CSA：2024年AI組織責任：核心安全責任報告

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、儲存、展示、查看及打印，或者訪問云安全聯(lián)盟大中華區(qū)官網(wǎng)()。須遵守以下:(a)本文只可作個人、信息獲取不得篡改;(c)本文不得轉(zhuǎn)發(fā);(d)該商標、版權(quán)或其他聲明民共和國著作權(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)安全方面的組織責任。本白皮書綜合了在核心任，包括角色定義、高級實施策略、持續(xù)監(jiān)控和報告機制、本白皮書通過概述這些在安全和合規(guī)領(lǐng)域的關(guān)鍵建護安全可靠的人工智能實踐，本白皮書和本系列的另外署人工智能的治理政策。本系列通過在三份有針對性的白全和合規(guī)領(lǐng)域的建議，另外兩篇白皮書討論了企業(yè)安全人方面，旨在指導(dǎo)企業(yè)履行其負責任和安全的開展人工智AI共享責任模型人工智能應(yīng)用程序的安全運行包含了利益相關(guān)者景下，責任由三個關(guān)鍵方共擔：人工智能服務(wù)用在評估人工智能的集成能力時，理解共擔責任模型并描AI化應(yīng)用程序中的關(guān)鍵層攻擊輸出。一個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)無縫集成，實的人來說，我們建議使用更為專業(yè)的人工智能內(nèi)容安人工智能的使用，在安全的考慮類似于計算機問題。此外，提高用戶對人工智能化攻擊的認我們需要記住的是，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）：對活動模型的自動擴展、速率限制和監(jiān)視的實施。它序提供必要的特性，包括在平臺外部部署模型或需要目錄全架構(gòu)框架內(nèi)強制執(zhí)行授權(quán)的模型訪問。此外，它還涉及為表2提供了AI/ML系統(tǒng)每個階段的潛在風險和威脅的綜合視圖，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安全風險概述1.評估標準：在我們討論人工智能責任時，應(yīng)考慮可量化的系統(tǒng)的安全影響。通過量化這些指標，利益相關(guān)者可以更相關(guān)風險以及如何應(yīng)對這些風險。組織必須經(jīng)常評估其人），作為組織安全計劃的一部分，評估和監(jiān)控這些關(guān)鍵措施2.RACI模型：該模型有助于澄清誰在人工智能決策和監(jiān)督任分配對于安全的人工智能系統(tǒng)至關(guān)重要。當然，根據(jù)組織白皮書中描述的具體角色和團隊僅供參考，重點應(yīng)該是首先次，組織應(yīng)該確定職責相對應(yīng)的適當角色，并及時確定可以3.高級實施策略：本節(jié)概述了將網(wǎng)絡(luò)安全考慮無縫集成到軟件開發(fā)機密性、完整性和可用性。同時應(yīng)嚴格實施訪問控制機制，未經(jīng)授權(quán)的訪問，利用審計機制跟蹤系統(tǒng)活動并及時發(fā)現(xiàn)可評估潛在的網(wǎng)絡(luò)安全風險、識別漏洞和減輕威脅，以保護人4.持續(xù)監(jiān)控和報告：持續(xù)監(jiān)控和報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)鍵組件包括實時監(jiān)控、對模型性能異常告警或安全事件告警志和定期報告，并采取應(yīng)對措施并解決問題。持續(xù)監(jiān)控和報5.訪問控制：訪問控制對于保護證/授權(quán)策略、管理模型注冊表、控制對數(shù)據(jù)存儲庫的訪問、角色和權(quán)限，可以保護敏感數(shù)據(jù)，并且確定在沒有授權(quán)的情模型。通過強身份認證和訪問管理不僅可以保護知識產(chǎn)權(quán)，前提條件本白皮書采取行業(yè)中立的立場，提供適用于各個行人工智能系統(tǒng)中集成核心安全原則提供了意見。