文章摘要
【关 键 词】 人工智能安全、系统架构、数据保护、访问控制、持续集成
在人工智能技术带来严重风险被共同关注的背景下，OpenAI 首次系统地公布了其大型模型开发安全方面的细节。文章强调了确保先进人工智能技术惠及每个人的使命，并指出安全是这一使命的基石。为此，OpenAI 构建了一套研究环境，以保护模型权重、算法秘钥等敏感资产，同时确保研究人员的生产力。
研究基础设施位于Azure上，采用Kubernetes进行编排，以实现一个安全的架构。身份验证基础采用Azure Entra ID，结合内部身份验证和授权框架，提升威胁检测能力。Kubernetes架构遵循最小特权原则，利用Admission Controller策略和现代VPN技术，减少安全风险。
敏感数据的存储保护方面，OpenAI 使用密钥管理服务和基于角色的访问控制来限制对敏感信息的访问。研究人员和开发人员的身份及访问管理（IAM）通过AccessManager服务实施最小特权的访问策略，确保敏感资源的访问受到多方审批和时限控制。
在持续集成和持续交付（CI/CD）的安全性方面，OpenAI 采取了限制性措施保护秘钥和访问，并实施多方审批流程。此外，采用了基础设施即代码（IaC）范式，以保持配置的一致性和安全性。
OpenAI 采用了深度防御方法来保护模型权重，包括严格的授权、专有链路接入、网络控制和一系列检测控制。此外，通过内部和外部红队测试以及第三方渗透测试，持续评估和强化研究环境的安全控制。
在应对保护人工智能系统的独特挑战方面，OpenAI 正在探索合规性框架，并评估现有安全标准和自定义控制措施。文章最后指出，保护日益发展的AI系统需要持续创新和调整，OpenAI承诺在研发方面保持领先，以应对新出现的威胁。
原文和模型
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【原文作者】 AI前线
【摘要模型】 glm-4
【摘要评分】 ★★★★★
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