人工智能安全态势管理包含一套全面的策略,旨在保障人工智能和机器学习系统的安全性和可靠性。这种多方面的方法包括持续监控、评估和增强与AI模型、数据和基础设施相关的安全态势。AI-SPM的关键任务是查明和纠正与AI使用相关的漏洞、错误配置和潜在威胁,同时保证遵守相关的数据隐私和安全规定。
AI-SPM详解
在人工智能(AI)具有重要意义的网络安全环境中,AI安全态势管理(AI-SPM)成为关键要素。AI系统(包括机器学习模型、大型语言模型(LLM)和自动决策系统)的存在带来了独特的漏洞和潜在的攻击媒介。AISPM通过提供用于监控、评估和减轻技术框架内与AI元素相关的风险的工具来应对这些挑战。
数据治理
面向人工智能的立法对人工智能和人工智能应用中的客户数据使用实施了严格的规定,要求大多数组织提高治理能力,超出常规。人工智能安全态势管理(AI-SPM)会仔细审查用于训练和建立人工智能模型的数据来源,以查明和分类敏感或受监管的数据,包括客户的个人身份信息(PII),这些数据可能会通过受损模型的结果、记录或参与而泄露。
运行时检测和监控
AI-SPM持续监控用户与AI模型(例如大型语言模型)的互动、提示和输入,以发现滥用、过度提示、未经授权的访问尝试或与模型相关的异常活动。它会审查AI模型的结果和记录,以查明可能存在敏感数据泄露的情况。
风险管理
AI-SPM使组织能够检测AI供应链中的弱点和错误配置,这些弱点和错误配置可能会导致数据泄露或未经授权访问AI模型和资源。这项先进技术细致地勾勒出整个AI供应链,包括驱动每个模型的源数据、参考数据、库、API和管道。随后,它会对该供应链进行深入分析,以查明任何不正确的加密、日志记录、身份验证或授权配置。
合规性和治理
随着《GDPR》和NIST的人工智能风险管理框架等有关人工智能使用和客户数据的法规不断扩展,AI-SPM在协助组织执行政策、维护审计跟踪(包括跟踪模型沿袭、批准和风险接受标准)以及通过将人和机器身份与敏感数据或人工智能模型的访问权限相关联来实现合规性方面发挥着至关重要的作用。
发现和可见性
缺乏AI库存可能会导致影子AI模型、不合规问题以及AI应用程序促成的数据泄露。AI-SPM使组织能够识别和管理其云设置中使用的所有AI模型的存储库,包括用于训练、优化或部署这些模型的相关云资源、数据源和数据路径。
风险应对与缓解
当在数据或AI基础设施中发现紧急安全事件或政策违规时,AI-SPM支持快速响应流程。它能够洞察情况以及涉及处理和解决已发现风险或错误配置的关键利益相关者。
总结
将AISPM作为基础元素纳入MLSecOps框架,标志着朝着确保AI技术安全、合规和合乎道德的方向迈出了关键一步。通过在ProtectAI平台的支持下采用AISPM方法,组织可以自信地管理与AI和ML技术相关的复杂问题。
- 蜜度索骥:以跨模态检索技术助力“企宣”向上生长
- 专访硬核桃创始人吕光旭:5G消息终端覆盖率显著提升 生态发展迎来加速期
- 以数实融合创新未来,探访泉城看得见的数智化新进展
- 性能影像不必二选一:“双擎旗舰”真我GT7 Pro发布,首销3599起
- 爱立信中国区总裁方迎:构建新质网络 推动5G下半场实现卓越价值
- 中电信人工智能公司AI数据采集和标注服务集采:总预算1557万元
- 第三季度全球平板电脑市场:苹果份额下滑 华为销量大涨
- 第三季度全球平板电脑市场:苹果份额下滑 华为销量大涨
- 陕西:力争到2025年航空制造与低空产业年产值突破2000亿元
- 索赔6.8亿元!大唐移动起诉展讯通信
- 长飞高级副总裁闫长鹍因退休辞任
免责声明:本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿,凡在本网站出现的信息,均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性,但不保证有关资料的准确性及可靠性,读者在使用前请进一步核实,并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏,概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时,应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明,并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后,将会依法尽快联系相关文章源头核实,沟通删除相关内容或断开相关链接。