AI 模型安全測試系統套件說明

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
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解決方案:AI 模型安全驗證

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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
線上諮詢

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

  1. 跨越所有 AI 攻擊面的多向量安全評估
  2. 基於標準的測試方法與合規性映射
  3. 為專業 AI 應用開發自定義測試案例
  4. 安全執行,精確模擬攻擊而不暴露資料
  5. 支援各種模型類型和部署場景
  6. 從基礎到進階攻擊技術的漸進式測試
  7. 與行業標準的基準比較分析

2. 進階漏洞檢測

  1. 提示注入漏洞識別
  2. 越獄和防護欄繞過檢測
  3. 訓練資料提取測試
  4. 模型反演攻擊模擬
  5. 敏感資訊披露評估
  6. 對抗樣本生成和測試
  7. 拒絕服務漏洞分析
  8. 供應鏈依賴項掃描

標準合規性驗證

  1. NIST AI 風險管理框架一致性
  2. MITRE ATLAS 技術驗證
  3. OWASP 大型語言模型應用的十大風險
  4. ISO/IEC 標準評估
  5. 自定義合規框架映射
  6. 法規準備度評估
  7. 自動化合規文件

模型管理

  1. 本地模型庫存和安全狀態追蹤
  2. API 端點安全評估
  3. 模型上傳和動態測試
  4. 版本控制和安全回歸測試
  5. 模型元資料安全驗證
  6. 部署設定分析
  7. 安全遙測整合

互動式命令執行

  1. 即時漏洞測試
  2. 自定義提示編寫和攻擊載荷開發
  3. 標準化測試的命令建議
  4. 測試歷史和可重現性
  5. 輸出分析和漏洞確認
  6. 進階參數設定
  7. 測試案例導入和共享

性能和安全分析

  1. 安全限制下的回應時間影響
  2. 攻擊場景下的資源利用
  3. 安全控制下的權杖效率
  4. 安全處理的記憶體消耗
  5. API 速率限制有效性
  6. 高容量測試下的穩健性
  7. 傳輸量影響分析

測試工作流程視覺化

  1. 測試執行進度追蹤
  2. 攻擊鏈視覺化
  3. 漏洞關係映射
  4. 安全控制有效性視覺化
  5. 時間序列安全態勢趨勢
  6. 合規差距說明
  7. 按模型元件的風險熱圖

指標儀表板

  1. 安全分數計算和趨勢
  2. 按嚴重性和類別的漏洞計數
  3. 測試通過/失敗率分析
  4. 補救進度追蹤
  5. 按框架的合規狀態
  6. 歷史安全態勢趨勢
  7. 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

  1. 對運行在組織基礎設施上的模型進行直接測試
  2. 為實體隔離環境提供離線安全評估
  3. 與開發管道集成測試
  4. 為安全 AI 開發提供快速迭代

API 端點測試

  1. 雲端 AI 服務的安全評估
  2. 跨供應商安全比較
  3. API 身份驗證和速率限制驗證
  4. 第三方模型安全驗證

自定義模型上傳

  1. 為專有模型提供安全測試環境
  2. 為標準化測試進行格式轉換
  3. 為機密評估進行隔離執行
  4. 對自定義實作進行全面分析

持續整合

  1. CI/CD 管道中的自動化測試
  2. 部署前安全閘門
  3. 版本控制整合
  4. 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

  1. 對在部署前識別並補救特定於 AI 的漏洞
  2. 防止代價高昂的安全事件和資料洩露
  3. 透過避免 AI 系統受損保護品牌聲譽
  4. 維持對 AI 驅動應用和服務的信任
  5. 減少 AI 系統誤用的責任風險

法規遵循

  1. 透過全面文件滿足新興 AI 法規
  2. 在 AI 系統安全中展示盡職調查
  3. 透過標準化報告簡化合規審計
  4. 走在不斷發展的監管要求前面
  5. 減少與合規相關的 AI 部署延遲

營運效率

  1. 自動化 AI 安全測試流程
  2. 將安全驗證整合到開發工作流程中
  3. 減少手動安全評估工作
  4. 加速安全 AI 部署時間
  5. 將安全資源集中於補救而非檢測

競爭優勢

  1. 透過可證明安全的 AI 產品實現差異化
  2. 加速安全驗證 AI 系統的上市時間
  3. 透過安全透明度建立客戶信任
  4. 促進對尖端 AI 功能的自信採用
  5. 建立安全 AI 實施的領先地位