11?2024云安全聯(lián)盟大中華區(qū)——保留所有權(quán)利。你可以在你的電腦上下載、儲(chǔ)存、展示、查看及打印，或者訪問(wèn)云安全聯(lián)盟大中華區(qū)官網(wǎng)()。須遵守以下:(a)本文只可作個(gè)人、信息獲取不得篡改;(c)本文不得轉(zhuǎn)發(fā);(d)該商標(biāo)、版權(quán)或其他聲明民共和國(guó)著作權(quán)法相關(guān)條款情況下合理使用本文內(nèi)容， 4 8 9 9 和網(wǎng)絡(luò)安全方面的組織責(zé)任。本白皮書(shū)綜合了在核心任，包括角色定義、高級(jí)實(shí)施策略、持續(xù)監(jiān)控和報(bào)告機(jī)制、本白皮書(shū)通過(guò)概述這些在安全和合規(guī)領(lǐng)域的關(guān)鍵建護(hù)安全可靠的人工智能實(shí)踐，本白皮書(shū)和本系列的另外署人工智能的治理政策。本系列通過(guò)在三份有針對(duì)性的白全和合規(guī)領(lǐng)域的建議，另外兩篇白皮書(shū)討論了企業(yè)安全人方面，旨在指導(dǎo)企業(yè)履行其負(fù)責(zé)任和安全的開(kāi)展人工智AI共享責(zé)任模型人工智能應(yīng)用程序的安全運(yùn)行包含了利益相關(guān)者景下，責(zé)任由三個(gè)關(guān)鍵方共擔(dān)：人工智能服務(wù)用在評(píng)估人工智能的集成能力時(shí)，理解共擔(dān)責(zé)任模型并描AI化應(yīng)用程序中的關(guān)鍵層攻擊輸出。一個(gè)安全的人工智能系統(tǒng)應(yīng)該具有防的人工智能應(yīng)用程序能夠利用持久層、語(yǔ)義索引或應(yīng)用程序可以與現(xiàn)有的應(yīng)用程序和系統(tǒng)無(wú)縫集成，實(shí)的人來(lái)說(shuō)，我們建議使用更為專(zhuān)業(yè)的人工智能內(nèi)容安人工智能的使用，在安全的考慮類(lèi)似于計(jì)算機(jī)問(wèn)題。此外，提高用戶對(duì)人工智能化攻擊的認(rèn)我們需要記住的是，這種模型有助于劃分角色，確以數(shù)據(jù)為中心的人工智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)組件期。安全相應(yīng)的基礎(chǔ)組件協(xié)同工作，能夠創(chuàng)建安全）：對(duì)活動(dòng)模型的自動(dòng)擴(kuò)展、速率限制和監(jiān)視的實(shí)施。它序提供必要的特性，包括在平臺(tái)外部部署模型或需要目錄全架構(gòu)框架內(nèi)強(qiáng)制執(zhí)行授權(quán)的模型訪問(wèn)。此外，它還涉及為表2提供了AI/ML系統(tǒng)每個(gè)階段的潛在風(fēng)險(xiǎn)和威脅的綜合視圖，以及解決這些權(quán)刪除或損壞數(shù)擊：利用API漏洞應(yīng)）：表2:AI/ML安全風(fēng)險(xiǎn)概述1.評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)：在我們討論人工智能責(zé)任時(shí)，應(yīng)考慮可量化的系統(tǒng)的安全影響。通過(guò)量化這些指標(biāo)，利益相關(guān)者可以更相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)以及如何應(yīng)對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)。組織必須經(jīng)常評(píng)估其人），作為組織安全計(jì)劃的一部分，評(píng)估和監(jiān)控這些關(guān)鍵措施2.RACI模型：該模型有助于澄清誰(shuí)在人工智能決策和監(jiān)督任分配對(duì)于安全的人工智能系統(tǒng)至關(guān)重要。當(dāng)然，根據(jù)組織白皮書(shū)中描述的具體角色和團(tuán)隊(duì)僅供參考，重點(diǎn)應(yīng)該是首先次，組織應(yīng)該確定職責(zé)相對(duì)應(yīng)的適當(dāng)角色，并及時(shí)確定可以3.高級(jí)實(shí)施策略：本節(jié)概述了將網(wǎng)絡(luò)安全考慮無(wú)縫集成到軟件開(kāi)發(fā)機(jī)密性、完整性和可用性。同時(shí)應(yīng)嚴(yán)格實(shí)施訪問(wèn)控制機(jī)制，未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)，利用審計(jì)機(jī)制跟蹤系統(tǒng)活動(dòng)并及時(shí)發(fā)現(xiàn)可評(píng)估潛在的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)、識(shí)別漏洞和減輕威脅，以保護(hù)人4.