浅聊AI模型的自动化安全评估工具及技术

介绍

传统安全工具是为具有可预测行为的确定性系统设计的。相比之下，人工智能系统是概率性的（非确定性的），能够从数据中学习，并且可以随着时间的推移而发展。这种根本性的差异带来了新的攻击面和安全挑战，而传统工具无法应对这些挑战。因此，本文将讲述如何有效保护这些复杂系统所需的专门工具和技术

人工智能安全测试工具

随着人工智能将新成果引入软件开发过程（以及新的攻击媒介），人工智能独特的非确定性需要专门的人工智能感知安全工具来正确评估人工智能解决方案的弹性。

人工智能模型和系统发现

俗话说“你无法管理你不知道的东西”，这句话也适用于人工智能。正因如此，人工智能模型发现对于企业有效管理其人工智能资产、防止冗余并确保治理合规至关重要。如果没有适当的发现机制，组织将面临人工智能影子部署、合规性违规以及资源配置低效的风险。

ModelOps 平台是一个专用软件系统，用于管理 AI/ML 模型从开发、部署到监控的整个生命周期。这些平台实现了模型版本控制、部署、治理、监控和再训练流程的自动化和标准化。企业可以通过其 ModelOps 平台部署自动化库存系统来：

• 扫描网络并识别已部署的模型

• 包含有关训练数据、性能指标和所有权的元数据的目录模型

• 追踪数据沿袭以了解模型和数据源之间的依赖关系

• 监控 API 调用以识别未记录的模型使用情况

• 记录对公共 AI 解决方案的访问

模型注册表充当中央存储库，使模型可在各部门之间发现和重复使用。当风险评估集成到这些流程中时，发现工具可以根据监管要求评估模型，标记高风险系统以供进一步审查和采取合规措施。

模型扫描器

与传统应用程序扫描器一样，AI模型扫描器可以静态和动态两种模式运行：

• 静态扫描器无需执行即可分析 AI 模型，检查代码、权重和架构是否存在后门或嵌入式偏差等漏洞。它们的功能类似于代码分析器，但专注于机器学习特有的问题。

• 动态扫描器会在模型运行过程中进行探测，利用对抗性输入进行测试，以识别仅在运行时出现的漏洞。这些工具会系统地尝试快速注入、越狱技术和数据中毒，以评估模型在主动攻击条件下的弹性。

AI漏洞信息

AI 漏洞是 AI 独有的，现有的漏洞解决方案尚未完全集成 AI 漏洞报告功能。AI 专属漏洞源会追踪新兴的攻击媒介，从新颖的即时注入技术到模型提取方法。与传统的 CVE 数据库不同，AI 漏洞源通常包含特定于模型的漏洞利用信息和有效的缓解措施。

AI模型代码签名

另一种应该适应人工智能解决方案的传统技术是使用加密技术进行代码签名，以验证真实性和完整性。该过程包括：

• 使用创建者的私钥生成模型的数字签名

• 创建模型组件的加密哈希

• 使用创建者的公钥进行验证

这种方法可以建立监管链，记录来源并防止篡改。实施方法包括带签名的模型卡、容器签名和组件级验证。其优势包括防范供应链攻击、建立信任、创建审计线索以及支持合规性。

AI红队和渗透测试

红队测试和渗透测试将传统的安全实践应用于人工智能环境，并将动态模型测试扩展到生产环境中的完整人工智能系统。专门的红队测试工具会尝试通过复杂的攻击来破坏人工智能系统，包括操纵语言模型、投毒训练数据和模型反转技术。

这些专门的攻击需要人工智能驱动的测试工具，因为只有人工智能才能有效地探测现代人工智能系统庞大且不确定的输出空间。单靠人类测试人员无法充分覆盖可能引发有害响应的无数输入组合。

人工智能驱动的测试系统可以系统地探索边缘案例，生成数千个对抗性示例，并识别模型行为中手动无法检测到的统计模式。人工智能输出固有的不可预测性，使得能够分析响应分布而非单个实例的人工智能驱动测试成为必要，这使得人工智能本身成为有效保护人工智能系统安全的重要组成部分。

人工智能监控和防护工具

即使经过了严格的发布前测试，人工智能也需要特殊的工具来确保生产过程中的安全。

AI感知访问控制

AI 系统使用矢量数据库，基于语义而非精确的关键词匹配来高效地搜索和检索信息，从而能够在高维空间中找到相关内容。这些专用数据库对于检索增强生成 (RAG) 等现代 AI 应用至关重要，因为它们可以快速搜索数十亿个文本、图像和其他数据类型的数值表示（嵌入），同时保持大规模性能。