值（CAIO）的角色正在許多組織中出現(xiàn)，預(yù)計在不久的3.商業(yè)領(lǐng)袖和決策者：對于首席信息官、首席產(chǎn)品官、首席數(shù)據(jù)官4.政策制定者與監(jiān)管機構(gòu)：政策制定者和監(jiān)管機構(gòu)將發(fā)現(xiàn)這篇白皮書值，因為它提供了關(guān)鍵的見解，有助于制定有關(guān)人工智能5.投資者和股東：投資者和股東將會欣賞這份白皮書，因為它展示了一個組負責任的人工智能實踐的承諾。它強調(diào)了確保人工6.客戶和公眾：本白皮書為客戶和公眾提供職責角色定義各種角色。我們必須認識到，每個組織可能會以不同的方式定職責，反映其獨特的運營需求、文化以及其人工智能計劃的具該表提供了對人工智能治理、技術(shù)支持、開發(fā)和戰(zhàn)略管理中潛但僅供參考。我們鼓勵各組織調(diào)整和定制這些角色，以最好地求，確保結(jié)構(gòu)和職責與其戰(zhàn)略目標和運營框架保持一致。隨管理與戰(zhàn)略治理與合規(guī)技術(shù)和安全運營與發(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)了人們對適當使用的合理擔憂，人工智能社區(qū)必須負責任地解決這類別。這些類別包括數(shù)據(jù)真實性、匿名/假名化、數(shù)據(jù)最小化、任、高級實施策略、持續(xù)監(jiān)控和報告機制、訪問控制映射以基本框架進行了徹底分析。這種全面的方法確保了一個結(jié)構(gòu)1.1數(shù)據(jù)真實性和許可管理確和可靠的。這是關(guān)于驗證數(shù)據(jù)沒有被篡改或更改，以免據(jù)不真實或被操縱，模型可能會學習不正確的模式，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人數(shù)據(jù)l在任何可能的情況下，個人都應(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，但真實身份受到保護。根但可以進行不太嚴格的削減，以確保數(shù)據(jù)保護和可用特別謹慎，包括宗教信仰、政治派別、性取向和能被組合起來重新識別一個人。雖然準標識符對斷評估重新識別的風險至關(guān)重要，尤其是隨更加復(fù)雜。采用例如差分隱私等先進技術(shù)，在數(shù)重新識別，可以進一步加強隱私保護。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現(xiàn)特定目的或功能所需型。這種做法有助于保護數(shù)據(jù)主體的隱私和安全，并提高機率。在機器學習中，數(shù)據(jù)最小化涉及仔細選擇對模型訓練和數(shù)據(jù)點，同時排除無關(guān)或過多的數(shù)據(jù)。這與可信賴人工智能1.4數(shù)據(jù)訪問控制機器學習中的數(shù)據(jù)訪問控制：涉及管理和限制誰可以訪署機器學習模型的數(shù)據(jù)并與之交互。此過程確保只有授權(quán)的看、修改或使用數(shù)據(jù)。在機器學習環(huán)境中，有效的訪問控制護數(shù)據(jù)完整性和遵守隱私法規(guī)至關(guān)重要。它通常涉及驗證用據(jù)用戶角色授予用戶特定訪問權(quán)限的授權(quán)協(xié)議，以及跟蹤數(shù)計系統(tǒng)。通常在一個組織中，AI模型是在據(jù)數(shù)據(jù)保管人或系統(tǒng)管理員定義的訪問控制規(guī)們有權(quán)處理的特定數(shù)據(jù)。保持適當?shù)脑L問控制可確保數(shù)據(jù)l高級實施策略：實施分層安全模型，作為訪問控制高級實施策略的1.5安全存儲和傳輸在機器學習中，安全存儲和傳輸對于保護敏感數(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，采用強大的訪問控制，加密。