持續(xù)監(jiān)控和報(bào)告：持續(xù)監(jiān)控和報(bào)告能夠確保人工智能系統(tǒng)的持續(xù)安全并保證性能。關(guān)鍵組件包括實(shí)時(shí)監(jiān)控、對(duì)模型性能異常告警或安全事件告警志和定期報(bào)告，并采取應(yīng)對(duì)措施并解決問(wèn)題。持續(xù)監(jiān)控和報(bào)5.訪問(wèn)控制：訪問(wèn)控制對(duì)于保護(hù)證/授權(quán)策略、管理模型注冊(cè)表、控制對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)的訪問(wèn)、角色和權(quán)限，可以保護(hù)敏感數(shù)據(jù)，并且確定在沒(méi)有授權(quán)的情模型。通過(guò)強(qiáng)身份認(rèn)證和訪問(wèn)管理不僅可以保護(hù)知識(shí)產(chǎn)權(quán)，前提條件本白皮書(shū)采取行業(yè)中立的立場(chǎng)，提供適用于各個(gè)行人工智能系統(tǒng)中集成核心安全原則提供了意見(jiàn)。值（CAIO）的角色正在許多組織中出現(xiàn)，預(yù)計(jì)在不久的3.商業(yè)領(lǐng)袖和決策者：對(duì)于首席信息官、首席產(chǎn)品官、首席數(shù)據(jù)官4.政策制定者與監(jiān)管機(jī)構(gòu)：政策制定者和監(jiān)管機(jī)構(gòu)將發(fā)現(xiàn)這篇白皮書(shū)值，因?yàn)樗峁┝岁P(guān)鍵的見(jiàn)解，有助于制定有關(guān)人工智能5.投資者和股東：投資者和股東將會(huì)欣賞這份白皮書(shū)，因?yàn)樗故玖艘粋€(gè)組負(fù)責(zé)任的人工智能實(shí)踐的承諾。它強(qiáng)調(diào)了確保人工6.客戶和公眾：本白皮書(shū)為客戶和公眾提供職責(zé)角色定義各種角色。我們必須認(rèn)識(shí)到，每個(gè)組織可能會(huì)以不同的方式定職責(zé)，反映其獨(dú)特的運(yùn)營(yíng)需求、文化以及其人工智能計(jì)劃的具該表提供了對(duì)人工智能治理、技術(shù)支持、開(kāi)發(fā)和戰(zhàn)略管理中潛但僅供參考。我們鼓勵(lì)各組織調(diào)整和定制這些角色，以最好地求，確保結(jié)構(gòu)和職責(zé)與其戰(zhàn)略目標(biāo)和運(yùn)營(yíng)框架保持一致。隨管理與戰(zhàn)略治理與合規(guī)技術(shù)和安全運(yùn)營(yíng)與發(fā)展規(guī)范性引用文件一、將數(shù)據(jù)安全和隱私納入人工智能訓(xùn)練人工智能正在從以復(fù)雜模型為中心的方法轉(zhuǎn)向以現(xiàn)在不再主要依賴于在小數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的復(fù)雜模型，而是數(shù)據(jù)流。然而，這種以數(shù)據(jù)為中心的模式也引發(fā)了人們對(duì)適當(dāng)使用的合理?yè)?dān)憂，人工智能社區(qū)必須負(fù)責(zé)任地解決這類(lèi)別。這些類(lèi)別包括數(shù)據(jù)真實(shí)性、匿名/假名化、數(shù)據(jù)最小化、任、高級(jí)實(shí)施策略、持續(xù)監(jiān)控和報(bào)告機(jī)制、訪問(wèn)控制映射以基本框架進(jìn)行了徹底分析。這種全面的方法確保了一個(gè)結(jié)構(gòu)1.1數(shù)據(jù)真實(shí)性和許可管理確和可靠的。這是關(guān)于驗(yàn)證數(shù)據(jù)沒(méi)有被篡改或更改，以免據(jù)不真實(shí)或被操縱，模型可能會(huì)學(xué)習(xí)不正確的模式，導(dǎo)致性影響的領(lǐng)域尤為重要，例如教育、醫(yī)療保健、金融服務(wù)、此外，在為人工智能應(yīng)用程序收集和處理個(gè)人數(shù)據(jù)l在任何可能的情況下，個(gè)人都應(yīng)有權(quán)更正有關(guān)他們的數(shù)據(jù)。這是聯(lián)邦pursues-AI-regulation-bans-bia1.2匿名化和假名化們的數(shù)據(jù)保持聯(lián)系，但真實(shí)身份受到保護(hù)。根但可以進(jìn)行不太嚴(yán)格的削減，以確保數(shù)據(jù)保護(hù)和可用特別謹(jǐn)慎，包括宗教信仰、政治派別、性取向和能被組合起來(lái)重新識(shí)別一個(gè)人。雖然準(zhǔn)標(biāo)識(shí)符對(duì)斷評(píng)估重新識(shí)別的風(fēng)險(xiǎn)至關(guān)重要，尤其是隨更加復(fù)雜。