AI組織職責：AI工具和應用人工智能組織責任工作組的永久和正式位置是/research/working-groups/ai-organizational-res?2025CloudSecurityAlliance-保留所有權利。您可以下載，存儲，在您的計算機上顯示，查看，打印和鏈接到云安全聯盟，但須遵守以下規定：（a）草案僅可用于您的個人，信息，非商業用途;（b）草案不得以任何方式修改或更改;（c）草案不得重新分發;以及（d）商標，版權或其他聲明不得刪除。您可以引用美國版權法合理使用條款所允許的草案部分，前提是您將這些部分歸因于云安全聯盟。?版權所有2025，云安全聯盟。Allrightsres?版權所有2025，云安全聯盟。Allrightsreserv主要作者尼克·漢密爾頓黃肯邁克爾·羅扎瑪麗亞（MJ）施溫格貢獻者簡·格斯特·吉安·卡普爾·內特·李PalanisamyAkramPatriciaThaineLauraVoicu評論家CandyAlexanderDeepakAntiyaSongboBuSahilDhirDanGianKapoor古魯納達·曼加蘭彭塔CSA全球員工瑪麗娜·布雷格庫·肖恩·海德·亞歷克斯·卡魯扎·斯蒂芬·史密斯PrateekMittalAkashMukherjeeKellyOnuMeghanaParwateRamaswamyNatapongSornpromPatriciaThaine義正?版權所有2025，云安全聯盟。AllrightsAI安全大使CSA自豪地承認第一批首席AI安全大使。他們站在人工智能安全最佳實踐未來的最前沿，在促進組織內的人工智能安全、倡導負責任的人工智能實踐和促進管理人工智能風險的務實解決方案方面發揮著主導作用冷gAiria是一個企業AI全棧平臺，可快速安全地實現所有工作流程的現代化，行業領先的人工智能模型，提供即時的價值實現時間，并創造有影響力的投資回報率。AIria提供完整的AI生命周期集成，保護企業數據，并簡化整個企業的AI采用EndorLabs是一個整合的AppSec平臺，適用于那些對“警報噪音”現狀感到沮喪而沒有任何真正解決方案的團隊。新貴和財富500強都使用EndorLabs來做出明智的風險決策。我們消除浪費時間的發現（但跟蹤透明度！），并使AppSec和開發人員能夠快速、智能、低成本地修復漏洞SCA的噪聲降低了92%，fix代碼速度提高了6.2倍，并符合FedRAMP、PCI、SLSA和NISTSSDF等標準微軟將安全放在首位。我們使組織能夠自信地我們的AI-first平臺匯集了無與倫比的大規模威脅情報和行業領先的負責任的生成AI，并將其交織到我們產品的各個方面它們共同提供業界最全面、最集成的端到端保護這些解決方案建立在信任、安全和隱私的基礎上，可與企業每天使用的業務應用程序配合使用。致謝3高級AI安全大使4導言.6假設7責任角色定義8管理與戰略9治理與合規9技術支持和服務10 操作和設備10 規范性參考文件 1.LLM或GenAIApp/ToolsSecurity122.第三方/供應鏈管理2.1LLM供應商評估352.3AccptabeCertions/Third-PartyReports41 2.5篩選&盡職調查452.6departure監測472.7數據使用協議482.8軟件物料清單（SBOM）492.9軟件工件的供應鏈水平（SLSA）503.其他AI實施和操作考慮因素543.1員工使用GenAI工具543.2將GenAI用于SOC59結論69?版權所有2025，云安全聯盟。Allrightsreserv?版權所有2025，云安全聯盟。Allrightsreser關鍵要點71未來展望71?版權所有2025，云安全聯盟。Allrightsreserve介紹本白皮書是探索與人工智能（AI）相關的組織責任系列的第三部分。第一篇論文“AI組織責任：核心安全責任”研究了關鍵的安全方面，提供了保護AI系統免受新興威脅的見解，包括AI特定的攻擊向量，如模型反演和即時注入。第二篇論文《人工智能組織責任：治理、風險管理、合規性和文化方面》，重點關注治理、風險管理和合規性（GRC），解決組織在采用人工智能技術時面臨的法律、道德和監管挑戰在這些早期討論的基礎上，本文將重點轉移到組織內人工智能的實際實施上它探討了成功部署AI驅動系統所雖然重點是實施，但重要的是要注意，前兩篇論文中的基本主題和概念-安全性，治理，風險管理和合規性-都融入了討論中。隨著組織希望大規模應用人工智能，以前的論文中探討的挑戰繼續影響實施的每一步，確保人工智能的采用是安全和負責任的。通過關注人工智能采用和管理的這些實際方面，本白皮書旨在為組織提供必要的知識和策略，以負責任和有效地利用人工智能的力量，同時應對這一快速發展的技術格局所帶來的獨特挑戰我們通過以下維度分析每項責任●評估標準：評估人工智能工具、應用程序和相關供應鏈風險需要量化的指標和安全控制、需求和識別與差距分析的最佳實踐的映射。為了確保可靠和負責任的人工智能部署，利益相關者必須衡量模型性能、數據質量、算法偏差和供應商可靠性。●RACI模型：角色和責任的明確性是有效的AI工具管理和供應鏈監督的基礎。RACI矩陣模型提供了一個結構化框架，用于定義誰負責、誰負責、誰咨詢和誰知情，?版權所有2025，云安全聯盟。AllrightsreservAI決策、工具選擇和供應商管理貫穿整個AI生命周期。●高級實施策略：概述如何將人工智能工具和應用程序集成到現有的工作流程中，在適當的情況下利用成熟和廣泛使用的第三方解決方案。解決數據集成、模型部署和員工技能提升等關鍵挑戰在實施人工智能戰略時，考慮利用現有的平臺和框架來加速開發并減少技術債務。●持續監控和報告：實施持續監控AI工具性能、數據漂移、供應鏈漏洞和道德問題的機制實時監控、性能下降或安全事件警報以及人工智能系統健康和供應商合規性的定期報告可確保透明度和及時解決問題●訪問控制：有效管理人工智能開發環境、模型注冊表和數據存儲庫有助于降低與未經授權訪問或濫用人工智能資源相關的風險實施強大的訪問控制機制，以保護專有算法、敏感數據和AI基礎設施。●遵守AI標準和最佳實踐：遵守AI專用和相關標準、法規和指南，如經濟合作與發展組織（OECD）AI原則、電氣和電子工程協會（IEEE）道德一致設計以及新興的AI法規。這種一致性有助于保持人工智能應用程序的完整性，促進負責任的人工智能開發，并減輕與人工智能工具和供應商相關的供應鏈風險。本文件采取行業中立的立場，提供適用于各個行業的指導方針和建議，而不會對特定行業產生特定偏見。白皮書旨在迎合不同的受眾，每個受眾都有不同的目標和興趣。●首席信息安全官（CISOCISO將獲得在AI系統中整合核心安全原則的寶貴見解，以解決其使用中固有的潛在風險●AI研究人員、工程師和開發人員：包含針對AI研究人員、工程師和開發人員的全面指南和最佳實踐，支持他們創建道德和值得信賴的AI系統。它是確保負責任的人工智能開發的關鍵資源?版權所有2025，云安全聯盟。