随着人工智能（AI）技术的快速发展，企业在利用AI带来效率和创新优势的同时，也不可避免地面临着各种安全威胁。AI模型的复杂性与其广泛的应用领域使其成为潜在的攻击目标，而云计算与AI的深度融合进一步增加了数据和计算资源的安全风险。因此，为了确保AI技术能够在合规与安全的框架下应用，企业必须构建一套系统化的AI安全管理体系，从AI模型的算法层面到云生态环境，全面防范与管理AI应用中的各类安全风险。

本文将从AI模型算法的角度，探讨如何构建全面的AI安全管理体系，重点分析AI模型的生命周期管理、算法的安全性、数据保护措施以及云环境中的安全管理框架，提供企业在AI技术应用中可行的安全策略和框架。

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一、AI模型算法生命周期的安全风险

AI模型从训练、微调到推理和部署，每个阶段都会面临不同的安全风险。在分析AI模型算法的安全性时，需要关注模型训练、微调、推理与部署等环节的安全性，并根据模型的性质将其分为决策式AI模型和生成式AI模型，从而针对不同类型的模型设计相应的安全管理措施。

1.1 模型训练阶段的安全风险

模型训练是AI模型生命周期中的首个关键环节，这一阶段的安全风险主要包括数据隐私泄露、版权侵犯、数据偏见以及对抗攻击等。在训练过程中，AI模型需要大量的数据集，这些数据可能包含个人隐私信息或受版权保护的内容，如果没有适当的授权或处理，可能会引发法律风险。训练数据中的偏见也可能导致模型产生有偏见的预测结果，从而影响决策的公平性与准确性。此外，训练数据还可能遭受对抗攻击，攻击者通过精心设计的输入数据来误导模型，使其输出错误的结果。

1.2 模型微调阶段的安全风险

模型微调是将预训练模型应用于特定领域或任务的过程，但微调过程中也引入了新的风险。例如，在微调时使用的特定领域数据可能包含敏感信息，未经妥善处理就可能导致数据泄露。同时，研究表明，微调后的模型更容易受到越狱攻击，攻击者通过特定指令使模型偏离原本的安全设定，从而执行未经授权的行为。不当的微调策略还可能导致模型性能下降，增加模型产生幻觉现象的风险。

1.3 模型推理阶段的安全风险

推理阶段是模型实际应用的关键，但这也是AI模型面临安全风险的一个重要环节。在推理阶段，模型同样可能遭受对抗攻击，攻击者通过微小扰动的数据输入诱使模型做出错误的决策。模型训练所用的数据与实际应用场景之间的差异可能导致模型在新环境中表现不佳，出现“数据漂移”现象。对于模型而言，遇到未曾见过的新数据也可能导致预测失败或产生误导性结论。

1.4 模型部署阶段的安全风险

模型部署到生产环境后，企业需要应对一系列新的风险。首先是模型窃取问题，包括未经授权访问模型及其数据、传输过程中数据泄露等。随着时间的推移，模型可能需要更新以保持其有效性，但在这一过程中可能会引入新的漏洞或安全风险。模型的可解释性与透明度问题也不容忽视，特别是在金融、医疗等领域，用户和服务提供者都需要理解模型决策背后的逻辑，以便及时发现和修正潜在问题。最后，模型部署还需要遵守合规性要求，确保其符合相关法律法规，避免法律风险。

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二、通用AI模型算法的安全风险

2.1 模型鲁棒性问题

AI模型的鲁棒性弱是指模型在面对数据中的噪声、干扰或环境变化时，未能保持稳定的性能。鲁棒性是衡量AI系统在复杂和多变环境下是否能稳定工作的关键因素。提高模型的鲁棒性有助于增强AI系统的安全性和可靠性，尤其在自动驾驶、金融交易等高风险领域，模型的鲁棒性显得尤为重要。

2.2 模型泛化能力差

泛化能力差是AI模型面临的另一项风险，指的是模型在遇到未见过的数据时，无法有效应用其学到的知识。过拟合是泛化能力差的一种表现，当模型学习了过多的训练数据噪声和细节，而非其背后的真实模式时，模型的泛化能力会显著下降。解决这一问题的方式包括增加训练数据量、使用正则化技术以及进行交叉验证等方法。

2.3 模型可解释性差

AI模型的可解释性风险是指模型决策过程的透明度不足，特别是深度学习模型，由于其复杂的内部结构，常常难以理解其做出决策的原因。这种“黑盒”性质不仅降低了用户的信任度，还可能使得问题的诊断和修复变得困难。可解释性差的模型在安全事件发生时，往往难以快速定位和解决问题。

