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AI 组织责任：核心安全责任
本白皮书旨在阐述在人工智能（AI）和机器学习（ML）系统开发和部署过程中，组织应承担的核心安全责任。其核心关注点包括数据安全、模型安全和漏洞管理，并结合最佳实践，为企业构建安全、合规、可靠的 AI 系统提供指导。
**数据安全与隐私**
数据安全与隐私是构建可信 AI 的基础。本白皮书强调了数据真实性、匿名化与假名化、数据最小化、访问控制、安全存储与传输等关键措施。数据真实性是确保模型训练质量的前提，应通过定期审核和验证来保证。匿名化与假名化有助于保护个人隐私，但需要权衡其对数据可用性的影响。数据最小化原则限制了收集和使用的信息量，降低了风险。严格的访问控制和安全存储与传输机制则确保了数据在整个生命周期中的安全。
**模型安全**
模型安全涵盖了从访问控制到模型部署的全面保护。关键内容包括：
* **访问控制：** 确保只有授权人员和系统能够访问和操作 AI 模型，防止未经授权的修改和滥用。
* **安全运行环境：** 建立安全、可靠的运行环境，包括硬件安全功能、网络安全控制、操作系统级强化和容器安全，以保护模型免受攻击。
* **漏洞和补丁管理：** 定期扫描、识别和修复模型中的漏洞，确保代码完整性，并使用版本控制系统管理代码变更。
* **MLOps 流水线安全：** 确保 MLOps 流水线的每个阶段都经过验证，包括源代码扫描、对抗性攻击测试、流水线完整性验证和自动化脚本监控。
* **模型治理：** 通过模型风险评估、审批程序、监控要求和验证流程，对模型进行全面的治理，以确保其符合业务目标和伦理标准。
* **安全模型部署：** 采用灰度发布、蓝绿部署等策略，降低部署风险，确保模型的稳定性和可靠性。
**漏洞管理**
有效的漏洞管理对于维护 AI 系统的安全性至关重要。本白皮书强调了以下关键环节：
* **资产盘点：** 建立全面的 AI/ML 资产清单，包括模型、数据集、API 等，以便进行有效的风险评估和管理。
* **持续漏洞扫描：** 定期扫描 AI/ML 资产，及时发现并修复潜在的安全漏洞。
* **风险优先级：** 根据风险评估结果对漏洞进行优先级排序，以便将资源集中于最关键的问题。
* **补救跟踪：** 建立补救跟踪机制，确保及时修复已识别的漏洞。
* **异常处理：** 建立异常处理机制，以应对安全事件，并确保符合安全标准。
* **报告指标：** 制定关键绩效指标（KPI），用于衡量 AI/ML 漏洞管理工作的有效性。
**实施策略**
本白皮书还强调了一些高级实施策略，包括：
* **建立可量化的评估标准**，例如，漏洞修复时间、未经授权的访问事件发生率。
* **使用 RACI 模型**，明确各方在 AI 治理中的角色和责任。
* **遵守行业标准和最佳实践**，例如，NIST AI RMF、NIST SSDF 和 CSA CCM 等。
通过遵循这些原则，组织可以构建安全、合规、值得信赖的 AI 系统，从而充分发挥 AI 的潜力，并最大程度地降低相关风险。
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