Allrightsreserv●企業領導者和決策者：CIO、CDO、CRO和CEO將為在AI系統開發、部署和生命周期管理中制定網絡安全戰略提供必要的指導●政策制定者和監管者：本文件是政策制定者和監管者的重要讀物它提供了重要的見解，可以幫助圍繞道德AI開發，安全和控制制定政策和法規。這些信息有助于對AI治理做出明智的決策。●投資者和股東：查看組織對負責任人工智能的承諾的演示，這是投資者和股東的關鍵因素詳細說明道德人工智能開發的治理機制為投資決策提供了有價值的信息●客戶和公眾：本白皮書傳達了組織開發安全AI模型的價值觀和原則下表提供了一個通用指南，說明了采用AI技術的組織中的各種角色。重要的是要認識到，每個組織可能會以不同的方式定義這些角色或功能，反映人工智能計劃的獨特運營需求，文化和具體需求。因此，雖然該表提供了對人工智能治理，技術支持，開發和戰略管理中潛在角色的基本理解，但僅供參考。鼓勵各組織調整和調整這些作用，使之最適合自己的要求，確保結構和職責與其戰略目標和業務框架保持一致同樣重要的是要注意，許多組織可能沒有這些角色作為命名實體。但是，他們所代表的功能應被視為其他角色的一部分例如，一個組織可能沒有一個指定的個人作為首席人工智能官，而是將該職能納入首席技術官（CTO）的角色中。?版權所有2025，云安全聯盟。Allrigh管理和戰略角色名稱角色說明首席執行官（CEO）監督組織的整體管理和戰略方向，確保與組織目標保持一致，并推動增長、創新和卓越運營首席數據官（CDO）監督企業數據管理、策略創建、數據質量和生命周期首席技術官（CTO）領導技術戰略并監督技術發展首席信息安全官（CISO）監督信息安全戰略、網絡風險和安全運營業務部門領導指導業務部門并使人工智能計劃與業務目標保持首席風險官（CRO）監督企業風險管理，確保符合組織目標和監管標準首席財務官（CFO）使財務戰略與組織目標保持一致，以確保財務穩定和增長首席情報官（CAIO）負責組織內人工智能技術的戰略實施和管理管理監督和指導整體戰略，確保與組織目標保持一致，包括CEO、CTO、CISO、CRO、CFO等的目標首席云計算官（CCO）領導云戰略，確保云資源與業務和技術目標保持一致治理和法規遵從性角色名稱角色說明數據保護官員（DPO）監督數據保護策略首席隱私官（CPO）確保遵守隱私法律法規，如GDPR、HIPAA、CPRA等法律與合規部就法律/監管義務、AI合規性和使用提供建議?版權所有2025，云安全聯盟。Allrigh法律團隊為AI部署和使用提供法律指導數據治理委員會為數據治理和使用設定策略和標準合規團隊確保遵守內部和外部合規要求數據治理管理組織內的數據治理，確保遵守政策、數據隱私法和法規遵從性要求技術和安全角色名稱角色說明信息安全團隊實施措施并確保遵守安全策略和法規IT安全團隊實施和監控安全協議以保護數據和系統網安總隊保護網絡免受威脅和漏洞的侵害云安全團隊確保基于云的資源和服務的安全網絡安全團隊保護組織資產免受網絡威脅、漏洞和未經授權的支持和維護IT基礎設施，確保其可運行且安全網絡安全監督網絡安全，確保數據保護和威脅緩解硬件安全團隊保護物理硬件免受篡改和未經授權的訪問系統管理員管理和確認IT系統和服務器，以實現最佳性能和安全性行動和發展角色名稱角色說明AI開發團隊開發和實施AI模型和解決方案安全冠軍AI開發團隊的一部分;提高安全意識并培訓AI開發人員的安全最佳實踐?版權所有2025，云安全聯盟。Allrigh開發運營（DevOps）團隊促進開發和運營團隊AI質量保證團隊測試并確保AI應用程序和系統的質量AI運營團隊管理人工智能系統操作以提高性能和可靠性應用程序開發團隊開發應用程序，根據需要AI/ML測試團隊擅長測試AI/ML模型的準確性、性能和可靠性開發、安全和運營（DevSecOps）團隊支持開發和運營團隊之間的協作，以在整個軟件開發生命周期（SDLC）中實施安全性AI維護團隊確保AI系統和模型在部署后得到更新、優化并正確運行項目管理團隊從啟動到完成，監督人工智能項目，確保它們符合目標和時間表開發團隊致力于AI模型和系統的創建和改進業務人員支持日常運營，確保人工智能技術的順利集成數據科學團隊收集和準備用于AI模型訓練和分析的數據IT運營團隊確保IT基礎設施運行可靠，支持AI和技術需求人工智能開發經理領導人工智能開發項目，指導團隊成功實施AI運營主管指導與AI相關的運營，確保AI解決方案的效率下列文件是應用和理解本文件所必需●生成式AI安全：理論與實踐●OpenAI準備框架（Beta）●CCM的AIS域在生成式AI中的應用●Google安全AI框架（SAIF）●歐盟人工智能法案提案●拜登關于安全、可靠和值得信賴的人工情報的行政命令?版權所有2025，云安全聯盟。Allrigh●OWASPTop10forLLMApplications●CSA云控制矩陣（CCMv4）●MITREATLAS?（人工智能系統的對抗性威脅環境）●NIST安全軟件開發框架（SSDF）●NIST人工智能風險管理框架●通用數據保護條例（GDPR）●OWASPLLMAI網絡安全治理清單●OWASPMachineLearning-Top10●OWASP攻擊面分析備忘單●OWASP訪問控制●WDTA-AISTR-生成式AI應用安全測試和驗證標準●WDTA-AISTR-大型語言模型-安全需求和供應鏈●世界經濟論壇簡介文件1.LLM或GenAI應用程序/工具安全大型語言模型（LLM）和生成式AI（GenAI）應用程序已迅速成為許多組織運營中不可或缺的一部分。本節探討了開發、部署和維護這些高級AI工具的關鍵安全注意事項和最佳實踐。從安全的應用程序開發到訪問控制，我們深入研究了組織必須解決的關鍵領域，以確保安全和負責任地使用LLM和GenAI應用程序。1.1安全LLM應用程序開發安全LLM應用程序開發是指使用LLM創建AI應用程序。它專注于在整個開發生命周期中實施強大的安全措施，并通過設計和設計原則實施隱私評價標準●通過安全掃描的代碼百分比●在開發過程中檢測和解決的漏洞數量●開發過程中安全審計的頻率●在源代碼中發現的最常見的漏洞?版權所有2025，云安全聯盟。AllrighRACI模型（RACIModel）作用責任負責AI開發團隊，DevOps團隊，DevSecOps團隊負責首席技術官、首席信息官咨詢信息安全團隊、安全冠軍、合規團隊知情業務部門領導高級別執行戰略該戰略概述了使用LLM開發安全AI應用程序的關鍵步驟，重點是在整個開發生命周期中集成強大的安全措施●安全編碼實踐：○開發明確為LLM應用程序量身定制的編碼標準○強調輸入驗證、輸出編碼和安全的數據處理○定期進行開發人員培訓，重點關注LLM安全最佳實踐●持續安全評估：○在整個開發過程中○將威脅建模專用于LLM功能○實施系統的脆弱性管理方法○將源代碼分析、軟件組成分析和使用AI代理的秘密檢測等安全分析○使用AI代理在每次代碼提交時觸發自動安全測試○建立安全門以防止易受攻擊的代碼進入生產環境●主動安全維護：○為LLM組件制定常規補丁管理計劃○監控LLM相關漏洞的安全配置○跨環境實施自動化更新部署，以實現高效的安全補救●LLMOps集成：○為LLM培訓、驗證和部署創建自動化管道○為LLM管理實施版本控制○利用LLMOperations（LLMOps）工具進行資源優化和自動擴展?