采用例如差分隱私等先進(jìn)技術(shù)，在數(shù)重新識(shí)別，可以進(jìn)一步加強(qiáng)隱私保護(hù)。此外，定1.3數(shù)據(jù)最小化數(shù)據(jù)最小化是指只使用實(shí)現(xiàn)特定目的或功能所需型。這種做法有助于保護(hù)數(shù)據(jù)主體的隱私和安全，并提高機(jī)率。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)最小化涉及仔細(xì)選擇對(duì)模型訓(xùn)練和數(shù)據(jù)點(diǎn)，同時(shí)排除無(wú)關(guān)或過(guò)多的數(shù)據(jù)。這與可信賴人工智能1.4數(shù)據(jù)訪問(wèn)控制機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)訪問(wèn)控制：涉及管理和限制誰(shuí)可以訪署機(jī)器學(xué)習(xí)模型的數(shù)據(jù)并與之交互。此過(guò)程確保只有授權(quán)的看、修改或使用數(shù)據(jù)。在機(jī)器學(xué)習(xí)環(huán)境中，有效的訪問(wèn)控制護(hù)數(shù)據(jù)完整性和遵守隱私法規(guī)至關(guān)重要。它通常涉及驗(yàn)證用據(jù)用戶角色授予用戶特定訪問(wèn)權(quán)限的授權(quán)協(xié)議，以及跟蹤數(shù)計(jì)系統(tǒng)。通常在一個(gè)組織中，AI模型是在據(jù)數(shù)據(jù)保管人或系統(tǒng)管理員定義的訪問(wèn)控制規(guī)們有權(quán)處理的特定數(shù)據(jù)。保持適當(dāng)?shù)脑L問(wèn)控制可確保數(shù)據(jù)l高級(jí)實(shí)施策略：實(shí)施分層安全模型，作為訪問(wèn)控制高級(jí)實(shí)施策略的1.5安全存儲(chǔ)和傳輸在機(jī)器學(xué)習(xí)中，安全存儲(chǔ)和傳輸對(duì)于保護(hù)敏感數(shù)據(jù)至關(guān)密靜態(tài)數(shù)據(jù)以防止未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)，采用強(qiáng)大的訪問(wèn)控制，加密。這確保了數(shù)據(jù)在系統(tǒng)或網(wǎng)絡(luò)之間傳輸時(shí)保持機(jī)密性和授權(quán)的訪問(wèn)、使用和披露數(shù)據(jù)，以及惡意或意外修改、刪除l高層實(shí)施策略：投資先進(jìn)的加密技術(shù)，并根據(jù)政策自動(dòng)刪除人工智能l基礎(chǔ)框架：遵循美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研二、模型安全訪問(wèn)控制、身份驗(yàn)證和授權(quán)框架、速率限制、模型生命周期管環(huán)境、基于硬件的安全功能、網(wǎng)絡(luò)安全控制、操作系統(tǒng)強(qiáng)化和分配責(zé)任，依據(jù)高級(jí)實(shí)施策略，建立持續(xù)監(jiān)控和報(bào)告機(jī)制，建2.1模型訪問(wèn)控制交互。此外，實(shí)施強(qiáng)身份驗(yàn)證機(jī)制，如多因素身份驗(yàn)證和基以進(jìn)一步加強(qiáng)人工智能系統(tǒng)的安全。定期審計(jì)和監(jiān)控訪問(wèn)日結(jié)合，組織可以加強(qiáng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)威脅的防御，并確保其人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)模型的身份驗(yàn)證和授權(quán)框架確保了對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)受到嚴(yán)格控制和管理，對(duì)于安全至關(guān)重要。身份驗(yàn)證通常常用密碼、令牌或生物特征驗(yàn)證等方法。同時(shí)，通過(guò)訪問(wèn)以根據(jù)既定的角色和權(quán)限查看、編輯或使用模型。這對(duì)于完整性以及遵守隱私和安全法規(guī)至關(guān)重要，從而防止對(duì)機(jī)經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)或修改。在人工智能中，特定的驗(yàn)證是所有景批準(zhǔn)、適當(dāng)?shù)厥褂萌斯ぶ悄軘?shù)據(jù)和模型。這與數(shù)字版權(quán)機(jī)器學(xué)習(xí)中的模型接口速率限制涉及限制用戶或系統(tǒng)在以及確保用戶之間的公平資源分配至關(guān)重要。