這確保了數(shù)據(jù)在系統(tǒng)或網(wǎng)絡(luò)之間傳輸時保持機密性和授權(quán)的訪問、使用和披露數(shù)據(jù)，以及惡意或意外修改、刪除l高層實施策略：投資先進的加密技術(shù)，并根據(jù)政策自動刪除人工智能l基礎(chǔ)框架：遵循美國國家標準與技術(shù)研二、模型安全訪問控制、身份驗證和授權(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)強化和分配責任，依據(jù)高級實施策略，建立持續(xù)監(jiān)控和報告機制，建2.1模型訪問控制交互。此外，實施強身份驗證機制，如多因素身份驗證和基以進一步加強人工智能系統(tǒng)的安全。定期審計和監(jiān)控訪問日結(jié)合，組織可以加強對網(wǎng)絡(luò)威脅的防御，并確保其人工智能機器學習模型的身份驗證和授權(quán)框架確保了對機器學習受到嚴格控制和管理，對于安全至關(guān)重要。身份驗證通常常用密碼、令牌或生物特征驗證等方法。同時，通過訪問以根據(jù)既定的角色和權(quán)限查看、編輯或使用模型。這對于完整性以及遵守隱私和安全法規(guī)至關(guān)重要，從而防止對機經(jīng)授權(quán)的訪問或修改。在人工智能中，特定的驗證是所有景批準、適當?shù)厥褂萌斯ぶ悄軘?shù)據(jù)和模型。這與數(shù)字版權(quán)機器學習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。我訪問控制涉及在機器學習模型整個生命周期（開發(fā)、部署理和調(diào)節(jié)與機器學習模型的訪問和交互。此過程確保只有個階段與機器學習模型交互，從而保護模型免受未經(jīng)授權(quán)或更改可能會導(dǎo)致模型完整性或性能問題受損。實施訪問型的安全性和有效性至關(guān)重要，因為它有助于防止可能的能確保遵守數(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控制能夠提高機器學性，能夠為數(shù)據(jù)訪問使用提供一致和明確的策略和2.2安全的模型運行環(huán)境應(yīng)該精心設(shè)計和增強其運行的環(huán)境，以維護其完整性、機行環(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了機器學習應(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)的物理訪問的防篡改機制。這些至關(guān)重要，尤其是在金融、醫(yī)療保健或國防等高風險理敏感數(shù)據(jù)，并且非常需要針對各種威脅（包括篡改機器學習模型的網(wǎng)絡(luò)安全控制是為保護機器學習模型及絡(luò)的威脅和漏洞而實施的措施和協(xié)議。通過采用零信任架廣泛的網(wǎng)絡(luò)隔離開來。它通過隔離人工智能系統(tǒng)和機器學攻擊者更難在網(wǎng)絡(luò)中橫向移動。這些控制對于在傳輸過程用的數(shù)據(jù)、防止未經(jīng)授權(quán)的訪問以及確保機器學習通信要。網(wǎng)絡(luò)安全的關(guān)鍵控制包括：使用下一代防火墻進行信信道的虛擬專用網(wǎng)絡(luò)（VPN以及用于管理和驗證對機），法，有助于在網(wǎng)絡(luò)安全控制中發(fā)現(xiàn)潛在的弱點papers/cis-controls-v8）機器學習模型的操作系統(tǒng)級強化和安全配置涉及強化運程序的底層操作系統(tǒng)（OS以降低風險和減少漏洞。這個過程對作創(chuàng)建一個安全的環(huán)境至關(guān)重要，因為操作系統(tǒng)是這些應(yīng)用配置安全設(shè)置：調(diào)整操作系統(tǒng)設(shè)置以增強安全性，例用戶訪問控制：實施嚴格的用戶訪問控制，確保監(jiān)控和審計：設(shè)置監(jiān)控和審計工具來跟蹤操作系統(tǒng)這些措施有助于為機器學習系統(tǒng)創(chuàng)建強大的安全態(tài)工作負載。