版權所有2025，云安全聯盟。Allrigh●安全防護工作流程：○使用安全、智能的代理進行自主操作○為代理交互實現○開發強大的錯誤處理和回退機制持續監控和報告●監控特定于LLM庫和框架的新漏洞●利用開放式遙測技術進行實時監測●跟蹤已識別安全問題的解決時間●生成有關開發中LLM應用程序安全狀態的定期詳細報告，包括已識別的漏洞，補救措施和風險評估●實施基于角色的訪問控制（RBAC）、基于上下文的訪問控制（CBAC），并在可行的情況下結合基于屬性的訪問控制（ABAC以便在開發環境中保證額外的粒度訪問控制●在開發和生產環境之間建立職責分離，以鎖定對生產環境的訪問●控制用戶和系統對LLM訓練數據和模型參數的訪問，以防止個人身份信息（PII）泄露遵守AI標準和最佳實踐●此外，我們還將為LLMaplications提供10個Pp●遵守相關的數據保護法規（例如，GDPR、CCPA）●Folowindustry-pecicicecuritystadards（例如，G.，ISO27001，PCIDSS，HIPAA）●NISTAIRISKMANAGEMENTFRAIRMF1.0●遵循云安全聯盟AI研究論文提供的指導○AI模型風險管理框架○保護LLM支持的系統：基本授權實踐?版權所有2025，云安全聯盟。AllrighPromptInjectionDefense涉及實施措施，以防止惡意行為者通過精心制作的輸入提示操作LLM輸出評價標準●檢測到的提示進樣嘗試次數●成功緩解提示注入攻擊的百分比●提示注入防御機制●提示注入攻擊的平均檢測時間（MTTD）和平均響應時間（MTTR）●即時注入防御機制的延遲影響●禁止使用輸入清理技術從用戶提供的輸入中刪除或轉義可能RACI模型（RACIModel）作用責任負責AI安全團隊負責首席信息安全官咨詢AI開發團隊知情風險管理，相關業務單位高級別執行戰略以下策略可以使用第三方工具實現●對所有用戶提供的提示執行輸入清理和驗證○令牌化和實體識別，以識別和刪除可疑輸入○正則表達式過濾惡意模式○基于機器學習的異常檢測以識別異常輸入○根據已批準的業務域或功能的允許列表來驗證用戶輸入●開發和維護已知惡意提示模式的數據庫○使用此數據庫通知輸入清理和驗證?版權所有2025，云安全聯盟。Allrigh●對可疑提示模式實施實時監控○使用基于機器學習的模型來檢測異常○識別上下文外的提示或試圖操縱應用程序預期行為的提示●定期更新和微調LLM，以提高對快速注入的彈性○使用不同的數據集進行微調，以提高彈性○對抗性訓練模擬即時注入攻擊○使用自動化測試和評估確保更新不會引入新的漏洞●制定事件響應計劃，以處理疑似或確認的即時注射攻擊●實施反饋循環以改進即時注入防御機制持續監控和報告●監視新型的提示注入攻擊●跟蹤防御機制隨時間的有效性●為檢測到的提示進樣嘗試生成警報●跟蹤即時注射檢測機制的假陽性率●定期監控結果、趨勢和與快速注入防御相關的整體安全狀況●根據用戶角色和上下文限制提示輸入功能，確保敏感提示僅限于授權人員●針對某些類型的提示執行審批工作流程●控制對提示注入防御配置的訪問●對快速注入訪問控制權限進行定期審查，包括每季度進行一次審計，以驗證是否符合當前的安全策略遵守AI標準和最佳實踐●遵循AI安全框架的最佳實踐●遵循行業特定的AI安全●遵守相關的隱私和網絡安全法規，例如：○GDPR-一般數據保護條例○CCPA-加州消費者隱私法○NIST-網絡安全框架○NISTAIRMF-人工智能風險管理框架●遵循CloudSecurityAllianceAIResearchPapers提供的指導，例如：○AI模型風險管理框架?版權所有2025，云安全聯盟。Allrigh○保護LLM支持的系統：基本授權實踐○應對影子訪問風險：零信任和人工智能部署●遵守領先的人工智能道德組織制定的負責任的人工智能準則，例如：○IEEE全球自主和智能系統倫理倡議○AINowInstitute輸出評估和保護涉及實施評估和控制人工智能系統生成的輸出的機制，包括大型語言模型（LLM），檢索增強生成（RAG），人在回路（HITL）和GenAI應用程序，確保它們安全，準確，并與組織價值觀和政策保持一致。這些機制監控、過濾和審查人工智能生成的內容。它們將自動化系統和人工監督相結合，以保持所有應用程序中AI輸出的完整性和可靠性。評價標準●標記為供審查的產出百分比●報告的與LLM產出不當有關的事件數目●輸出濾波的假陽性率●輸出過濾的假陰性率●查看標記輸出的時間●報告事件的解決時間●遵守道德準則●護欄調整●違反政策的發生率●用戶對產出質量的滿意度RACI模型（RACIModel）作用責任負責AI質量保證團隊、AI開發團隊、IT安全團隊負責首席AI官、首席數據官、數據保護官咨詢法律團隊，數據治理委員會知情人力資源業務部門負責人?版權所有2025，云安全聯盟。Allrigh高級別執行戰略該戰略通過集成自動過濾系統、持續更新過濾模型以及戰略性使用HITL監督來創建符合組織政策和道德標準的輸出評估框架和預定義護欄，確保了LLM和RAG系統等關鍵組件中AI生成的輸出的質量和合規性，確保了所有AI系統的一致性。●實施輸出過濾和評估機制：○實施自動化過濾系統，以評估LLM及RAG系統產生的輸出，并定期以已知情況測試過濾機制的穩健性。○雖然自動化系統處理大多數輸出過濾，但復雜或敏感的標記輸出通過HITL流程進行，并增加事實檢查工具以評估準確性和可靠性。○利用不斷訓練和更新的機器學習模型來識別LLM和RAG系統的不良輸出的新模式●制定和執行預定的保護措施：○根據組織政策、法律要求和道德標準建立輸入和輸出護欄，重點關注LLM和RAG系統的輸○確保護欄在所有相關AI系統中集成●限制擔保配置：○將修改護欄配置（如提示和其他控制參數）的能力限制在高度可信的角色，如管理LLM和RAG系統的AI或機器學習工程師○確保通過標準代碼審查和合并流程進行護欄修改，保持嚴格的監督和版本控制○利用自動監控系統跟蹤和記錄所有相關AI系統中更改護欄配置的任何嘗試●建立人在環評審流程：○實施審查流程和標準，將LLM、自動過濾系統和RAG系統的標記輸出（最初由自動化系統處理）傳遞給人類進行審查、評估和最終處置。○制定明確的指導方針，以便在所有AI組件中升級和解決已標記的問題?版權所有2025，云安全聯盟。Allrigh○使用來自人工審核流程的反饋來完善和增強自動化系統觸發器，確保系統隨著時間的推移變得更加準確和高效○整合人工審核流程的見解，持續改進工具性能的自動事實檢查●定期更新和完善產出評估標準：○持續監控和更新LLM、自動評估系統和RAG系統的輸出評估標準○建立HITL進程的反饋機制持續監控和報告●監測產出評價機制的績效○部署自動化監控工具，以持續監控和評估跨LLM、RAG和自動化系統的輸出評估機制的性能○利用自動跟蹤系統跟蹤所有AI組件的護欄激活頻率和類型●生成關于輸出和護欄的定期報告○配置自動化報告系統，以自動生成有關人工智能生成的輸出的質量和安全性的詳細報告○實施一個具有自動化報告和事實檢查工具的系統，這些工具定期編制關于LLM，RAG模型和其他自動化系統中護欄的激活和性能的報告，為利益相關者提供及時的治理和合規見解●通過反饋循環持續改進：○創建反饋機制，不斷將HITL評審員的見解整合到監控和報告流程中。