我訪問(wèn)控制涉及在機(jī)器學(xué)習(xí)模型整個(gè)生命周期（開(kāi)發(fā)、部署理和調(diào)節(jié)與機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訪問(wèn)和交互。此過(guò)程確保只有個(gè)階段與機(jī)器學(xué)習(xí)模型交互，從而保護(hù)模型免受未經(jīng)授權(quán)或更改可能會(huì)導(dǎo)致模型完整性或性能問(wèn)題受損。實(shí)施訪問(wèn)型的安全性和有效性至關(guān)重要，因?yàn)樗兄诜乐箍赡艿哪艽_保遵守?cái)?shù)據(jù)隱私和安全法規(guī)。在模型生命周期的每環(huán)境。模型生命周期管理中的訪問(wèn)控制能夠提高機(jī)器學(xué)性，能夠?yàn)閿?shù)據(jù)訪問(wèn)使用提供一致和明確的策略和2.2安全的模型運(yùn)行環(huán)境應(yīng)該精心設(shè)計(jì)和增強(qiáng)其運(yùn)行的環(huán)境，以維護(hù)其完整性、機(jī)行環(huán)境中，基于硬件的安全功能從防火墻到局域網(wǎng)隔離等這些元素增強(qiáng)了機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的安全性。具體安全處理的硬件安全模塊（HSM）加密操作、制，以及防止未經(jīng)授權(quán)的物理訪問(wèn)的防篡改機(jī)制。這些至關(guān)重要，尤其是在金融、醫(yī)療保健或國(guó)防等高風(fēng)險(xiǎn)理敏感數(shù)據(jù)，并且非常需要針對(duì)各種威脅（包括篡改機(jī)器學(xué)習(xí)模型的網(wǎng)絡(luò)安全控制是為保護(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)模型及絡(luò)的威脅和漏洞而實(shí)施的措施和協(xié)議。通過(guò)采用零信任架廣泛的網(wǎng)絡(luò)隔離開(kāi)來(lái)。它通過(guò)隔離人工智能系統(tǒng)和機(jī)器學(xué)攻擊者更難在網(wǎng)絡(luò)中橫向移動(dòng)。這些控制對(duì)于在傳輸過(guò)程用的數(shù)據(jù)、防止未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)以及確保機(jī)器學(xué)習(xí)通信要。網(wǎng)絡(luò)安全的關(guān)鍵控制包括：使用下一代防火墻進(jìn)行信信道的虛擬專(zhuān)用網(wǎng)絡(luò)（VPN以及用于管理和驗(yàn)證對(duì)機(jī)），法，有助于在網(wǎng)絡(luò)安全控制中發(fā)現(xiàn)潛在的弱點(diǎn)papers/cis-controls-v8）機(jī)器學(xué)習(xí)模型的操作系統(tǒng)級(jí)強(qiáng)化和安全配置涉及強(qiáng)化運(yùn)程序的底層操作系統(tǒng)（OS以降低風(fēng)險(xiǎn)和減少漏洞。這個(gè)過(guò)程對(duì)作創(chuàng)建一個(gè)安全的環(huán)境至關(guān)重要，因?yàn)椴僮飨到y(tǒng)是這些應(yīng)用配置安全設(shè)置：調(diào)整操作系統(tǒng)設(shè)置以增強(qiáng)安全性，例用戶訪問(wèn)控制：實(shí)施嚴(yán)格的用戶訪問(wèn)控制，確保監(jiān)控和審計(jì)：設(shè)置監(jiān)控和審計(jì)工具來(lái)跟蹤操作系統(tǒng)這些措施有助于為機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)創(chuàng)建強(qiáng)大的安全態(tài)工作負(fù)載。在這種情況下，具體的安全包括：確保容器在洞，以及執(zhí)行管理容器如何在機(jī)器學(xué)習(xí)工作流中運(yùn)行和機(jī)器學(xué)習(xí)模型的云環(huán)境安全包括為保護(hù)基于云的基礎(chǔ)設(shè)施其相關(guān)數(shù)據(jù)而實(shí)施的策略和措施。這涉及保護(hù)云上的數(shù)據(jù)存源的訪問(wèn)控制、加密靜態(tài)和傳輸中的數(shù)據(jù)以及確保部署在云的安全性。它還包括定期漏洞評(píng)估、遵守特定于云的安全標(biāo)問(wèn)管理的最佳實(shí)踐。這種安全性對(duì)于防止未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)、脅至關(guān)重要，可確保云環(huán)境動(dòng)態(tài)和分布式性質(zhì)中機(jī)器學(xué)習(xí)模），2.3漏洞和補(bǔ)丁管理本章節(jié)中的職責(zé)和方法應(yīng)納入組織更廣泛的安全和效地開(kāi)發(fā)、部署和維護(hù)人工智能系統(tǒng)。