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器學習工作流中運行和機器學習模型的云環(huán)境安全包括為保護基于云的基礎(chǔ)設(shè)施其相關(guān)數(shù)據(jù)而實施的策略和措施。這涉及保護云上的數(shù)據(jù)存源的訪問控制、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估、遵守特定于云的安全標問管理的最佳實踐。這種安全性對于防止未經(jīng)授權(quán)的訪問、脅至關(guān)重要，可確保云環(huán)境動態(tài)和分布式性質(zhì)中機器學習模），2.3漏洞和補丁管理本章節(jié)中的職責和方法應(yīng)納入組織更廣泛的安全和效地開發(fā)、部署和維護人工智能系統(tǒng)。對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別軟件缺陷、漏進行排序，處理系統(tǒng)故障、報錯和失敗，讓人工智能系統(tǒng)免于列舉的這些技術(shù)位于組織中責任的各個方面，能夠確保和提高性、可靠性和可信度.機器學習代碼完整性保護是指為確保機器學習應(yīng)用程序性和完整性而采取的措施和做法。這涉及保護代碼免受未經(jīng)實性，并在整個開發(fā)和部署過程中保持質(zhì)量。最佳實踐包括蹤和管理更改，使用簽名來驗證代碼的真實性，定期進行代洞，以及使用靜態(tài)和動態(tài)代碼分析工具來識別潛在的安全問機器學習應(yīng)用程序的可信度、防止惡意代碼注入以及確保機將完整性檢查集成到CI/CD通道中。對敏感的機器學習代碼庫使用多因素身份驗證。機器學習培訓和部署代碼的版本控制系統(tǒng)是管理機器學使團隊能夠跟蹤和管理用于培訓和部署機器學習模型的過維護更改歷史、允許輕松跟蹤修改以及在需要時支持開發(fā)人員和數(shù)據(jù)專家之間的協(xié)作。它們在處理各種版本據(jù)集方面至關(guān)重要，可確保機器學習實驗和部署的一致性和本控制，團隊可以有效地管理機器學習模型的生命周期，從監(jiān)控提交活動并識別不規(guī)則模式在機器學習環(huán)境中驗證批準版本的代碼簽名是一種安全于驗證機器學習模型中使用的軟件代碼的真實性和完整過審查和批準部署后，將加密簽名附加到代碼上。簽名自簽名以來是否被更改或篡改。在機器學習工作流中練、測試和部署機器學習模型的代碼是準確的、授權(quán)常重要。這種做法有助于保持對機器學習軟件供和配置計算基礎(chǔ)設(shè)施，而不是通過物理硬件配置或交互以一致和可重復(fù)的方式自動設(shè)置、配置和管理機器學習務(wù)器、存儲和網(wǎng)絡(luò)資源?；A(chǔ)設(shè)施即代碼的方法允許機云、本地或混合設(shè)置）中快速部署和擴展他們的模型，方法提高了基礎(chǔ)設(shè)施的效率和可靠性。通過部署機器學2.4MLOps流水線安全機器學習中的源代碼漏洞掃描涉及使用自動化工具系統(tǒng)序的源代碼中的安全漏洞和編碼缺陷。這種做法對于早期發(fā)學習系統(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)庫的不安全使用以及可能導(dǎo)致意外行為或過定期掃描機器學習代碼，開發(fā)人員和數(shù)據(jù)專家可以確保這種主動的方法對于維護機器學習應(yīng)用程序的完整l高級實施策略：實施用于定期源代碼漏洞掃描的自動化工具，并將這在機器學習中測試模型對攻擊的魯棒性來評估機器學習夠承受和應(yīng)對各種對抗性攻擊或操縱的能力。該測試對于識在漏洞至關(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（此類攻擊的能力，分析模型在不同威脅場景下的行為，并驗輸入時保持性能和準確性的能力。穩(wěn)定性測試有助于確保機l高級實施策略：為模型開發(fā)一個強大的測試框架，重點是識別和減輕潛在l持續(xù)監(jiān)測和報告：實施持續(xù)評估模型穩(wěn)健性的機制，并定期更新利益相關(guān)在機器學習的每個階段驗證流水線完整性是指確保機器學段進行徹底的檢查和驗證，以防止數(shù)據(jù)損壞、未經(jīng)授權(quán)線性能和模型準確性的漏洞。