AI 安全架构涵盖数据采集、模型训练、推理部署等阶段,确保安全性、隐私与合规。其核心组件包括数据层、模型层、推理层、应用层和运维层,针对数据安全威胁(如数据投毒)、模型窃取、对抗攻击及系统漏洞等风险,提出数据加密、对抗训练、联邦学习等防御策略,并强调开发前、开发中和部署后的最佳实践,以降低 AI 解决方案的安全风险。
AI 解决方案的安全控制设计与实施涵盖数据安全、模型安全、系统安全及合规治理四大领域。通过数据加密、访问控制、差分隐私等手段保障数据安全;采用对抗训练、联邦学习确保模型安全;利用容器化部署、可信执行环境维护系统安全;并遵循 GDPR 等法规,进行红队测试和应急响应,确保 AI 全生命周期的安全性与合规性。