對(duì)這些流程的定期審查不斷發(fā)展的威脅和技術(shù)，這種定期審查可以識(shí)別軟件缺陷、漏進(jìn)行排序，處理系統(tǒng)故障、報(bào)錯(cuò)和失敗，讓人工智能系統(tǒng)免于列舉的這些技術(shù)位于組織中責(zé)任的各個(gè)方面，能夠確保和提高性、可靠性和可信度.機(jī)器學(xué)習(xí)代碼完整性保護(hù)是指為確保機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序性和完整性而采取的措施和做法。這涉及保護(hù)代碼免受未經(jīng)實(shí)性，并在整個(gè)開(kāi)發(fā)和部署過(guò)程中保持質(zhì)量。最佳實(shí)踐包括蹤和管理更改，使用簽名來(lái)驗(yàn)證代碼的真實(shí)性，定期進(jìn)行代洞，以及使用靜態(tài)和動(dòng)態(tài)代碼分析工具來(lái)識(shí)別潛在的安全問(wèn)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的可信度、防止惡意代碼注入以及確保機(jī)將完整性檢查集成到CI/CD通道中。對(duì)敏感的機(jī)器學(xué)習(xí)代碼庫(kù)使用多因素身份驗(yàn)證。機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)和部署代碼的版本控制系統(tǒng)是管理機(jī)器學(xué)使團(tuán)隊(duì)能夠跟蹤和管理用于培訓(xùn)和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型的過(guò)維護(hù)更改歷史、允許輕松跟蹤修改以及在需要時(shí)支持開(kāi)發(fā)人員和數(shù)據(jù)專(zhuān)家之間的協(xié)作。它們?cè)谔幚砀鞣N版本據(jù)集方面至關(guān)重要，可確保機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)和部署的一致性和本控制，團(tuán)隊(duì)可以有效地管理機(jī)器學(xué)習(xí)模型的生命周期，從監(jiān)控提交活動(dòng)并識(shí)別不規(guī)則模式在機(jī)器學(xué)習(xí)環(huán)境中驗(yàn)證批準(zhǔn)版本的代碼簽名是一種安全于驗(yàn)證機(jī)器學(xué)習(xí)模型中使用的軟件代碼的真實(shí)性和完整過(guò)審查和批準(zhǔn)部署后，將加密簽名附加到代碼上。簽名自簽名以來(lái)是否被更改或篡改。在機(jī)器學(xué)習(xí)工作流中練、測(cè)試和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型的代碼是準(zhǔn)確的、授權(quán)常重要。這種做法有助于保持對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)軟件供和配置計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施，而不是通過(guò)物理硬件配置或交互以一致和可重復(fù)的方式自動(dòng)設(shè)置、配置和管理機(jī)器學(xué)習(xí)務(wù)器、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)資源。基礎(chǔ)設(shè)施即代碼的方法允許機(jī)云、本地或混合設(shè)置）中快速部署和擴(kuò)展他們的模型，方法提高了基礎(chǔ)設(shè)施的效率和可靠性。通過(guò)部署機(jī)器學(xué)2.4MLOps流水線安全機(jī)器學(xué)習(xí)中的源代碼漏洞掃描涉及使用自動(dòng)化工具系統(tǒng)序的源代碼中的安全漏洞和編碼缺陷。這種做法對(duì)于早期發(fā)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的潛在安全漏洞至關(guān)重要。掃描通常注入缺陷、數(shù)據(jù)庫(kù)的不安全使用以及可能導(dǎo)致意外行為或過(guò)定期掃描機(jī)器學(xué)習(xí)代碼，開(kāi)發(fā)人員和數(shù)據(jù)專(zhuān)家可以確保這種主動(dòng)的方法對(duì)于維護(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的完整l高級(jí)實(shí)施策略：實(shí)施用于定期源代碼漏洞掃描的自動(dòng)化工具，并將這在機(jī)器學(xué)習(xí)中測(cè)試模型對(duì)攻擊的魯棒性來(lái)評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)夠承受和應(yīng)對(duì)各種對(duì)抗性攻擊或操縱的能力。