自然语言模型的安全性检测与防护是一项关键的研究领域，旨在应对模型受到恶意攻击、误用或滥用的风险。本研究包括两部分内容：一是安全性检测，着眼于保护模型免受对抗性样本、恶意注入的文本、隐私泄露等威胁，以确保模型在实际应用中的稳定性和安全性。二是自然语言模型水印技术，该技术是一种用于识别和验证文本的方法，旨在保护知识产权、确保文本的真实性和源头追溯，在文本版权争议解决和内容真实性验证方面具有重要应用。