此類驗證包括驗證數(shù)據(jù)質(zhì)據(jù)處理實踐，評估模型訓練過程的可靠性和可重復(fù)性，以及并按預(yù)期運行。這種全面的驗證方法對于維護機器性至關(guān)重要，特別是在復(fù)雜或高風險的環(huán)境中，機檢查采用百分比評估，并驗證評估過程的深度和括為數(shù)據(jù)和流程完整性建立明確的程序和標準。它定義特定的驗證測試和檢查，確保從數(shù)據(jù)攝入到模l持續(xù)監(jiān)測和報告：驗證流水線完整性的重要組成部分正在實施一個持續(xù)驗證和實時報告系統(tǒng)。該系統(tǒng)應(yīng)在出現(xiàn)任何差異或異l訪問控制映射：嚴格的訪問控制對于維護每個文件的完整性至關(guān)重要在什么條件下，以及以什么級別的權(quán)限。此類控制對l基礎(chǔ)框架：為了確保遵循最佳實踐，重要的是要使流水線驗證過程符合既和指南。遵照此框架體系可以為安全性和效率這項任務(wù)涉及對所有腳本的高度監(jiān)控，這些腳本使的自動化腳本的百分比占比和監(jiān)控活動的頻率。l高級別實施戰(zhàn)略：實施全面的監(jiān)測系統(tǒng)，所有自動化腳本都是必不可少l持續(xù)監(jiān)測和報告：持續(xù)監(jiān)測是及時識別的關(guān)鍵以及解決自動化腳本的問題。監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)能夠生成實時警報和報告，及時提供l訪問控制映射：嚴格的訪問控制對于保護自動化是必要的腳本和整個線。這涉及定義誰可以訪問、修改或執(zhí)行腳本求，確保只有授權(quán)人員才能進行更改，從而降2.5AI模型治理AI模型治理包括幾個關(guān)鍵領(lǐng)域：模型風險評機器學習中的模型風險評估涉及系統(tǒng)性的評估機器學習潛在風險。該評估旨在識別和量化模型不準確、偏差或失敗主要關(guān)注領(lǐng)域包括：評估模型在不同數(shù)據(jù)集和場景中的準確見或不公平結(jié)果的可能性，以及了解模型在邊緣情況或?qū)闺U評估還考慮了模型失敗的后果，特別是在醫(yī)療保健、金融中。這一過程對于識別和減輕風險至關(guān)重要，以確保通過清l評估標準：評估正在進行風險評估的模型的百分比以及這些評估的全面l持續(xù)監(jiān)控和報告：實施持續(xù)風險監(jiān)控工具，并制定報告風險的協(xié)議，作為這包括組織批準機器學習模型部署到生產(chǎn)中所遵循序確保任何機器學習模型都與業(yè)務(wù)目標保持一致，符合監(jiān)管需的性能基準。通常，這涉及一個多步驟的審查過程，其中關(guān)者、科學家、業(yè)務(wù)分析師、風險管理團隊，有時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)常評估的關(guān)鍵確性、驗證數(shù)據(jù)集的性能、潛在的偏見或道德問題，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評估標準：跟蹤批準部署的AI模型的百l高層實施戰(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)境后跟蹤和評估機過程。這種監(jiān)控對于確保模型在不同條件下隨著時間的至關(guān)重要。模型監(jiān)控的關(guān)鍵方面包括：跟蹤模型的預(yù)測者，模型性能發(fā)生重大變化或異常，有助于及時識別式的變化或新出現(xiàn)的偏差等問題，確保機器學l高級實施策略：實施一個全面的模型監(jiān)控系統(tǒng)，性。最近的機器學習監(jiān)控技術(shù)包括數(shù)據(jù)和概念檢測示了這些功能，它捕獲實時推理數(shù)據(jù)并將其與基線平臺預(yù)測監(jiān)控，提供模型預(yù)測和數(shù)據(jù)漂移的見解；l持續(xù)監(jiān)測和報告：建立持續(xù)數(shù)據(jù)收集和報告系統(tǒng)分析，并對性能下降或異新模型驗證過程涉及在將新的機器學習模型部署到格測試和驗證的系統(tǒng)程序。