業務挑戰
企業組織面臨關鍵的 AI 安全挑戰：
- 不斷演進的攻擊面
- 標準化缺乏
- AI 快速進步
- 法規遵循
- 專業知識需求
- 業務風險評估
解決方案：AI 模型安全驗證
關鍵差異化優勢
支援針對以下設備進行安全檢測與驗證
- 全面標準合規性：完全符合 NIST AI 風險管理框架、MITRE ATLAS、 OWASP AI 安全十大風險和 AI 漏洞資料庫
- 靈活部署測試本地託管模型、API 端點或上傳自定義模型以進行全面安全驗證
- 持續評估：自動測試排程，用於持續驗證模型和威脅的演變
- 模型通用測試：支援各種模型架構，包括大型語言模型、 電腦視覺系統和專業 AI 應用
- 可執行的補救措施：提供清晰、優先順序的建議，以及實施指導以解決已識別的漏洞
- 進階視覺化：為技術&管理層利益相關者提供交互式儀表板和報告
主要功能
RCS-BAS 將人工智慧與產業標準安全工具和框架無縫整合,使安全專
業人員能夠進行複雜的安全評估,同時利用 AI 驅動的分析提高效率並獲取
可用的情報。
全面模型測試
- 跨越所有 AI 攻擊面的多向量安全評估
- 基於標準的測試方法與合規性映射
- 為專業 AI 應用開發自定義測試案例
- 安全執行，精確模擬攻擊而不暴露資料
- 支援各種模型類型和部署場景
- 從基礎到進階攻擊技術的漸進式測試
- 與行業標準的基準比較分析
2. 進階漏洞檢測
- 提示注入漏洞識別
- 越獄和防護欄繞過檢測
- 訓練資料提取測試
- 模型反演攻擊模擬
- 敏感資訊披露評估
- 對抗樣本生成和測試
- 拒絕服務漏洞分析
- 供應鏈依賴項掃描
標準合規性驗證
- NIST AI 風險管理框架一致性
- MITRE ATLAS 技術驗證
- OWASP 大型語言模型應用的十大風險
- ISO/IEC 標準評估
- 自定義合規框架映射
- 法規準備度評估
- 自動化合規文件
模型管理
- 本地模型庫存和安全狀態追蹤
- API 端點安全評估
- 模型上傳和動態測試
- 版本控制和安全回歸測試
- 模型元資料安全驗證
- 部署設定分析
- 安全遙測整合
互動式命令執行
- 即時漏洞測試
- 自定義提示編寫和攻擊載荷開發
- 標準化測試的命令建議
- 測試歷史和可重現性
- 輸出分析和漏洞確認
- 進階參數設定
- 測試案例導入和共享
性能和安全分析
- 安全限制下的回應時間影響
- 攻擊場景下的資源利用
- 安全控制下的權杖效率
- 安全處理的記憶體消耗
- API 速率限制有效性
- 高容量測試下的穩健性
- 傳輸量影響分析
測試工作流程視覺化
- 測試執行進度追蹤
- 攻擊鏈視覺化
- 漏洞關係映射
- 安全控制有效性視覺化
- 時間序列安全態勢趨勢
- 合規差距說明
- 按模型元件的風險熱圖
指標儀表板
- 安全分數計算和趨勢
- 按嚴重性和類別的漏洞計數
- 測試通過/失敗率分析
- 補救進度追蹤
- 按框架的合規狀態
- 歷史安全態勢趨勢
- 與產業標準的基準比較
漏洞類別
提示注入
- 直接指令注入
- 上下文操縱
- 間接提示劫持
- 系統指令洩漏
- 命令提示操縱
模型安全繞過
- 越獄技術
- 內容政策規避
- 防護欄規避
- 安全對齊繞過
- 倫理約束規避
資料提取與洩漏
- 訓練資料提取
- 成員推斷
- 敏感資訊披露
- 知識產權提取