該測(cè)試對(duì)于識(shí)在漏洞至關(guān)重要，這些漏洞可能被利用，從而產(chǎn)生不正確的泄露敏感信息。它通常包括用人為制作的輸入（此類(lèi)攻擊的能力，分析模型在不同威脅場(chǎng)景下的行為，并驗(yàn)輸入時(shí)保持性能和準(zhǔn)確性的能力。穩(wěn)定性測(cè)試有助于確保機(jī)l高級(jí)實(shí)施策略：為模型開(kāi)發(fā)一個(gè)強(qiáng)大的測(cè)試框架，重點(diǎn)是識(shí)別和減輕潛在l持續(xù)監(jiān)測(cè)和報(bào)告：實(shí)施持續(xù)評(píng)估模型穩(wěn)健性的機(jī)制，并定期更新利益相關(guān)在機(jī)器學(xué)習(xí)的每個(gè)階段驗(yàn)證流水線完整性是指確保機(jī)器學(xué)段進(jìn)行徹底的檢查和驗(yàn)證，以防止數(shù)據(jù)損壞、未經(jīng)授權(quán)線性能和模型準(zhǔn)確性的漏洞。此類(lèi)驗(yàn)證包括驗(yàn)證數(shù)據(jù)質(zhì)據(jù)處理實(shí)踐，評(píng)估模型訓(xùn)練過(guò)程的可靠性和可重復(fù)性，以及并按預(yù)期運(yùn)行。這種全面的驗(yàn)證方法對(duì)于維護(hù)機(jī)器性至關(guān)重要，特別是在復(fù)雜或高風(fēng)險(xiǎn)的環(huán)境中，機(jī)檢查采用百分比評(píng)估，并驗(yàn)證評(píng)估過(guò)程的深度和括為數(shù)據(jù)和流程完整性建立明確的程序和標(biāo)準(zhǔn)。它定義特定的驗(yàn)證測(cè)試和檢查，確保從數(shù)據(jù)攝入到模l持續(xù)監(jiān)測(cè)和報(bào)告：驗(yàn)證流水線完整性的重要組成部分正在實(shí)施一個(gè)持續(xù)驗(yàn)證和實(shí)時(shí)報(bào)告系統(tǒng)。該系統(tǒng)應(yīng)在出現(xiàn)任何差異或異l訪問(wèn)控制映射：嚴(yán)格的訪問(wèn)控制對(duì)于維護(hù)每個(gè)文件的完整性至關(guān)重要在什么條件下，以及以什么級(jí)別的權(quán)限。此類(lèi)控制對(duì)l基礎(chǔ)框架：為了確保遵循最佳實(shí)踐，重要的是要使流水線驗(yàn)證過(guò)程符合既和指南。遵照此框架體系可以為安全性和效率這項(xiàng)任務(wù)涉及對(duì)所有腳本的高度監(jiān)控，這些腳本使的自動(dòng)化腳本的百分比占比和監(jiān)控活動(dòng)的頻率。l高級(jí)別實(shí)施戰(zhàn)略：實(shí)施全面的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，所有自動(dòng)化腳本都是必不可少l持續(xù)監(jiān)測(cè)和報(bào)告：持續(xù)監(jiān)測(cè)是及時(shí)識(shí)別的關(guān)鍵以及解決自動(dòng)化腳本的問(wèn)題。監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)能夠生成實(shí)時(shí)警報(bào)和報(bào)告，及時(shí)提供l訪問(wèn)控制映射：嚴(yán)格的訪問(wèn)控制對(duì)于保護(hù)自動(dòng)化是必要的腳本和整個(gè)線。這涉及定義誰(shuí)可以訪問(wèn)、修改或執(zhí)行腳本求，確保只有授權(quán)人員才能進(jìn)行更改，從而降2.5AI模型治理AI模型治理包括幾個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域：模型風(fēng)險(xiǎn)評(píng)機(jī)器學(xué)習(xí)中的模型風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估涉及系統(tǒng)性的評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)潛在風(fēng)險(xiǎn)。該評(píng)估旨在識(shí)別和量化模型不準(zhǔn)確、偏差或失敗主要關(guān)注領(lǐng)域包括：評(píng)估模型在不同數(shù)據(jù)集和場(chǎng)景中的準(zhǔn)確見(jiàn)或不公平結(jié)果的可能性，以及了解模型在邊緣情況或?qū)闺U(xiǎn)評(píng)估還考慮了模型失敗的后果，特別是在醫(yī)療保健、金融中。