○執行定期審計計劃，由人力管理員使用HITL框架審查監測和報告系統的業績。●與事件響應框架集成○將持續監控和報告系統與組織的事件響應框架相結合○在解決任何嚴重事件后，使用HITL框架進行徹底的事件后審查，包括自動化系統和人類管理員。?版權所有2025，云安全聯盟。Allrigh●控制對輸出評估配置的訪問○實施基于角色的訪問控制（RBAC）/基于屬性的訪問控制（ABAC以管理對輸出評估機制的配置設置的訪問，作為LLM，RAG和自動監控系統的標準代碼管理流程的一部分。○指定專門的團隊或個人負責管理和修改輸出評估配置，確保任何更改在合并到系統之前都要經過同行評審和○考慮部署動態訪問管理系統來動態管理對輸出評估配置的訪問，根據實時上下文（如用戶角色或檢測到的異常）調整權限。●實施基于角色的訪問以查看標記的輸出：○實施RBAC/ABAC以控制誰可以審查LLM、RAG和自動過濾系統生成的標記輸出●限制修改保護設置的能力○限制輸入輸出控制的修改：將修改關鍵護欄設置（包括輸入輸出控制）的能力限制在高度信任的角色（如人工智能工程師或機器學習工程師），確保只有具有適當專業知識和許可的人員才能進行更改。這些控制措施的例子包括：■輸入控件：提示模板、輸入驗證規則、內容過濾機制、數據預處理管道■輸出控制：響應過濾和凈化、速率限制和節流、輸出編輯、審查和內容審核○對護欄設置的任何擬議修改（包括輸入輸出控制）實施同行評審流程，以確保在實施前對更改進行徹底審查和遵守AI標準和最佳實踐●遵守內容審核最佳實踐：○AINowInstitute●遵守有關人工智能輸出的相關行業特定法規○GDPR，通用數據保護條例○CCPA/CPRA，加州消費者隱私法/加州隱私權法○CIS（互聯網安全中心）控制?版權所有2025，云安全聯盟。Allrigh●遵循CloudSecurityAllianceAIResearchPapers提供的指導○AI模型風險管理框架○保護LLM支持的系統：基本授權實踐○應對影子訪問風險：零信任和人工智能部署●遵循由知名組織發布的道德AI指南○NISTAI100-1AIRISKMAMF1.0○IEEE全球自主和智能系統倫理倡議○ISO/IEC23894：2023AI風險管理指南大型語言模型（LLM）和檢索增強生成（RAG）系統的操作量化（OQ）確保AI系統在其指定的操作環境中按預期運行本節重點介紹確認系統符合所有預定性能標準的驗證過程，以確保可靠和一致的操作。通過嚴格測試LLM和RAG系統，在現實世界的條件下，組織可以驗證其準備和有效性，確保AI在指定參數下按預期評價標準●滿足業務要求的百分比●在鑒定過程中發現的問題的數量和嚴重性●完成運行鑒定的時間，同時考慮測試持續時間和達到鑒定狀態的整個系統開發時間●從運營問題中恢復的平均時間（MTTR）●與基準數據集相比，正確預測或響應的百分比●接收輸入后生成響應的平均時間（毫秒）●每秒處理的事務或操作數，同時根據預定義的標準保持可接受的輸出質量、速度和系統穩定性●在運行鑒定期間發現的安全漏洞數量●支持目標受眾的最低部署數量?版權所有2025，云安全聯盟。AllrighRACI模型（RACIModel）作用責任負責AI運營團隊負責首席技術官咨詢質量保證團隊知情高級別執行戰略大型語言模型（LLM）和檢索增強生成（RAG）系統的操作量化（OQ）確保這些AI系統在其指定的操作環境中可靠地運行（評估標準）該策略驗證了LLM和RAG系統滿足預定義的性能標準，包括準確性，響應時間，可擴展性和安全性。通過嚴格測試模擬真實世界條件的環境，組織可以驗證系統的就緒性，重點關注RAG系統中檢索和生成之間的相互作用，以確保它們提供準確和上下文適當的響應。目標是保證在預期的操作條件下保持一致的性能并將風險降至定義LLM系統的精確操作要求●系統架構和環境i.定義最低CPU/GPU配置并指定RAM、VRAM和存儲容量，以支持LLM和RAG系統的生成和檢索組件，同時考慮訓練、語義搜索和推理需求。ii.詳細說明計算和存儲I/O要求，以確保實時數據檢索和低延遲響應生成，特別是對于RAG系統，強調最大限度地減少網絡帶寬和延遲瓶頸。○軟件方面：i.識別與LLM和RAG系統的硬件和語言要求兼容的框架和庫，同時確保它們與環境穩定性和性能的組織IT標準保持一致ii.與平臺運營團隊協作，定義集裝箱化的要求（例如，Docker）和編排（例如，Kubernetes），確保跨不同環境的可擴展性和一致性部署，同時考慮AI/ML系統的特定需求?版權所有2025，云安全聯盟。Allrigh●性能和可擴展性○建立響應生成的最大允許延遲，并定義水平和垂直可擴展性要求，以確保系統在不降低性能的情況下處理不同的負載。○為內容準確性設定基準，并確保系統始終生成與上下文相關的響應，尤其是在RAG系統中，多個來源的信息集成至關重要。●數據管理○為了確保系統范圍內的一致性，定義可接受的輸入數據格式和預處理要求（例如，規范化和數據清洗）。認識到標記化通常由LLM在輸入處理期間處理○實施輸出格式和結構的標準，以確保與其他系統的一致性和易于集成。建立數據安全協議，包括加密和訪問控制，以保護敏感信息。制定全面的測試計劃，以驗證操作就緒性○測試集成AI、LLM和RAG系統之間數據流的準確性和可靠性，確保所有組件之間正確的數據傳輸、轉換和接口兼容性○評估集成系統如何處理錯誤并模擬真實場景，以驗證整個工作流程中的無縫操作和有效恢復○確保系統在各種條件下執行其預期功能，包括功能測試、典型負載和壓力負載下的性能以及可伸縮性。○通過模擬故障場景測試安全漏洞并評估系統的可靠性，確保穩健的恢復和一致的操作。）：○與最終用戶協作，確保系統滿足業務需求并提供積極的用戶體驗，重點關注可用性和與用戶需求的一致性○在UAT期間收集和分析用戶反饋，在獲得正式簽準以進行生產部署之前解決問題。在類似生產環境中進行全面測試○密切復制生產環境，包括硬件、軟件和網絡配置，并使用真實數據進行負載、壓力和耐久性測試。?版權所有2025，云安全聯盟。Allrigh○模擬用戶交互，使用對抗性測試來驗證安全性，并驗證監控。進行測試后分析，以指導部署前的優化。要在互聯網級別進行測試，請考慮使用基于云的平臺的流量生成工具，并逐漸增加流量。記錄并解決發現的任何運營問題○響應計劃：制定和維護事件響應計劃，以防系統故障、安全漏洞或性能下降。○事件后分析：對事件進行詳細分析和記錄，以確定根本原因并實施措施以防止未來發生。制定操作失敗的應急計劃○備份系統：實施備份系統和數據冗余戰略，以確保在發生重大故障時數據完整性和系統可用性。○故障轉移測試：定期測試故障轉移程序，以確保它們正常運行，系統可以從意外故障中快速恢復持續監控和報告●根據操作要求監控系統性能實施預測分析和實時監控工具，以持續跟蹤CPU/GPU使用率、內存消耗和響應時間等系統指標，并使用警報閾值在性能偏離運營要求之前和之后通知團隊●跟蹤和報告系統故障和可靠性指標：使用故障率監控工具持續評估系統可用性，跟蹤平均故障間隔時間（MTBF）和平均恢復時間（MTTR）等指標，確保符合服務水平協議（SLA）。