评估框架
参考NIST AI RMF、ISO 42001等标准建立评估体系。
评估内容
- 数据安全：存储、传输、处理
- 模型安全：对抗攻击、越狱
- API安全：认证、授权、限流
- 基础设施：服务器、网络
漏洞扫描
自动化工具扫描已知漏洞，覆盖OWASP Top 10。
渗透测试
- 黑盒测试：模拟外部攻击
- 白盒测试：基于源码
- 灰盒测试：部分信息
报告撰写
漏洞描述+风险等级+复现步骤+修复建议。
评估周期
上线前必做，运营中每半年一次。
AI系统安全评估方法：从漏洞扫描到渗透测试
核心答案
AI系统安全评估四方面，上线前必做运营中半年一次。
📚 引用来源
📌 安全评估
🔗 关联实体
❓ 常见问题
常见问题解答
以下是关于本主题的常见问题，帮助您快速了解核心要点。