這一過(guò)程對(duì)于識(shí)別和減輕風(fēng)險(xiǎn)至關(guān)重要，以確保通過(guò)清l評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)：評(píng)估正在進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的模型的百分比以及這些評(píng)估的全面l持續(xù)監(jiān)控和報(bào)告：實(shí)施持續(xù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控工具，并制定報(bào)告風(fēng)險(xiǎn)的協(xié)議，作為這包括組織批準(zhǔn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署到生產(chǎn)中所遵循序確保任何機(jī)器學(xué)習(xí)模型都與業(yè)務(wù)目標(biāo)保持一致，符合監(jiān)管需的性能基準(zhǔn)。通常，這涉及一個(gè)多步驟的審查過(guò)程，其中關(guān)者、科學(xué)家、業(yè)務(wù)分析師、風(fēng)險(xiǎn)管理團(tuán)隊(duì)，有時(shí)還有法律模型的有效性、可靠性和潛在的業(yè)務(wù)影響。經(jīng)常評(píng)估的關(guān)鍵確性、驗(yàn)證數(shù)據(jù)集的性能、潛在的偏見(jiàn)或道德問(wèn)題，以及況。這些程序的目的是建立一種可受控和可知情的方l評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)：跟蹤批準(zhǔn)部署的AI模型的百l高層實(shí)施戰(zhàn)略：建立明確的AI模型審批程模型監(jiān)控要求指的是在部署到生產(chǎn)環(huán)境后跟蹤和評(píng)估機(jī)過(guò)程。這種監(jiān)控對(duì)于確保模型在不同條件下隨著時(shí)間的至關(guān)重要。模型監(jiān)控的關(guān)鍵方面包括：跟蹤模型的預(yù)測(cè)者，模型性能發(fā)生重大變化或異常，有助于及時(shí)識(shí)別式的變化或新出現(xiàn)的偏差等問(wèn)題，確保機(jī)器學(xué)l高級(jí)實(shí)施策略：實(shí)施一個(gè)全面的模型監(jiān)控系統(tǒng)，性。最近的機(jī)器學(xué)習(xí)監(jiān)控技術(shù)包括數(shù)據(jù)和概念檢測(cè)示了這些功能，它捕獲實(shí)時(shí)推理數(shù)據(jù)并將其與基線平臺(tái)預(yù)測(cè)監(jiān)控，提供模型預(yù)測(cè)和數(shù)據(jù)漂移的見(jiàn)解；l持續(xù)監(jiān)測(cè)和報(bào)告：建立持續(xù)數(shù)據(jù)收集和報(bào)告系統(tǒng)分析，并對(duì)性能下降或異新模型驗(yàn)證過(guò)程涉及在將新的機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署到格測(cè)試和驗(yàn)證的系統(tǒng)程序。這些過(guò)程旨在確保模型滿足預(yù)定公平性標(biāo)準(zhǔn)，并且確保沒(méi)有導(dǎo)致不正確或不公平結(jié)果的缺陷對(duì)不同數(shù)據(jù)集進(jìn)行廣泛測(cè)試，以評(píng)估模型的性能和可推廣性德問(wèn)題，以及評(píng)估模型對(duì)對(duì)抗性攻擊或數(shù)據(jù)異常的防范。此對(duì)模型文檔和開(kāi)發(fā)實(shí)踐進(jìn)行審查，以確保符合行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和最旨在建立對(duì)新模型的能力和部署準(zhǔn)備的信心，確保它們按預(yù)l評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)：通過(guò)度量一個(gè)完整性，該完整性是全面驗(yàn)證一個(gè)模型是否l高級(jí)實(shí)施策略：制定一個(gè)嚴(yán)格的流程來(lái)驗(yàn)證新模型，包括測(cè)試準(zhǔn)確性、偏l持續(xù)監(jiān)測(cè)和報(bào)告：建立一個(gè)協(xié)議，對(duì)部署后的新模型進(jìn)行持續(xù)評(píng)估。2.6安全模型部署這涉及一系列實(shí)踐，以確保部署過(guò)程安全、可控并灰度發(fā)布是一種技術(shù)，這個(gè)技術(shù)可以在大范圍推模型推廣到一小部分用戶，從而能夠最大限度地降低將可能種技術(shù)能夠讓團(tuán)隊(duì)在實(shí)際數(shù)據(jù)和用戶交互的真實(shí)環(huán)境中測(cè)試l評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)：通過(guò)成功率和這些初始部署中問(wèn)題的檢測(cè)來(lái)監(jiān)控灰度發(fā)布的有l(wèi)高級(jí)實(shí)施策略：將灰度發(fā)布作為部署過(guò)程中的一個(gè)步驟，在實(shí)際環(huán)境中逐l訪問(wèn)控制映射：確保只有指定的團(tuán)隊(duì)成員可以啟動(dòng)和監(jiān)控灰度發(fā)藍(lán)綠部署是軟件部署中的一種策略，通過(guò)運(yùn)行兩個(gè)l高級(jí)實(shí)施策略：采用藍(lán)綠部署策略，以減少與部署新模型相關(guān)的停機(jī)時(shí)間在生產(chǎn)環(huán)境中恢復(fù)到檢查點(diǎn)先前版本的過(guò)程。