传统的访问控制在文档、字段或行级别运行。向量数据库操作的嵌入可能代表文档的某些部分或跨多个文档的概念，因此很难清晰地映射权限。如果没有 AI 感知的访问控制，组织可能会通过看似无害的 AI 交互暴露知识产权、敏感代码或机密信息。

数据泄漏保护 (DLP)

传统的 DLP 工具可以监控并防止未经授权的敏感数据传输，但 AI 专用 DLP 解决方案必须更进一步。这些专用工具能够理解模型行为，并能够检测到 AI 系统何时可能通过其输出无意中泄露敏感信息，即使这些信息从未明确作为输入提供。

AI感知DLP解决方案可以识别基于模式的泄漏，其中模型根据训练示例重建敏感数据，并可以执行上下文感知策略。与专注于结构化数据模式的传统DLP工具不同，AI专用DLP能够理解语义关系，即使信息与预定义的模式不匹配，也能识别何时可能构成隐私侵犯。此功能至关重要，因为AI模型可以生成受保护信息的全新表示形式。

WAF类策略执行

策略执行工具在语义层面运行，自动监控和控制人工智能系统，以确保其遵守既定准则。这些专用工具可以标记或阻止违反策略的操作，例如试图生成有害内容或访问受限数据源。

AI防火墙是策略执行的一种实现方式，它不仅过滤网络流量，还会分析内容的含义。这些防火墙会检查输入和输出，以实时防止滥用。例如，当策略禁止生成恶意代码时，执行机制可以识别并阻止AI编码助手生成可能危害内部系统的攻击代码或脚本。

同样，在人力资源应用中，策略执行可以确保人工智能驱动的申请人跟踪系统不会通过阻止表现出统计偏差的输出而系统地损害受保护群体的利益。

日志记录和监控

AI 专用日志记录可捕获模型行为的独特方面，包括推理模式、输入输出关系和漂移指标。它还可以捕获系统的所有输入和输出，以了解哪些提示引发了不必要或不准确的响应。

这种专门的监控机制可以创建审计线索，确保合规性，同时建立检测可能预示安全漏洞的异常行为的基线。使用专门的遥测技术，AI 日志记录可以追踪：

• 与基线性能相比，模型漂移的时间变化

• 完整的即时响应交换，包含关于背景和决策的元数据

• 模型输出幻觉、偏见和潜在有害内容

• 归因于哪个模型版本产生了哪些输出

• 通过交互的置信度得分来识别模型何时可能在其知识边界之外运行

经过 AI 调优的日志系统能够捕获 AI 特定指标，并为 AI 法规创建合规性证据。最终形成可审计的 AI 决策历史记录，满足安全和治理需求。

代理人工智能监控

代理型人工智能系统不仅能响应查询，还能在有限的人工监督下主动采取行动、做出决策并追求目标。随着人工智能系统越来越自主，专业监控对于安全和风险管理至关重要。

传统监控工具会跟踪性能指标，但会忽略自主系统特有的风险。Agentic AI 监控可提供以下功能：

• 决策路径跟踪不仅记录做出了哪些决策，还记录了做出这些决策的原因，揭示了人工智能的推理过程

• 资源利用模式，检测人工智能何时开始消耗异常数量的计算资源，这可能表明它正在探索未经授权的策略

• 行为漂移检测：当人工智能的行为开始逐渐偏离预期参数时，通常会以人类可能无法立即注意到的微妙方式出现

响应自动化

传统系统发生安全事件时，响应时间以分钟或小时计算。而人工智能系统则可在几毫秒内造成指数级的损失。人工智能专用的响应自动化工具可以立即采取行动，遏制威胁。

这些系统可以自动限制模型访问、回滚到更安全的模型版本或隔离受感染的组件，无需人工干预，从而在毫秒必争的情况下最大限度地减少损失。人工智能专用响应自动化的关键区别在于，它以机器速度而非人类速度运行，使用预定义的安全协议自主遏制威胁，同时保留证据以供日后调查。

结论

随着人工智能系统日益复杂和自主，专业的安全工具对于有效实施“安全设计”原则至关重要。从全面的发现和测试工具到先进的监控和自动响应系统，这些技术构成了强大的人工智能安全的基础。

通过在 MLSecOps 的整个生命周期中集成这些专用工具，组织可以构建不仅功能强大、创新，而且安全可靠的 AI 系统。对 AI 专用安全工具的投资最终不仅能保护组织自身，还能保护其客户和更广泛的数字生态系统。

原文始发于微信公众号（暴暴的皮卡丘）：浅聊AI模型的自动化安全评估工具及技术