AI风险管理旨在识别、评估和降低与AI相关的风险。主要方法包括风险识别、分析、缓解和治理。通过专家互动和威胁建模发现潜在风险，评估模型的能力和漏洞，采用控制措施降低风险，并确保透明度和问责，以促进有效的风险管理。各国已推出法律和框架以提高透明度和标准化，推动AI风险管理的进步。
NPM Shield是一款新推出的依赖管理工具，提供安全扫描、包信息、依赖树和风险缓解功能，旨在提升项目安全性和透明度。感谢社区反馈，期待进一步改进。
金丝雀部署是一种通过逐步向小部分用户推出更改来降低软件发布风险的策略。由于云服务提供商的内置部署策略常常无法有效管理应用层之间的依赖关系，本文介绍了设置部署控制中心、准备数据库、配置后端、分割API和前端版本驱动等步骤，以实现有效的金丝雀部署。
《2025年软件供应链安全现状报告》分析了软件供应链安全的趋势与挑战，提供了最新的威胁、漏洞及风险缓解最佳实践。报告建议采用安全开发框架、增强开源软件安全性，并利用自动化高效管理漏洞，以提升组织的软件供应链安全策略。
本文提出了BadDiffusion攻击框架，针对扩散模型进行后门攻击，并探讨了风险缓解方案。研究展示了后门攻击对模型的影响及检测方法，提出了T2IShield防御方法，有效检测和定位后门样本，提升模型安全性。
在复杂的商业环境中，组织依赖第三方供应商提供服务。有效管理供应商风险需进行风险评估，供应商分级基于其对运营、财务和声誉的重要性。关键因素包括服务重要性、数据敏感性和地理风险。通过风险矩阵评估供应商，制定风险缓解策略，并持续监控和重新评估供应商风险，以应对变化和新威胁。
Elastic Security Labs 发布了关于大型语言模型（LLM）安全性的指南，提供风险缓解建议和信息安全对策，旨在帮助企业安全采用 LLM。指南涵盖常见滥用场景及相应对策，强调开发人员和安全团队在实施 LLM 时的必要措施，并分享了检测规则以提升 LLM 的安全态势。
回退和故障转移是减少故障风险的策略，但它们有不同的工作原理。回退使用不同类型的解决方案来维持基本系统功能，而故障转移使用相同类型的解决方案实现相同结果。回退系统在需要时准备接管主系统的负载，可以是手动或自动的。回退提供了修复主系统问题的时间，但可能需要一些后续的手动工作。关键词：回退、故障转移、风险缓解、负载切换、主系统恢复
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