這是部署策略l高級(jí)實(shí)施策略：確保部署過(guò)程包括高效的回滾功能，以便在必要時(shí)恢l持續(xù)監(jiān)控和報(bào)告：監(jiān)控部署以快速檢測(cè)需要回滾的問(wèn)題。報(bào)廢模型是指從活動(dòng)生產(chǎn)環(huán)境中安全、系統(tǒng)地刪除機(jī)器學(xué)型過(guò)時(shí)、被更高級(jí)的版本取代或不再滿足不斷發(fā)展的業(yè)過(guò)程至關(guān)重要。報(bào)廢是機(jī)器學(xué)習(xí)模型生命周期管理中的l評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)：通過(guò)正確處理報(bào)廢模型的百分比和遵守報(bào)廢協(xié)議來(lái)評(píng)估這一過(guò)l高層實(shí)施策略：制定明確的程序，安全地停三、漏洞管理人工智能漏洞管理是保護(hù)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)系3.1AI/ML資產(chǎn)盤(pán)點(diǎn)件時(shí)使用的任何支持軟件或工具。該清單清晰地展示了正在別潛在漏洞和有效管理風(fēng)險(xiǎn)至關(guān)重要。根據(jù)機(jī)器學(xué)可以是模型卡、數(shù)據(jù)卡和模型注冊(cè)表的格式。了解存批準(zhǔn)人：首席信息官或首席技術(shù)官監(jiān)督流程這可以包括新模型部署、現(xiàn)有模型更新、數(shù)據(jù)至關(guān)重要。訪問(wèn)權(quán)限應(yīng)僅限于授權(quán)人員，根據(jù)清單的管理符合行業(yè)最佳實(shí)踐和監(jiān)管要求。這些框3.2持續(xù)漏洞掃描中的任何其他組件。目標(biāo)是檢測(cè)可能被利用的漏洞，從而l評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)：此掃描過(guò)程的有效性通過(guò)兩個(gè)主要指標(biāo)來(lái)衡量：掃描這些經(jīng)檢查，并定期進(jìn)行掃描，以捕捉由于環(huán)境更新l高級(jí)實(shí)施策略：實(shí)施自動(dòng)化掃描工具可執(zhí)行高效和有效的漏洞掃描。l持續(xù)監(jiān)測(cè)和報(bào)告：對(duì)于識(shí)別的新漏洞建立警報(bào)系統(tǒng)。該系統(tǒng)應(yīng)將檢測(cè)l訪問(wèn)控制映射：訪問(wèn)漏洞掃描工具和結(jié)果應(yīng)嚴(yán)格控制。只有授權(quán)人員行業(yè)最佳實(shí)踐。這些標(biāo)準(zhǔn)提供了有效識(shí)別和解決漏洞的指導(dǎo)方3.3風(fēng)險(xiǎn)的優(yōu)先級(jí)漏洞進(jìn)行評(píng)估和排名。這一過(guò)程有助于組織將資源和精力l評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)：這種方法的有效性是通過(guò)已成功解決的高風(fēng)險(xiǎn)漏洞與已識(shí)別漏洞總數(shù)的比例來(lái)衡量的。高百分比表明對(duì)最嚴(yán)l高級(jí)別實(shí)施戰(zhàn)略：制定一個(gè)全面的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估框架至關(guān)重要。該框架應(yīng)包括評(píng)估漏洞嚴(yán)重性的標(biāo)準(zhǔn)，例如對(duì)機(jī)密性、完整性、l訪問(wèn)控制映射：應(yīng)嚴(yán)格控制對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具和漏洞數(shù)據(jù)的訪問(wèn)。只有授權(quán)基于風(fēng)險(xiǎn)的優(yōu)先級(jí)是人工智能漏洞管理的重要組成部3.4補(bǔ)救跟蹤l高層實(shí)施策略：實(shí)施穩(wěn)健的跟蹤系統(tǒng)進(jìn)行高效的補(bǔ)救跟蹤。這些系統(tǒng)應(yīng)記l訪問(wèn)控制映射：應(yīng)訪問(wèn)與補(bǔ)救活動(dòng)相關(guān)的文檔安全控制，防止