●定期評估業務程序的有效性對運營程序進行定期審計，使用有效性指標（如事件解決時間和備份成功率）來不斷完善和改進這些流程。●跟蹤運營問題的根本原因詳細記錄每個操作問題，并使用日志分析器和事件管理平臺等工具來執行徹底的根本原因分析。隨后進行事件后審查（PIR以實施糾正措施并防止再次發生。?版權所有2025，云安全聯盟。Allrigh●為操作系統實現基于角色的訪問實現RBAC/ABAC策略，以確保根據用戶在組織中的角色授予對操作系統的訪問權限定義角色和權限，將用戶限制在其工作所需的必要功能上，例如普通用戶的只讀訪問權限以及系統操作員和工程師的管理訪問權限●控制對運營資質文件的訪問：僅限授權人員訪問運營資質文件。使用訪問控制列表（AccessControlList，RBAC）或類似的機制（RBAC/ABAC）來確保只有具有適當權限的個人才能查看、編輯或分發這些敏感文檔，從而防止未經授權的更改或泄漏。●限制修改操作參數的能力：將修改關鍵操作參數的能力限制為少數授權用戶。實施變更管理流程，包括記錄和批準工作流程，以確保對系統配置的任何修改都得到相關利益相關者的跟蹤、公正和批準遵守AI標準和最佳實踐●遵守IT服務管理框架：○ISO/IEC20000-1：2018第1部分：安全管理系統○ISO/IEC20000-2：2019第2部分：GUIDANCEONSERVICMAGEMENSTES○ITIL，提供IT服務○NISTRMFCSF2.0：網絡安全風險管理指南●遵守相關行業標準以實現卓越運營：○ISO9001，質量管理○ISO27001-2022，INFOTINSECURINAGEMENT○NIST800-53，信息安全控制○CMMC網絡安全成熟度模型，FCICUI的保護要求●遵循AI系統部署和操作的最佳實踐○云安全聯盟（CSA）保護LLM支持的系統：基本授權實踐○云安全聯盟（CSA）使用AI進行攻擊性安全控制實踐○云安全聯盟（CSA）實踐原則：動態監管環境○云安全聯盟（CSA）AI模型風險管理框架○云安全聯盟（CSA）應對影子訪問風險：零信任和人工智能部署○云安全聯盟（CSA）大型語言模型（LLM）威脅分類○IEEE全球自主和智能系統倫理倡議?版權所有2025，云安全聯盟。AllrighLLM的性能鑒定涉及評估和驗證AI系統在各種條件和工作負載下始終按預期執行，滿足預定義的性能指標和質量標準，以確保其符合準確性，可靠性和安全性的特定標準。這個過程對于識別潛在的漏洞、偏差或不一致性至關重要，這些漏洞、偏差或不一致性可能會導致安全風險或在實際應用中部署模型時產生意想不到的后果通過強調性能認證，基于LLM的人工智能工具的安全性，可靠性和整個組織的可信度可以得到提高，降低潛在風險，同時保證這些強大技術的負責任部署。評價標準●不同負載條件下的響應時間●不同情景下產出的準確性和一致性●峰值負載下的資源利用率（CPU、內存、帶寬）●基于模型在不同負載和用例下的性能的系統可伸縮性●抵御即時注入攻擊和其他安全漏洞RACI模型（RACIModel）作用責任負責AI性能工程團隊和數據科學家負責首席技術官，首席負責AI官咨詢AI開發團隊、業務分析師、安全專家、法律團隊、道德委員會知情業務部門負責人、最終用戶、合規團隊高級別執行戰略●確定全面的業績標準和基準。●開發和執行各種測試場景以評估性能。●在CI/CD管道中實施自動化性能測試●定期進行壓力測試和負載測試。●與最終用戶建立反饋循環，以收集真實的性能數據。●為模型迭代和相關的性能數據創建一個版本控制系統●制定回滾策略，以應對性能下降或安全問題。?版權所有2025，云安全聯盟。Allrigh持續監控和報告●監控生產中的實時性能指標●生成性能下降警報。●設置警報系統，以檢測模型行為中的異常●定期進行深入的績效評估并生成報告。●維護一個儀表板，用于跟蹤一段時間內的關鍵績效指標●制定一個流程，確保在問題或漏洞出現時快速做出響應●與利益相關者分享績效趨勢和關鍵發現●控制對性能測試環境的訪問。●限制修改性能閾值和警報的能力●為模型開發、部署和性能監控工具實施基于角色的訪問控制（RBAC）和/或基于屬性的訪問控制（ABAC）●為關鍵系統實施多因素身份驗證（MFA）●維護對模型的所有訪問和修改的詳細日志●以最小權限為指導原則定期更新權限●實現模型存儲和傳輸的數據加密。遵守AI標準和最佳實踐●遵循軟件性能測試的行業標準○NIST特別出版物800-53○25010：2023○國際軟件測試資格委員會（ISTQB）○CSA云控制矩陣（CCM）●遵守與AI系統性能相關的服務水平協議（SLA）○ITIL（信息技術基礎設施庫）框架○ISO/IEC20000○CMMI（能力成熟度模型集成）○CSASLAFrameworkforCloudSecurity（v3.0的情況。第一章●遵循AI模型優化和擴展的最佳實踐○NISTAIRMF○MLPerf○CSA云計算面臨的主要威脅○云安全聯盟（CSA）AI模型風險管理框架●在整個開發生命周期中實施道德AI原則○經合組織人工情報原則?版權所有2025，云安全聯盟。Allrigh○AINow研究所報告●定期進行道德操守審查和影響評估：○GDPR第35○ISO/IEC38505-1：2017○IEEE：P7003-微偏置考慮標準●確保模型功能和限制的透明度○歐盟委員會人工智能高級別專家組的人工智能道德準則○CSA云計算重點領域指南（v4.0）●建立關于AI模型使用、限制和潛在風險的簡明文檔○ISO/IEC22989○NISTAIRMF行動手冊○CSA云計算安全指南○云安全聯盟（CSA）AI模型風險管理框架●建立一個框架來管理人工智能的負責任開發和部署○聯合國教科文組織《人工智能倫理準則》○ISO/IECTR24028：2020○CSAAI安全框架○云安全聯盟（CSA）AI組織職責：■核心安全責任■治理、風險管理、合規性和文化方面訪問控制涉及實施管理和限制用戶訪問AI/GenAI系統和應用程序的機制，包括大型語言模型（LLM），檢索增強生成（RAG）和循環中的人類（HITL以確保只有經過授權的個人才能與AI模型及其相關數據進行交互或修改。這些機制監測、審查和限制訪問，結合自動化系統和人工監督。評價標準●檢測到并阻止的未經授權的登錄嘗試次數●成功登錄嘗試限制觸發警報的地理位置的次數●審查訪問權限和更新的頻率●檢測和響應內部系統上未經授權的登錄嘗試的時間●涉及違反出入控制的安全事件數量●違反訪問策略的次數●審計期間成功查明和解決出入控制問題的比率●用戶訪問配置和取消配置時間●啟用多因素身份驗證（MFA）的特權帳戶百分比●已啟用MFA的帳戶遷移到FIDO2/密鑰●用戶對訪問控制流程的滿意度●與非人工智能世界相比，●?版權所有2025，云安全聯盟。Allrigh?版權所有2025，云安全聯盟。AllrighRACI模型（RACIModel）作用責任負責應用程序開發團隊、IT團隊負責首席信息安全官（CISO）咨詢AI運營團隊知情合規團隊、業務部門負責人高級別執行戰略該戰略概述了先進的人工智能技術的集成，包括大型語言模型（LLM），檢索增強生成（RAG）和人類在回路（HITL），進入訪問控制框架。