多个关于 GenAI 安全的研讨会和讲座。通过这些活动，我了解了最新的 GenAI 安全技术和趋势，也与其他安全专家进行了深入的交流。我发现，GenAI 安全是一个充满挑战但也充满机遇的领域。我们需要不断学习和探索，才能应对不断变化的安全威胁。
除了技术交流之外，Build 2025 也是一次与老朋友重逢、结识新朋友的机会。我与 Bala 和其他 Microsoft 团队成员一起，参加了多个社交活动。在这些活动中，我们分享了彼此的工作经验和生活感悟，加深了彼此的了解和友谊。我深信，这种友谊将会成为我们未来合作的坚实基础。
在 Build 2025 上，我们团队的工作成果也得到了展示和认可。我们年初拍摄的访谈和纪录片，在大会上进行了播放，吸引了众多与会者的关注。许多与会者对我们的工作表示赞赏，并与我们进行了深入的交流。这让我感到非常荣幸，也更加坚定了我们继续努力的决心。
未来展望：携手共筑安全基石
Microsoft Build 2025 是一次意义非凡的旅程，它不仅让我了解了最新的技术趋势，也让我更加坚定了在 GenAI 安全性领域继续深耕的决心。感谢 Microsoft 团队的信任与支持，以及 Bala 等同事的并肩作战。
未来，我们将继续与 Microsoft 团队合作，共同构建更加安全可靠的 GenAI 生态系统。我们将继续完善我们的评估和测试框架，并将其应用于更多的 GenAI 应用。我们将继续参与行业内的各种安全研究和标准制定工作，并积极推广 GenAI 安全的最佳实践。我们相信，通过大家的共同努力，可以为 GenAI 技术的发展保驾护航，让其更好地服务于人类社会。
我们也将持续关注大模型领域的最新进展，并不断调整我们的安全策略，以应对新的安全挑战。例如，我们将探索如何利用机器学习技术来自动检测和防御 GenAI 应用的安全威胁。我们还将研究如何利用可信计算技术来保护 GenAI 应用的数据和模型安全。
GenAI 的未来充满机遇，同时也充满挑战。只有通过持续的协作和创新，才能确保 GenAI 技术在安全可靠的环境中发展，真正惠及全人类。让我们携手并进，共筑 GenAI 安全性的坚实基石！