面向安全领导者的人工智能治理框架

人工智能已不再处于试验阶段，它正在运营客户服务、推动欺诈检测、加快威胁响应，并影响高风险决策。据一份报告显示，78%的公司已采用人工智能……

人工智能已不再停留在试验阶段。它正应用于客户服务运营、驱动欺诈检测、加速威胁响应，并影响高风险决策。一份报告显示，78%的企业已采用人工智能，71%的企业在运营中积极使用生成式人工智能。然而，只有18%的企业拥有正式的治理架构，用于管理这些系统的开发、部署和监控。

这一差距已让组织付出代价。近半数企业报告其人工智能计划存在问题，从输出结果缺陷、隐私隐患到安全漏洞不一而足。问题不仅在于技术应用速度超过政策制定，更在于人工智能被部署到敏感工作流程中时，缺乏问责机制、透明度和管控措施。

当人工智能涉及受监管数据、支持自动化决策并集成到核心基础设施时，治理不能成为事后考虑的环节。它需要嵌入人工智能的选型、训练、部署和测试全流程。以下内容将构建清晰框架，在不减缓创新的前提下，让人工智能更安全、更透明，并与企业风险目标保持一致。

为何人工智能治理框架至关重要？

人工智能系统正深度参与：

• 自动化威胁检测与响应
• 强化欺诈预防机制
• 加速漏洞管理流程
• 支撑面向客户的聊天机器人及基于大语言模型的工具

若缺乏适当治理，人工智能系统可能出现：

• 不透明性，难以审计或解释决策逻辑
• 偏差风险，基于有缺陷或非代表性数据训练
• 易受提示注入、模型窃取或滥用攻击

人工智能应用场景常涉及敏感数据、影响客户体验或关乎业务运营，必须像对待关键应用系统一样进行严格审视。这些风险尤其值得关注——当人工智能应用与敏感数据交互、影响核心客户体验并驱动业务关键决策时，必须以传统关键应用同等的严谨度对其进行治理与监控。

人工智能系统的核心风险

• 模型投毒或对抗性攻击，通过污染训练数据或输入恶意样本，篡改模型决策逻辑
• 大语言模型提示注入，利用漏洞操控LLM输出恶意内容或绕过安全限制
• 未授权模型使用，未经审批的AI工具接入核心系统引发合规风险
• 影子AI（未批准工具），部门私自部署AI工具导致数据失控与治理盲区
• 数据泄露与隐私侵犯，训练数据包含敏感信息或推理过程违规调用隐私数据

人工智能治理框架的核心原则

每项原则需确保组织的AI应用不仅技术可靠，还需符合法律法规、伦理标准、安全规范及企业整体发展诉求。

问责制

• 全面梳理企业内所有AI模型、工具及关联数据资产
• 将AI系统纳入企业安全流程（如身份认证、事件响应）
• 明确责任主体，将AI管理嵌入现有治理架构

透明度

• 确保利益相关方理解模型决策逻辑（如决策依据、特征权重）
• 通过清晰的AI行为建立信任并符合监管要求

公平性

• 在预测或决策中评估模型是否存在人口统计或系统性偏差
• 减少歧视性输出，保障AI部署的伦理合规性

弹性防御

• 模拟攻击场景识别漏洞（如对抗性输入、数据投毒）
• 增强对新兴AI威胁的防御能力

隐私保护

• 限制训练/推理中的个人数据使用，应用去标识化技术
• 确保AI尊重用户隐私，符合数据保护法规（如GDPR、HIPAA）

人工智能治理核心原则

人工智能治理框架

清晰的AI治理架构可确保策略协同与监督落地，其核心在于全面理解风险及其威胁路径，从而制定并部署适配的管控措施。

以下是构建强健灵活治理框架需纳入的安全支柱。

1. AI风险分级分类

在实施安全控制前，按风险等级对AI应用场景分类至关重要。并非所有AI系统都需同等保护——通过区分内部使用、外部交互或敏感型项目，企业可更高效分配资源，仅在必要场景实施严格管控。

风险等级与案例对照表：

2. AI安全基线控制

为有效保护AI系统，企业需针对AI独特风险部署基线控制，覆盖访问、数据和模型三层架构。

核心控制类别与实施示例：

3. 人工智能治理委员会组建

为确保AI计划的问责制与均衡监督，企业应设立正式的AI治理委员会。这个跨职能团队可推动高效决策、执行治理政策，并使AI工作与业务、法律及风险要求保持一致。完善的委员会通常包括以下角色：