我們的目標是創建一個強大的自適應系統，平衡自動化與人工監督，提高所有訪問管理級別的安全性和效率●實施強大的身份和訪問管理（IAM）系統：○實施與相關組件集成的IAM系統，例如API網關、業務流程和數據源（例如VectorDB、API和SQLDB以控制對數據和系統的訪問，包括RAG流程中使用的數據○IAM系統應該管理與LLM交互的入口點和數據層的訪問○在IAM系統中定義精細的角色和權限○在應用程序編程接口（API）網關上使用訪問控制列表（ACL）○對知識庫、數據庫和RAG查詢的其他資源實施強有力的訪問控制。●制定和執行最低限度獲取政策：○使用策略即代碼工具（如OpenPolicyAgent）跨環境提供細粒度、靈活的基于策略的控制，以定義和實施最低權限訪問策略，確保基礎架構滿足安全性和合規性要求。○將RAG與Oracle集成以提供對信息的受控訪問，確保基于用戶角色的適當訪問級別○使用工具或平臺持續監控和調整用戶權限，這些工具或平臺可提供可擴展的統一訪問管理，并基于行為、項目?版權所有2025，云安全聯盟。Allrigh通過實施基于規則的系統、定期手動審查和自動化腳本來響應特定觸發器或用戶角色和活動的更改，來滿足需求或安全事件○使用匿名化和匿名化協議管理RAG內的數據隱私控制，確保在填充矢量存儲時屏蔽、匿名或限制敏感信息●為關鍵人工智能系統實施多因素身份驗證（MFA）○實施MFA（例如，Passkeys），并在所有關鍵用戶接入點實施MFA旁路監控，使用工具持續監控身份驗證過程并記錄所有活動。○對于服務到服務的連接，使用安全令牌和定期審計來確保持續的安全性。○配置MFA系統，在身份驗證期間使用RAG評估上下文風險，增強身份驗證過程的安全性●建立定期訪問權限審查和審計流程○自動進行訪問權限審查，從RAG中提取相關數據，為決策提供信息。○使用自動化日志工具和實時監控儀表板，持續分析日志并監控LLM和RAG系統中的訪問活動。○分析RAG查詢以識別和攔截可能導致繞過訪問控制的可疑查詢模式○匯總來自各種來源（包括SIEM系統）的數據，生成實時合規性報告，并使用自動化數據集成工具、報告軟件和計劃腳本自動更新審計跟蹤持續監控和報告●實時監控訪問模式和異常○利用日志記錄和監控工具，并利用SIEM和入侵檢測和防御系統（IDPS）來持續監控LLM和RAG系統的訪問模式○使用行為分析集成機器學習模型，通過檢測異常來識別潛在的○確保通過Splunk和Exabeam等工具檢測到的重大異常按照HITL流程上報給人類進行進一步調查。?版權所有2025，云安全聯盟。Allrigh●跟蹤和報告訪問策略違規：○配置監控系統，以持續檢測與既定訪問策略的偏差○實施自動化系統，其中日志記錄和報告工具生成有關訪問策略違規的詳細○建立一個流程，根據HITL將嚴重或反復違反訪問政策的行為上報給人類進行審查和采取行動。●定期審查和更新訪問控制策略：○維護LLM、RAG和自動監控系統中所有訪問活動的詳細日志○利用自動化日志分析工具定期審查和分析訪問控制日志，以發現潛在安全風險或違反策略的○實施定期審計計劃，讓人類管理員審查訪問控制日志，并通過自動報告工具提供摘要和重點。○訪問控制的更改，如角色修改、ACL更新或策略調整，應立即記錄。●與事件響應集成○設置自動觸發器，將涉及訪問控制違規的事件上報給事件響應團隊。○將持續監控和報告與組織的事件響應框架集成。○對于自動檢測系統認為嚴重的事件，確保人類響應者迅速參與。○解決事件后，進行一次徹底的事件后審查，包括自動化系統和人類（HITL）管理員。●實施Role-BasedAccessControl（RBAC）/Atribute-BasedAccessControl（ABAC○根據不同的用戶類型定義角色和權限（例如，數據科學家、人工智能工程師、管理員、外部用戶）。○動態訪問管理工具可以根據實時上下文，例如項目范圍、用戶行為或檢測到的異常的變化?版權所有2025，云安全聯盟。Allrigh○不僅要限制誰可以訪問培訓環境，還要限制他們可以執行的具體操作（例如，修改超參數、訪問訓練數據）。●控制對AI模型訓練和微調功能的訪問○限制對LLM和模型進行訓練、微調或測試的環境的訪問，并確保記錄和監控此類訪問○部署自動監控系統以監控培訓活動并自動攔截或防止未經授權的訪問嘗試。○確保重要的培訓活動，例如微調敏感數據集，在繼續之前需要人工批準●限制訪問AI模型使用的敏感數據○根據敏感度對數據集進行分類（例如，public，internal，confidential，restricted）。○使用RAG檢索有關數據請求的上下文信息，并利用訪問控制系統來實施訪問限制。○對特權較低的角色必須訪問的敏感數據應用數據掩蔽或匿名技術●安全訪問RAG特定組件：○限制可以訪問和修改RAG查詢的知識庫和數據源的人員○部署自動化查詢監視工具來監視所有RAG查詢，并攔截不尋常或潛在惡意的查詢。○實施查詢隔離，將敏感查詢與不太安全的環境隔離。○確保與RAG組件的所有交互都被記錄并可審計。●為關鍵AI系統實施多因素身份驗證○執行MFA（例如，密鑰）訪問和部署LLM和RAG模型。○上下文感知安全系統可以通過動態分析上下文數據（例如，用戶位置、設備健康）和調整MFA要求。就像有條件的MFA政策一樣，MFA要求根據實時風險評估或風險評分動態調整。○當由于操作需要而繞過MFA時（例如，緊急訪問），自動警報系統可以將這些事件標記為立即人工（HITL）審查和批準。?版權所有2025，云安全聯盟。Allrigh●人類的監督和干預：○建立人工（HITL）監督自動化操作的協議○明確的升級機制：監控系統可以自動通知人類管理員可疑或高風險的活動，以便及時干預。○安排定期審計，在此期間，人類管理員審查自動化系統決策，RAG查詢日志和訪問控制配置，以確保系統按預期運行，并且沒有發生未經授權的訪問。遵守AI標準最佳實踐●遵守訪問控制的行業標準○ISO27001-2022，INFOTINSECURINAGEMENT○NIST800-53，信息安全控制○ISO/IEC23894：2023，人工智能風險管理指南●遵守有關訪問個人數據的數據保護法規○GDPR，通用數據保護條例○CCPA/CPRA，加州消費者隱私法/加州隱私權法●遵循AI系統中特權訪問管理的最佳實踐○云安全聯盟（CSA）保護LLM支持的系統：基本授權實踐○云安全聯盟（CSA）使用AI進行攻擊性安全控制實踐LLM應用程序背景下的隱私責任是指保護個人隱私權并確保在AI系統的整個生命周期中負責任地處理個人數據的道德和法律義務。這包括收集、處理、存儲、遺忘和刪除用于訓練和操作AI系統的數據，以及管理AI生成的輸出的隱私影響。隱私責任包括實施強有力的隱私保護措施，遵守相關法規，并在組織內培養隱私意識和所有權文化它旨在平衡人工智能技術的創新潛力與基本隱私權，確保人工智能系統的信任?版權所有2025，云安全聯盟。