本报告详细介绍了WDTA发布的2024年生成式AI应用程序安全测试和验证标准。这些标准旨在为生成式AI应用提供一个全面的安全框架，确保AI应用在各个生命周期阶段的安全运行。报告特别关注了大型语言模型（LLM）的安全性，并为AI STR计划提供了核心支持。通过一系列关键测试标准和实操指南，本报告旨在提升AI应用的质量，减轻安全风险，并促进AI技术的负责任部署。
一、AI安全测试和验证标准的重要性：
AI应用风险： 生成式AI应用在多个领域内的广泛应用带来了新的安全风险。
安全框架需求： 需要一套标准化的安全测试和验证方法来应对这些风险。
二、AI生命周期关键领域的安全测试：
模型选择： 测试和验证模型选择的安全性和适用性。
数据使用： 检查数据收集、处理和存储的安全性。
运行时安全性： 确保AI应用在运行时的安全性和稳定性。
三、关键测试标准：
基础模型选择： 评估模型的安全性和性能，选择最合适的模型。
数据使用检查： 确保数据的使用符合隐私和安全标准。
API安全测试： 测试API的安全性，防止潜在的网络攻击。
四、安全测试方法和预期结果：
测试方法： 提供详细的安全测试方法，包括自动化测试和手动测试。
预期结果： 明确测试的预期结果，帮助评估AI应用的安全性。
五、实操指南：
AI安全工程师： 为AI安全工程师提供实操指南，帮助他们更有效地进行安全测试。
开发者： 指导开发者在开发过程中考虑安全性，减少安全漏洞。
六、AI STR计划：
AI系统挑战： WDTA倡导全球技术合作，通过AI STR计划应对AI系统带来的挑战。
负责任部署： 旨在提升AI应用质量，减轻安全风险，促进AI技术的负责任部署。
七、大型语言模型（LLM）的安全性：
特别关注： 报告特别关注了大型语言模型的安全性，这是当前AI安全领域的热点问题。
安全性测试： 提供了针对LLM的安全性测试方法，帮助评估和提高LLM的安全性。
八、全球技术合作：
合作必要性： 报告强调了全球技术合作在提升AI安全性方面的重要性。
共享原则： 推动AI技术发展的同时，保障速度、安全和共享原则。
九、结论：
报告总结了WDTA发布的2024年AI安全测试和验证标准，强调了这些标准在确保生成式AI应用安全运行中的作用。随着AI技术的不断发展，安全测试和验证标准也需要不断更新和完善。报告呼吁行业、学术界和监管机构共同努力，提高AI应用的安全性，保障其在各个领域的可靠应用。