這些過程旨在確保模型滿足預(yù)定公平性標準，并且確保沒有導(dǎo)致不正確或不公平結(jié)果的缺陷對不同數(shù)據(jù)集進行廣泛測試，以評估模型的性能和可推廣性德問題，以及評估模型對對抗性攻擊或數(shù)據(jù)異常的防范。此對模型文檔和開發(fā)實踐進行審查，以確保符合行業(yè)標準和最旨在建立對新模型的能力和部署準備的信心，確保它們按預(yù)l評估標準：通過度量一個完整性，該完整性是全面驗證一個模型是否l高級實施策略：制定一個嚴格的流程來驗證新模型，包括測試準確性、偏l持續(xù)監(jiān)測和報告：建立一個協(xié)議，對部署后的新模型進行持續(xù)評估。2.6安全模型部署這涉及一系列實踐，以確保部署過程安全、可控并灰度發(fā)布是一種技術(shù)，這個技術(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)能夠讓團隊在實際數(shù)據(jù)和用戶交互的真實環(huán)境中測試l評估標準：通過成功率和這些初始部署中問題的檢測來監(jiān)控灰度發(fā)布的有l(wèi)高級實施策略：將灰度發(fā)布作為部署過程中的一個步驟，在實際環(huán)境中逐l訪問控制映射：確保只有指定的團隊成員可以啟動和監(jiān)控灰度發(fā)藍綠部署是軟件部署中的一種策略，通過運行兩個l高級實施策略：采用藍綠部署策略，以減少與部署新模型相關(guān)的停機時間在生產(chǎn)環(huán)境中恢復(fù)到檢查點先前版本的過程。這是部署策略l高級實施策略：確保部署過程包括高效的回滾功能，以便在必要時恢l持續(xù)監(jiān)控和報告：監(jiān)控部署以快速檢測需要回滾的問題。報廢模型是指從活動生產(chǎn)環(huán)境中安全、系統(tǒng)地刪除機器學型過時、被更高級的版本取代或不再滿足不斷發(fā)展的業(yè)過程至關(guān)重要。報廢是機器學習模型生命周期管理中的l評估標準：通過正確處理報廢模型的百分比和遵守報廢協(xié)議來評估這一過l高層實施策略：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人工智能和機器學習系3.1AI/ML資產(chǎn)盤點件時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險至關(guān)重要。根據(jù)機器學可以是模型卡、數(shù)據(jù)卡和模型注冊表的格式。了解存批準人：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。目標是檢測可能被利用的漏洞，從而l評估標準：此掃描過程的有效性通過兩個主要指標來衡量：掃描這些經(jīng)檢查，并定期進行掃描，以捕捉由于環(huán)境更新l高級實施策略：實施自動化掃描工具可執(zhí)行高效和有效的漏洞掃描。l持續(xù)監(jiān)測和報告：對于識別的新漏洞建立警報系統(tǒng)。該系統(tǒng)應(yīng)將檢測l訪問控制映射：訪問漏洞掃描工具和結(jié)果應(yīng)嚴格控制。只有授權(quán)人員行業(yè)最佳實踐。這些標準提供了有效識別和解決漏洞的指導(dǎo)方3.3風險的優(yōu)先級漏洞進行評估和排名。這一過程有助于組織將資源和精力l評估標準：這種方法的有效性是通過已成功解決的高風險漏洞與已識別漏洞總數(shù)的比例來衡量的。高百分比表明對最嚴l高級別實施戰(zhàn)略：制定一個全面的風險評估框架至關(guān)重要。該框架應(yīng)包括評估漏洞嚴重性的標準，例如對機密性、完整性、l訪問控制映射：應(yīng)嚴格控制對風險評估工具和漏洞數(shù)據(jù)的訪問。只有授權(quán)基于風險的優(yōu)先級是人工智能漏洞管理的重要組成部3.4補救跟蹤l高層實施策略：實施穩(wěn)健的跟蹤系統(tǒng)進行高效的補救跟蹤。這些系統(tǒng)應(yīng)記l訪問控制映射：應(yīng)訪問與補救活動相關(guān)的文檔安全控制，防止