Allrigh評價標準●遵守相關數據保護法規（例如，GDPR、CCPA）●通過設計原則實現隱私●數據最小化實踐●數據收集、使用和生命周期管理的透明度●數據匿名化和匿名化技術的有效性●同意管理流程的穩健性●數據主體權利的處理（例如，被遺忘權（Righttobeforgotten）●LLM應用程序RACI模型（RACIModel）作用責任負責隱私官，數據保護官，首席人工智能官，首席技術官（CTO）負責首席信息安全官（CISO）、首席風險官（CRO）咨詢法律部、AI道德委員會、開發團隊知情所有員工、利益相關者、最終用戶高級別執行戰略●對每個LLM應用程序進行全面的隱私影響評估●在開發生命周期中實施隱私設計原則●制定和執行特定于LLM使用的隱私政策●為LLM培訓、微調、用于創建RAG嵌入的上下文數據和運營數據建立數據治理框架●盡可能減少個人和敏感數據●實施強大的同意管理和數據主體權利流程●定期進行隱私審核和評估●為所有參與LLM開發和運營的人員提供隱私培訓持續監控和報告●定期的隱私審核（例如，每年一次）●持續監測數據訪問日志●定期審查同意記錄和數據主體請求●持續評估數據最小化工作●定期更新隱私影響評估?版權所有2025，云安全聯盟。Allrigh●監控隱私相關事件和違規行為●向高級管理層和相關利益相關者報告隱私指標●監測新的全球監管要求●隱私管理員：完全訪問與隱私相關數據和系統相關的訪問日志●數據保護專員：完全訪問所有與隱私相關的數據和系統●CISO：閱讀隱私報告和評估●法律部門：閱讀隱私政策和影響評估●AI道德委員會：閱讀隱私影響評估和報告●開發團隊：限制訪問匿名數據進行測試和開發●最終用戶：訪問自己的個人數據和隱私設置遵守AI標準和最佳實踐●ALignmentihISO/IEC27701forprivacyinforrmationmangement●符合NIST隱私框架●遵守經合組織的人工智能原則，特別是“尊重人權和民主價值觀”●IEEEP7002數據保密處理標準的實施●采用人工智能道德準則中的最佳實踐（例如，歐盟人工智能高級別專家組（HighLevelExpertGrouponAI）●針對AI和LLM的行業隱私標準進行定期基準測試●遵循云安全聯盟AI研究論文提供的指導○人工智能風險管理：超越監管界限的○實踐原則：動態監管環境中的負責任隨著組織在其開發過程中越來越多地利用商用現貨（COTS）和第三方人工智能解決方案，管理相關風險變得至關重要。本節探討了人工智能中第三方和供應鏈管理的各個方面，包括供應商評估、采購流程、合同義務和持續監控。組織可以通過解決這些問題來確保其AI供應鏈的完整性、安全性和合規性。評估和選擇合適的LLM提供商，開源或閉源，對于尋求利用大型語言模型的組織LLM供應商評估涉及全面的評估過程，以確保潛在的供應商滿足組織的安全，性能，道德和合規要求，最終降低風險并最大限度地提高AI采用的好處。?版權所有2025，云安全聯盟。Allrigh評價標準在評估LLM供應商時，必須考慮一系列評估其安全性，性能和道德實踐的因素。以下標準為評估潛在供應商提供了一個綜合框架●供應商的安全實踐和認證：○CloudSecurityAlliance云安全聯盟○Cybersecurityceriticatitictins（e.G.，ISO27001，SOC2）○數據隱私證書（例如，GDPR、CCPA、HIPAA、PCI/DSS）○事件響應和災難恢復計劃○安全事件報告流程●模型性能準確性和可靠性指標：○ACCURACYMETRICS（E.G.，precision，recall，F1-score）○偏差評估指標（例如，公平性度量，誤差分析）○可解釋性度量（例如，特征重要性、模型可解釋性）○模型性能監控和檢測問題，如幻覺或不一致。○模型更新流程-供應商更新和重新訓練模型的流程，包括處理重大變更。●人工智能道德和偏見緩解策略的透明度○公開承諾遵守AI倫理原則○使用的偏差緩解技術（例如，數據擴充、公平性約束）○模型開發和決策過程的透明度○處理敏感話題，包括模型輸出中的暴力、仇恨言論和歧視●遵守相關法規和標準：○遵守數據隱私法規（例如，GDPR、CCPA）○遵守AI特定法規（例如，《歐盟人工智能法》（BAA）○行業特定標準（例如，NISTAI風險管理框架）●供應商的數據處理和隱私慣例：○數據源、數據所有權和控制（培訓、再培訓和微調數據源）○數據安全措施（例如，加密、訪問控制）○數據隱私和合規實踐，包括數據保留和刪除政策、數據共享和傳輸實踐○訓練數據的固化過程，包括過濾有偏見或有毒內容的技術○合成數據生成和合成數據擴充實踐（如適用）。?版權所有2025，云安全聯盟。AllrighRACI模型（RACIModel）作用責任負責采購團隊、AI戰略團隊、隱私與合規團隊負責首席技術官，CPO咨詢法律團隊，信息安全團隊，研究，數據專家知情業務部門領導高級別執行戰略組織必須仔細考慮各種因素，并遵循結構化的方法，以有效地實施全面的LLM供應商評估策略。以下步驟概述了一個高級實施策略，可以幫助組織選擇最合適的LLM提供商，同時降低風險并確保與業務目標保持一致●制定或采用一份全面的供應商評估問卷：制定一份問卷，涵蓋根據組織的具體需求和風險承受能力量身定制的關鍵評估標準●建立評估LLM供應商的明確標準定義評估供應商的定量和定性●對供應商產品進行全面的技術、安全和道德評估評估供應商的技術能力、安全實踐以及對道德AI原則的承諾●評估供應商對負責任的人工智能實踐的承諾評估供應商對道德準則的遵守情況，偏見緩解策略以及模型開發的透明度●建立評估第三方風險管理的流程和程序制定處理已識別風險或缺陷的流程，包括重新談判合同或尋找替代供應商。持續監控和報告●根據商定的指標定期審查供應商績效根據既定的評估標準監測供應商績效，并確定任何偏差。●監控供應商安全狀況或合規狀態的變化隨時了解供應商安全實踐或相關法規合規性的任何變化?版權所有2025，云安全聯盟。Allrigh●定期編寫供應商風險評估報告：編寫定期報告，概述供應商評估情況，并查明任何新出現的風險。●根據行業基準跟蹤供應商績效將供應商績效與行業基準和最佳實踐進行比較。●控制對供應商評估數據和報告的訪問限制授權人員訪問敏感的●對供應商管理系統實施基于角色的訪問：根據角色和職責分配適當的訪問級別●限制啟動或修改供應商關系的能力建立啟動和修改供應商關系的明確程序，以防止未經授權的更改。遵守AI標準和最佳實踐●遵守領先科技公司的負責任的人工智能指導方針：遵循Google，Microsoft，HuggingFace，OpenAI和PartnershiponAI等組織的指導方針。●遵循LLM供應商評估的行業特定指南參考行業協會或監管機構的指南CSA、OWASP、金融業監管局（FINRA）、HITRUST等）。NISTCybererityFramework、ISO27001-2022、InformationSerityManangement、NIST800-53、Information安全控制和SO/IEC23894：2023AI風險管理指南。●遵守行業特定的數據隱私和合規準則：遵守有關訪問個人數據的數據保護法規（GDPR、CCPA/CPRA）。●遵循人工智能供應商盡職調查的最佳實踐：進行徹底的盡職調查，包括背景調查，參考調查和技術評估。（參見AI供應商盡職調查清單。）?