核心成员构成：

• 首席信息安全官（CISO，主席）：主导AI系统的安全与风险治理，制定威胁防御策略并监督合规落地。
• 首席数据/AI官：驱动AI战略规划，确保技术应用与数据政策协同，衔接业务目标与技术落地。
• 法律与合规团队：保障AI应用符合监管要求、隐私法规及伦理准则，规避法律风险（如GDPR、行业合规条款）。
• 工程负责人：提供技术洞察，评估AI模型开发与部署的可行性，优化系统架构安全性。
• 风险管理团队：识别并追踪企业内新兴的AI相关风险，制定风险分级响应机制与应急方案。

委员会核心职责：

• 审批AI项目的风险分级与安全控制措施，建立跨部门决策流程；
• 监督AI资产清单维护、模型可解释性落地及偏差评估等治理原则实施；
• 定期召开风险评审会，同步威胁情报（如大语言模型提示注入攻击趋势）并更新防御策略；
• 协调法律、技术与业务团队，平衡创新需求与合规要求（如敏感数据场景的去标识化方案）。

4. 政策框架

建立清晰的政策与治理准则，确保企业范围内AI应用的安全性、合规性与一致性，核心聚焦领域包括以下方面。

跨部门AI与LLM可接受使用规范

• 定义各业务单元允许的AI工具（含LLM）应用场景，涵盖数据合规使用、输出审核、版权/知识产权保护及公共AI服务限制
• 示例管控点：禁止客服部门使用未备案的外部LLM处理客户隐私数据，要求营销文案生成工具需通过版权侵权检测

AI采购与集成评审机制

• 第三方AI工具集成前需通过正式评审，评估供应商实践、模型透明度、数据处理能力及与内部风险/法律/合规标准的匹配度
• 评审清单：供应商是否提供模型可解释性文档、数据传输是否符合加密标准、是否具备应对Prompt注入的安全模块

模型生命周期标准操作流程（训练/测试/部署）

• 制定标准化流程管理AI模型全生命周期，包括数据选型、训练验证、鲁棒性与偏差测试、部署标准及退役/再训练触发条件
• 关键控制点：训练数据需通过偏差预检测、模型上线前需完成红队对抗性测试、每季度进行模型性能衰退评估

AI工程实施手册

• 基于OWASP AI安全隐私指南（AISVS）和NIST AI风险管理框架（AI RMF）制定工程最佳实践与安全开发规范
• 涵盖内容：安全编码标准（如输入验证规则）、模型评估指标（如F1分数与公平性指数）、威胁建模模板、持续风险监控流程

5. AI治理运营落地

AI资产清单管理

建立并维护动态中心化清单系统，全面可视所有AI相关资产：

• 追踪各环境（开发/测试/生产）部署的模型版本、功能及状态（活跃/废弃/实验）
• 记录训练与推理阶段的所有数据来源（结构化/非结构化/第三方/自有数据）
• 为每个模型和数据源指定责任人，明确性能维护支持的SLA，包含再训练周期、监控要求及升级流程

持续监控体系

利用先进安全与可观测性工具实现AI生态系统的持续监管：

• 使用CNAPP或无代理安全工具降低运维摩擦并最大化可视性，如通过CNAPP自动发现云环境中AI容器的配置漏洞
• 定期检测API、web界面及模型端点的漏洞、配置错误和未授权访问风险
• 识别员工未经治理审批部署的AI/ML工具，类似影子IT管控机制
• 持续分析AI系统数据流入流出，检测异常行为（如模型响应中包含敏感数据）

AI渗透测试（对抗性测试）

开展超越传统应用测试的结构化安全测试，探查AI系统独特漏洞：

• 模拟恶意提示劫持或误导大语言模型，测试其绕过控制或生成不当输出的风险
• 通过性别/种族/ socioeconomic状态等维度评估模型响应偏差，如信贷模型对特定群体的审批歧视率
• 验证攻击者能否通过查询模型推断训练数据敏感信息（尤其针对隐私数据训练的模型）

其他AI专项测试用例

• 检测模型能否暴露训练数据包含的特定样本，可能违反数据隐私承诺
• 确保模型输出不无意透露敏感或专有信息（如医疗模型返回患者未授权数据）
• 验证模型在正常/边缘场景下不产生有害、冒犯或事实错误内容

治理效果追踪指标

为有效衡量AI治理框架成熟度与执行力度，需追踪可操作指标，以下为关键监控项及治理洞察：

最终思考

AI治理已非可选议题，而是董事会级别的核心关切。CISO与安全团队必须从被动响应转向主动防御，将治理机制嵌入AI系统全生命周期。中型及大型企业应从小处着手但快速规模化——

落地路径建议：
1.建立资产清单 → 2. 制定政策框架 → 3. 推行基于风险的管控 → 4. 通过指标量化治理成效

核心观点：
“安全AI的未来不仅在于构建更智能的机器，更在于围绕其建立更智慧的规则体系。”