安全倫理
FinSafetyBench：評估 LLM 在真實金融場景中的安全性
FinSafetyBench: Evaluating LLM Safety in Real-World Financial Scenarios
arXiv cs.CL2026-05-04
摘要
研究團隊推出 FinSafetyBench，一個英中雙語紅隊基準測試，專門評估大型語言模型在金融合規場景中的安全防護能力。該基準包含 14 個細分類別，涵蓋金融犯罪和倫理違規，透過實驗發現多個 LLM 存在關鍵漏洞，尤其在中文語境中的脆弱性更明顯，提示詞層級的防禦手段不足以抵擋高度針對性的攻擊。
●開發者：需要強化金融應用中 LLM 的合規防護機制，考慮採用更多層次的安全防禦策略
●投資人：金融科技領域採用 LLM 存在合規風險，評估相關企業的風險管理能力成為重點
●一般用戶：使用金融 AI 服務時應警惕潛在的不當建議或詐騙風險
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