人工智能安全態(tài)勢管理包含一套全面的策略，旨在保障人工智能和機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的安全性和可靠性。這種多方面的方法包括持續(xù)監(jiān)控、評估和增強與AI模型、數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)設(shè)施相關(guān)的安全態(tài)勢。AI-SPM的關(guān)鍵任務(wù)是查明和糾正與AI使用相關(guān)的漏洞、錯誤配置和潛在威脅，同時保證遵守相關(guān)的數(shù)據(jù)隱私和安全規(guī)定。

AI-SPM詳解

在人工智能(AI)具有重要意義的網(wǎng)絡(luò)安全環(huán)境中，AI安全態(tài)勢管理(AI-SPM)成為關(guān)鍵要素。AI系統(tǒng)（包括機器學(xué)習(xí)模型、大型語言模型(LLM)和自動決策系統(tǒng)）的存在帶來了獨特的漏洞和潛在的攻擊媒介。AISPM通過提供用于監(jiān)控、評估和減輕技術(shù)框架內(nèi)與AI元素相關(guān)的風(fēng)險的工具來應(yīng)對這些挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)治理

面向人工智能的立法對人工智能和人工智能應(yīng)用中的客戶數(shù)據(jù)使用實施了嚴格的規(guī)定，要求大多數(shù)組織提高治理能力，超出常規(guī)。人工智能安全態(tài)勢管理(AI-SPM)會仔細審查用于訓(xùn)練和建立人工智能模型的數(shù)據(jù)來源，以查明和分類敏感或受監(jiān)管的數(shù)據(jù)，包括客戶的個人身份信息(PII)，這些數(shù)據(jù)可能會通過受損模型的結(jié)果、記錄或參與而泄露。

運行時檢測和監(jiān)控

AI-SPM持續(xù)監(jiān)控用戶與AI模型（例如大型語言模型）的互動、提示和輸入，以發(fā)現(xiàn)濫用、過度提示、未經(jīng)授權(quán)的訪問嘗試或與模型相關(guān)的異常活動。它會審查AI模型的結(jié)果和記錄，以查明可能存在敏感數(shù)據(jù)泄露的情況。

風(fēng)險管理

AI-SPM使組織能夠檢測AI供應(yīng)鏈中的弱點和錯誤配置，這些弱點和錯誤配置可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露或未經(jīng)授權(quán)訪問AI模型和資源。這項先進技術(shù)細致地勾勒出整個AI供應(yīng)鏈，包括驅(qū)動每個模型的源數(shù)據(jù)、參考數(shù)據(jù)、庫、API和管道。隨后，它會對該供應(yīng)鏈進行深入分析，以查明任何不正確的加密、日志記錄、身份驗證或授權(quán)配置。

合規(guī)性和治理

隨著《GDPR》和NIST的人工智能風(fēng)險管理框架等有關(guān)人工智能使用和客戶數(shù)據(jù)的法規(guī)不斷擴展，AI-SPM在協(xié)助組織執(zhí)行政策、維護審計跟蹤（包括跟蹤模型沿襲、批準和風(fēng)險接受標準）以及通過將人和機器身份與敏感數(shù)據(jù)或人工智能模型的訪問權(quán)限相關(guān)聯(lián)來實現(xiàn)合規(guī)性方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。

發(fā)現(xiàn)和可見性

缺乏AI庫存可能會導(dǎo)致影子AI模型、不合規(guī)問題以及AI應(yīng)用程序促成的數(shù)據(jù)泄露。AI-SPM使組織能夠識別和管理其云設(shè)置中使用的所有AI模型的存儲庫，包括用于訓(xùn)練、優(yōu)化或部署這些模型的相關(guān)云資源、數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)路徑。

風(fēng)險應(yīng)對與緩解

當(dāng)在數(shù)據(jù)或AI基礎(chǔ)設(shè)施中發(fā)現(xiàn)緊急安全事件或政策違規(guī)時，AI-SPM支持快速響應(yīng)流程。它能夠洞察情況以及涉及處理和解決已發(fā)現(xiàn)風(fēng)險或錯誤配置的關(guān)鍵利益相關(guān)者。

總結(jié)

將AISPM作為基礎(chǔ)元素納入MLSecOps框架，標志著朝著確保AI技術(shù)安全、合規(guī)和合乎道德的方向邁出了關(guān)鍵一步。通過在ProtectAI平臺的支持下采用AISPM方法，組織可以自信地管理與AI和ML技術(shù)相關(guān)的復(fù)雜問題。

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