岗位描述(节选)
1. 设计大模型推理(reasoning trace / CoT blob)的加密与隐私保护方案,覆盖密钥管理(per-user / per-session 密钥体系)、加密协议选型、防重放机制设计。
2. 防御机制拆解: 跟踪国内外主流模型的安全策略,通过实验分析其在内容过滤、逻辑保护方面的实现路径。
3. 安全围栏建设: 构建覆盖 Prompt Injection、Tool Abuse、模型滥用、越权访问、数据泄露等AI 风险的纵深防御能力
4. 反蒸馏技术落地: 协助落地基础的防爬取、模型输出干扰等风控方案,保护公司模型资产。
5. 跨团队协作: 与算法团队配合,将发现的安全漏洞转化为模型微调或强化学习的训练样本,并实验验证效果。
6. 系统化:建设企业级安全风险感知体系,持续发现业务及 AI 系统安全风险。推动AI安全能力平台化、产品化,为AI开发提供统一、安全、易用的基础能力。
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