OWASP发布《AI大模型应用网络安全治理检查清单》
💡
原文中文，约4100字，阅读约需10分钟。
📝
内容提要
全球开源安全组织OWASP发布了《AI大模型应用网络安全治理检查清单（V1.0）》，提供了AI大模型部署应用时的安全原则、部署策略和检查对照表。该清单包括了部署前的准备步骤、部署策略选择、安全检查要点等内容，旨在帮助组织在应用AI大模型时考虑安全问题。
🎯
关键要点
- OWASP发布《AI大模型应用网络安全治理检查清单（V1.0）》，旨在帮助组织在应用AI大模型时考虑安全问题。
- 《检查清单》包括部署前的准备步骤、部署策略选择和安全检查要点。
- 企业需采用不同的安全保护思维方式来应对生成式AI的应用。
- AI技术带来了不对称的网络对抗模型，攻击者利用这些工具加速攻击。
- 大模型工具的应用需要全面考虑实施策略和方法。
- 部署大模型时需遵循现有法律法规，如GDPR等。
- 部署前需审查网络弹性和安全培训策略，并讨论如何将AI纳入工作流程。
- 《检查清单》概述了5种灵活选择的大模型工具部署方式。
- 实施LLM用例时需考虑具体事项以避免安全风险，包括建立业务案例和风险管理措施。
- 对抗性风险需仔细研究竞争对手和更新安全控制措施。
- 威胁建模是识别和减轻风险的有效方法，需保护数据和隐私。
- AI资产清单应适用于内部开发和外部解决方案，需对AI服务进行编目。
- AI安全和隐私培训需建立透明沟通文化，更新安全意识培训。
- 成功的商业案例对评估AI解决方案的商业价值至关重要。
- 公司治理需提供透明度和问责制，建立RACI图表和数据管理政策。
- 法律合规方面需确认安全责任，审查用户许可协议和知识产权风险。
- 实现大模型方案时需检查数据安全、访问控制和应用监控。
- TEVV包括系统验证、集成和持续监测，需定期更新以应对风险。
- 模型卡和风险卡帮助用户理解AI系统，鼓励预防潜在负面后果。
- 微调和检索增强生成（RAG）是优化大模型应用的有效方法。
- AI红队测试是验证AI系统安全性的重要实践，需纳入标准测试流程。
➡️