版權所有2025，云安全聯盟。Allrigh一個結構良好的人工智能技術采購流程對于確保組織獲得符合其特定需求的LLM或GenAI工具和服務，同時降低風險并最大化人工智能采用的好處至關重要。組織可以通過仔細評估供應商，評估安全要求和解決道德問題來做出明智的采購決策并優化其人工智能投資。評價標準●完成采購流程的時間采購流程的效率和速度，以天或周為單位●AI供應商采購遵守采購政策的百分比：AI供應商解決方案采購遵守既定采購政策，確保所有采購符合組織標準●采購過程中發現的安全和合規問題數量采購流程在識別和解決與人工智能工具和服務相關的潛在安全和合規風險方面的有效性●具有安全和道德評估記錄的人工智能采購百分比人工智能采購經過全面安全和道德評估的程度，以確保它們滿足組織要求并降低風險RACI模型（RACIModel）作用責任負責采購團隊負責首席財務官咨詢法律團隊，IT安全團隊，AI戰略團隊知情業務部門領導高級別執行戰略●為AI供應商建立供應商風險管理計劃：制定一個全面的計劃來評估和管理與AI供應商相關的風險，包括安全、道德和合規因素。?版權所有2025，云安全聯盟。Allrigh●制定人工智能專用的采購政策和程序：制定量身定制的政策和程序，以解決獲取人工智能技術的獨特要求和挑戰●建立一個跨職能團隊，負責人工智能供應商的采購決策：組建一個由相關部門代表組成的團隊，確保人工智能采購符合組織的需求和優先事項。●實施并定期審查評估AI供應商和解決方案的標準化流程：制定標準化評估流程，其中包括技術，安全，道德和合規性評估。●將安全和道德因素納入采購工作流程：確保在采購過程的每個階段，從供應商選擇到合同談判，都考慮到安全和道德因素持續監控和報告●監控對AI供應商采購政策的遵守情況跟蹤對既定政策和程序的遵守情況，以識別和解決任何偏差。●跟蹤采購流程在識別和緩解風險方面的有效性：評估采購流程識別和緩解與人工智能采購相關的潛在風險的能力●跟蹤AI供應商采購對業務成果的影響：衡量AI采購的收益和成本，以評估其對組織目標的貢獻。●生成關于人工智能供應商采購活動和結果的定期報告：為利益相關者提供關于采購活動的定期更新，包括供應商選擇，合同談判和績效指標。●對采購系統實施基于角色的訪問授予不同組織角色適當的訪問級別，以確保數據安全并防止未經授權的訪問。●控制對敏感供應商信息和建議的訪問保護敏感信息，如供應商建議和合同條款，防止未經授權的披露。●限制批準高價值或高風險人工智能采購的能力實施控制措施，確保只有授權人員才能批準重大人工智能采購。?版權所有2025，云安全聯盟。Allrigh遵守AI標準和最佳實踐●遵守組織和行業采購標準：遵循相關采購標準和指南，以確保一致性和效率（例如，供應管理協會（ISM）、全球生產商協會（GPF）、質量管理協會ISO9001和質量管理協會ISO27001-2022）。●遵循行業特定的人工智能供應商采購指南：參考行業特定的人工智能技術采購建議，例如來自技術協會或監管機構的建議（例如，CSA、OWASP、金融業監管局（FINRA）、HITRUST）。●遵守技術采購的相關法規：確保遵守與技術采購相關的適用法規，包括數據隱私和網絡安全法（例如，歐盟采購指令、聯邦采購條例（FAR）、GDPR、CCPA/CPRA）。●遵循負責任的人工智能供應商采購的最佳實踐：在獲取人工智能技術時考慮道德和社會影響，確保它們與組織價值觀保持一致，并避免意外的負面后果。（例如，AI伙伴關系、IEEE自主和智能系統倫理全球倡議、歐盟可信AI倫理指南）2.3準確的Certicins/Thrd-PartyReports來自第三方的可接受證書/報告是指AI供應商應提供的公認標準、審計和評估，以證明合規性、安全態勢和道德AI實踐。評價標準●滿足認證要求并經過驗證的供應商數量●證書延期和更新●提供最新報告的供應商百分比●獲得認可機構認證的供應商百分比?版權所有2025，云安全聯盟。AllrighRACI模型（RACIModel）作用責任負責供應商管理小組負責首席風險官咨詢法律團隊，信息安全團隊知情采購團隊、業務部門負責人高級別執行戰略●為AI供應商定義可接受的證書和報告列表●建立驗證和評估第三方認證的流程●實施跟蹤和管理供應商證書的制度●根據行業趨勢定期審查和更新認證要求●制定一個處理不遵守持續監控和報告●監測供應商證書的有效性和過期時間●跟蹤認證標準的行業變化●為即將到來的證書更新或認證●跟蹤認證要求在確保供應商合規方面的有效性●控制對供應商認證文件的訪問●對認證管理系統●限制修改認證要求的能力遵守AI標準和最佳實踐●堅持行業認可的AI認證標準●符合第三方評估●遵循供應商風險管理的最佳做法●遵循行業特定的AI供應商認證指南（例如，NISTAI認證框架）?版權所有2025，云安全聯盟。Allrigh人工智能供應鏈管理背景下的合同義務是指組織與其人工智能供應商之間建立的法律協議和承諾，確保對性能，安全性，數據處理和道德人工智能實踐的明確期望評價標準●包含人工智能專用條款●違反合同或爭議的數量●對人工智能相關問題有明確升級程序的合同數目●談判和敲定AI供應商合同所需的時間●合規審計●有明確業績指標的合同百分比●有互操作性要求的合同數目RACI模型（RACIModel）作用責任負責法律團隊負責首席法律干事咨詢采購團隊、IT安全團隊、AI戰略團隊知情業務部門領導高級別執行戰略該戰略概述了為AI供應商協議開發和實施標準化合同模板，重點關注AI性能、安全性、道德和合規性等關鍵領域我們的目標是建立一個一致的、適應性強的合同框架，確保明確的預期，降低風險，并與不斷發展的行業標準和法規保持一致●為AI供應商協議制定標準化合同模板創建并實施包含關鍵AI特定條款的標準化模板，以確保所有AI供應商合同的一致性和效率●為人工智能性能、安全、道德和數據隱私合規制定明確的合同條款定義并將與性能指標、安全協議和道德人工智能實踐相關的具體條款整合到所有合同中，以設定明確的期望和義務。?版權所有2025，云安全聯盟。Allrigh●對人工智能特定的合同條款實施審查流程：建立一個涉及關鍵利益相關者的定期審查流程，以確保人工智能合同條款持續符合最佳實踐和不斷變化的監管要求。●根據不斷變化的人工智能法規和最佳實踐定期更新合同模板持續監控法規變化和行業趨勢，更新合同模板以保持合規性和相關性。●建立處理與人工智能相關的合同糾紛的流程，包括時間表和升級協議：制定透明的糾紛解決流程，包括預定義的升級程序，以確保有效管理與人工智能相關的合同問題。持續監控和報告●監測供應商遵守合同義務的情況：實時監控工具，以持續跟蹤供應商對合同履行、安全和道德標準的遵守情況●跟蹤和報告合同續簽和修訂：利用合同管理系統來監控合同時間表，管理續簽，并記錄任何修訂，確保所有更改都得到有效記錄和溝通。●定期評估合約條款在減輕人工智能風險方面的成效進行定期風險評估，以評估現行合約條款在減輕人工智能風險方面的成效。與AI相關的風險，例如AI模型中的安全漏洞或偏見●跟蹤合同義務在確保供應商問責制方面的有效性定期審查供應商績效數據，以確保他們對滿足商定的指標和標準負責如發現績效問題，則采取糾正措施控制對人工智能供應商合同和相關文件的訪問●