2.4 模型偏见与歧视风险

AI模型的偏见和歧视风险源自训练数据中的偏见，如果数据本身存在歧视性，模型会将这种偏见带入其决策过程中。举例来说，如果面部识别系统的训练数据主要基于白人面孔，那么该系统在识别有色人种时可能表现较差。为减轻偏见风险，企业必须谨慎选择和处理训练数据，并采取公平算法设计原则。

2.5 模型逆向工程风险

逆向工程风险是指攻击者通过分析模型的输入和输出，推测其内部结构或训练数据。这种信息可以被攻击者用于发起对抗攻击或复制模型。为防止模型遭到逆向工程，可以采用差分隐私和加密技术来保护敏感信息的安全。

2.6 模型对抗攻击风险

对抗攻击是通过对AI模型输入的微小扰动，诱使模型产生错误结果的一种攻击方式。对抗攻击可以导致模型性能下降、隐私泄露和关键决策错误，这对依赖模型精度的领域如医疗、自动驾驶和金融交易构成严重威胁。因此，抵御对抗攻击是确保AI系统安全性的重要措施。

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三、生成式AI模型算法的安全风险

生成式AI模型的安全风险主要包括用户不当输入风险和生成内容合规风险。

3.1 用户不当输入风险

• 提示词攻击风险：生成式AI模型在推理过程中可能面临恶意提示词注入的风险，攻击者通过巧妙设计的提示词与大模型互动，可能迫使模型生成违规内容或泄露敏感数据。

• API接口攻击/频率突破：生成式AI模型在提供API服务时，可能遭遇接口攻击或频率突破，攻击者通过大量请求让模型服务崩溃或中断。

3.2 生成内容合规风险

• 侵犯他人知识产权：生成式AI在训练或生成内容过程中，若未遵循版权法规，可能会侵犯他人的知识产权，尤其是在图像、视频等多模态大模型中。

• 违反社会价值观：生成式AI模型可能会生成涉及敏感话题、政治立场、宗教信仰等内容，这些内容可能引发社会争议并对社会稳定产生威胁。

• 模型幻觉：生成式AI模型可能在推理阶段产生“幻觉”，即输出具有不确定性或不一致性的内容，特别是在多模态输入的情况下，模型可能生成与输入不一致或自相矛盾的内容。

• 思维链攻击风险：攻击者可能通过诱导模型修改其安全审查过程，从而绕过安全防线，生成未经审查的内容。

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四 艾体宝Mend价值

Mend通过其全面的软件组成分析（SCA）与依赖治理功能，在模型安全方面发挥了关键作用，帮助企业应对AI模型开发、训练、部署和维护过程中面临的安全挑战。具体价值体现在以下几个方面：

1. 识别和治理模型依赖中的安全风险 Mend通过自动化的软件组成分析，能够深入识别AI模型所依赖的开源库和第三方组件，并对这些依赖进行实时扫描。无论是AI平台、训练框架，还是容器镜像、MLOps流水线中的每一层，Mend都能准确检测出其中潜在的漏洞、许可证问题和版本风险。通过及时发现这些安全隐患，企业可以在AI模型开发和部署过程中提前解决安全问题，避免引入不安全的依赖组件，降低因依赖漏洞带来的安全风险。

2. 构建安全的SBOM体系，确保合规性 AI模型的安全不仅涉及技术层面的防护，还需要满足合规性要求。Mend帮助企业构建全面的安全SBOM（软件物料清单）体系，生成涵盖整个AI基础设施栈的SBOM清单，为合规审计、漏洞报告和监管备案提供准确、透明的数据支持。通过这个系统化的工具，企业能够清晰掌握其AI模型依赖的每一个组件，确保模型的安全性与合规性，避免因缺乏透明度而引发的法律和合规问题。

3. 防范对抗攻击与漏洞利用 AI模型的安全性不仅仅依赖于底层代码的安全，还需要防范对抗攻击等安全威胁。Mend通过对AI模型依赖组件的全面监控，可以及时发现和修复可能被攻击者利用的漏洞，增强模型的鲁棒性。尤其是在面对生成式AI模型时，Mend通过检测模型的漏洞和不安全的依赖组件，防止恶意输入、提示词注入等攻击行为，保护模型免受潜在的安全威胁。