人工智能安全態勢管理包含一套全面的策略，旨在保障人工智能和機器學習系統的安全性和可靠性。這種多方面的方法包括持續監控、評估和增強與AI模型、數據和基礎設施相關的安全態勢。AI-SPM的關鍵任務是查明和糾正與AI使用相關的漏洞、錯誤配置和潛在威脅，同時保證遵守相關的數據隱私和安全規定。

AI-SPM詳解

在人工智能(AI)具有重要意義的網絡安全環境中，AI安全態勢管理(AI-SPM)成爲關鍵要素。AI系統（包括機器學習模型、大型語言模型(LLM)和自動決策系統）的存在帶來了獨特的漏洞和潛在的攻擊媒介。AISPM通過提供用於監控、評估和減輕技術框架內與AI元素相關的風險的工具來應對這些挑战。

數據治理

面向人工智能的立法對人工智能和人工智能應用中的客戶數據使用實施了嚴格的規定，要求大多數組織提高治理能力，超出常規。人工智能安全態勢管理(AI-SPM)會仔細審查用於訓練和建立人工智能模型的數據來源，以查明和分類敏感或受監管的數據，包括客戶的個人身份信息(PII)，這些數據可能會通過受損模型的結果、記錄或參與而泄露。

運行時檢測和監控

AI-SPM持續監控用戶與AI模型（例如大型語言模型）的互動、提示和輸入，以發現濫用、過度提示、未經授權的訪問嘗試或與模型相關的異常活動。它會審查AI模型的結果和記錄，以查明可能存在敏感數據泄露的情況。

風險管理

AI-SPM使組織能夠檢測AI供應鏈中的弱點和錯誤配置，這些弱點和錯誤配置可能會導致數據泄露或未經授權訪問AI模型和資源。這項先進技術細致地勾勒出整個AI供應鏈，包括驅動每個模型的源數據、參考數據、庫、API和管道。隨後，它會對該供應鏈進行深入分析，以查明任何不正確的加密、日志記錄、身份驗證或授權配置。

合規性和治理

隨着《GDPR》和NIST的人工智能風險管理框架等有關人工智能使用和客戶數據的法規不斷擴展，AI-SPM在協助組織執行政策、維護審計跟蹤（包括跟蹤模型沿襲、批准和風險接受標准）以及通過將人和機器身份與敏感數據或人工智能模型的訪問權限相關聯來實現合規性方面發揮着至關重要的作用。

發現和可見性

缺乏AI庫存可能會導致影子AI模型、不合規問題以及AI應用程序促成的數據泄露。AI-SPM使組織能夠識別和管理其雲設置中使用的所有AI模型的存儲庫，包括用於訓練、優化或部署這些模型的相關雲資源、數據源和數據路徑。

風險應對與緩解

當在數據或AI基礎設施中發現緊急安全事件或政策違規時，AI-SPM支持快速響應流程。它能夠洞察情況以及涉及處理和解決已發現風險或錯誤配置的關鍵利益相關者。

總結

將AISPM作爲基礎元素納入MLSecOps框架，標志着朝着確保AI技術安全、合規和合乎道德的方向邁出了關鍵一步。通過在ProtectAI平台的支持下採用AISPM方法，組織可以自信地管理與AI和ML技術相關的復雜問題。

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標題：什么是AI-SPM（人工智能安全態勢管理）？

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