- 個人身份資訊 (PII) 洩漏
對抗性攻擊
- 規避攻擊
- 中毒攻擊
- 模型竊取
- 遷移學習攻擊
- 特洛伊木馬攻擊
作業漏洞
- 資源耗盡
- API 端點漏洞
- 依賴項弱點
- 部署錯誤配置
- 身份驗證/授權繞過
對齊失敗
- 有害內容生成
- 惡意代碼創建
- 有毒輸出產生
- 幻覺引起的安全風險
- 保密性違規
部屬選項
AI 模型測試系統提供靈活的部署模型，以適應各種基礎設施需求：
本地模型測試
- 對運行在組織基礎設施上的模型進行直接測試
- 為實體隔離環境提供離線安全評估
- 與開發管道集成測試
- 為安全 AI 開發提供快速迭代
API 端點測試
- 雲端 AI 服務的安全評估
- 跨供應商安全比較
- API 身份驗證和速率限制驗證
- 第三方模型安全驗證
自定義模型上傳
- 為專有模型提供安全測試環境
- 為標準化測試進行格式轉換
- 為機密評估進行隔離執行
- 對自定義實作進行全面分析
持續整合
- CI/CD 管道中的自動化測試
- 部署前安全閘門
- 版本控制整合
- 開發工作流程嵌入
應用案例
AI 安全驗證
- 挑戰：組織缺乏標準化方法來驗證 AI 模型在部署前的安全性。
- 解決方案：AI 模型測試系統提供與行業標準和最佳實踐一致的全面安全測試。
- 成果：安全的 AI 部署，附帶文件化的安全態勢評估。
合規文件
- 挑戰：新興法規要求提供 AI 系統安全測試和漏洞緩解的證據。
- 解決方案：系統生成詳細的合規文件，映射到相關框架和標準。
- 成果：透過全面證據實現簡化的監管合規。
安全 AI 開發
- 挑戰：開發團隊在 AI 模型開發生命週期中難以實施安全實踐。
- 解決方案：與開發工作流程整合，在模型創建過程中提供持續的安全反饋。
- 成果：採用安全設計方法，早期檢測漏洞。
第三方模型評估
- 挑戰：組織需要在整合前評估第三方 AI 模型的安全性。
- 解決方案：API 端點測試功能提供外部模型的安全評估，無需源碼訪問。
AI 事件回應
- 挑戰：安全團隊缺乏專業工具來調查和補救特定於 AI 的安全事件。
- 解決方案：測試系統提供工具來重現、分析和驗證 AI 漏洞的修復。
- 成果：減少 AI 安全事件的平均解決時間。
模型安全比較
- 挑戰：組織需要比較多個模型或版本之間的安全態勢。
- 解決方案：標準化測試和指標實現模型之間的直接安全比較。
- 成果：基於安全需求的資料驅動模型選擇。
業務優勢
風險降低
- 對在部署前識別並補救特定於 AI 的漏洞
- 防止代價高昂的安全事件和資料洩露
- 透過避免 AI 系統受損保護品牌聲譽
- 維持對 AI 驅動應用和服務的信任
- 減少 AI 系統誤用的責任風險
法規遵循
- 透過全面文件滿足新興 AI 法規
- 在 AI 系統安全中展示盡職調查
- 透過標準化報告簡化合規審計
- 走在不斷發展的監管要求前面
- 減少與合規相關的 AI 部署延遲
營運效率
- 自動化 AI 安全測試流程
- 將安全驗證整合到開發工作流程中
- 減少手動安全評估工作
- 加速安全 AI 部署時間
- 將安全資源集中於補救而非檢測
競爭優勢
- 透過可證明安全的 AI 產品實現差異化
- 加速安全驗證 AI 系統的上市時間
- 透過安全透明度建立客戶信任
- 促進對尖端 AI 功能的自信採用
- 建立安全 AI 實施的領先地位