为 AI 助力的应用程序建立治理框架

AI发展现状及安全隐患

AI技术正快速发展，企业广泛应用AI辅助应用程序，但同时也带来了新的安全风险和治理挑战。

传统AI与ML

• 用例：制造优化、供应链、欺诈检测、营销
• 安全隐患：数据完整性、模型性能监控、偏见审核、访问控制

大型语言模型（LLM）

• 发展：从通用AI系统（如ChatGPT）到企业级应用
• 部署模式：基于API的SaaS、CSP管理、自我管理
• 典型用例：内容生成、聊天机器人、情感分析
• 安全隐患：影子AI项目风险、数据隐私、模型偏见、知识产权暴露

AI风险特点

• 变化更快：新技术涌现速度快，企业需快速采用
• 更广泛影响：AI系统可自动做重大决策，需跨部门合作
• 新型安全挑战：需监控模型输出和行为，威胁检测和补救难度大

AI治理框架建议

• 模型：建立模型清单，制定许可和不认可模型政策，审查新模型
• 数据：发现和分类训练数据，防止数据中毒，规范敏感数据使用
• 用例：明确批准和未批准用例，制定AI代理使用政策
• 权限和访问：了解AI使用人员，对面向公众的AI加强监督
• 合规性：与数据保护法规、行业法规和AI特定法规保持一致

AI安全解决方案

PrismaCloud AI Security Posture Management（AI-SPM）

• 提供AI模型生态系统可视性，从数据提取到部署
• 主要功能：AI模型发现和盘点、预防数据暴露、态势和风险分析
• 与CodetoCloudTM平台集成，实现CNAPP功能，快速部署

结论
企业需建立全面的AI治理框架，主动管理AI风险，利用AI-SPM等工具实现可视性和控制，确保负责任创新。