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隨著人工智能技術(shù)在產(chǎn)業(yè)中的不斷深化，AI系統(tǒng)已逐步成為企業(yè)關(guān)鍵業(yè)務(wù)的組成部分。與傳統(tǒng)IT系統(tǒng)不同，AI系統(tǒng)具備“自學(xué)習(xí)、自決策”的特性，這也意味著它們在運行過程中可能面臨更多非結(jié)構(gòu)化、動態(tài)演變的風(fēng)險場景。例如：
數(shù)據(jù)投毒：攻擊者通過惡意干擾訓(xùn)練數(shù)據(jù)，誘導(dǎo)模型產(chǎn)生錯誤輸出，影響系統(tǒng)決策。 對抗攻擊：輸入精心設(shè)計的對抗樣本可欺騙AI模型，繞過安全檢測或做出錯誤判斷。 模型竊取與反向工程：AI模型作為企業(yè)核心資產(chǎn)，易成為攻擊者試圖復(fù)制、反推出模型邏輯的目標(biāo)。 隱私泄露：模型訓(xùn)練過程中可能暴露敏感數(shù)據(jù)，觸發(fā)GDPR等法規(guī)的合規(guī)風(fēng)險。 系統(tǒng)不可控性：AI系統(tǒng)的不透明性與自適應(yīng)行為，使傳統(tǒng)安全檢測難以奏效。
這些問題一旦發(fā)生，不僅可能導(dǎo)致企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)受損、業(yè)務(wù)中斷，甚至還會引發(fā)合規(guī)風(fēng)險。因此，構(gòu)建具備“可防御、可識別、可響應(yīng)”能力的AI安全體系，已成為企業(yè)當(dāng)前與未來不可回避的重要課題。
ETSI TS 104 223標(biāo)準(zhǔn)發(fā)布 為AI系統(tǒng)構(gòu)建系統(tǒng)性安全框架
為響應(yīng)日益突出的AI安全需求，歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會（ETSI）于2025年4月正式發(fā)布了《Securing Artificial Intelligence (SAI); Baseline Cyber Security Requirements for AI Models and Systems》——ETSI TS 104 223標(biāo)準(zhǔn)。
ETSI TS 104 223標(biāo)準(zhǔn)通過以下方式增強(qiáng) AI 系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全性：
數(shù)據(jù)治理：確保 AI 系統(tǒng)使用的數(shù)據(jù)來源可靠，防止數(shù)據(jù)中毒等攻擊。 模型穩(wěn)健性：增強(qiáng) AI 模型對抗攻擊的能力，如對抗樣本和模型混淆。 透明性和可解釋性：提高 AI 系統(tǒng)的透明度，使其決策過程更易于理解和審查。 責(zé)任分配：明確各方在 AI 系統(tǒng)安全中的責(zé)任，確保在出現(xiàn)問題時能夠迅速響應(yīng)。 持續(xù)評估和測試：定期對 AI 系統(tǒng)進(jìn)行安全評估和測試，及時發(fā)現(xiàn)并修復(fù)潛在漏洞。
作為全球首個聚焦AI系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全的標(biāo)準(zhǔn)體系，該標(biāo)準(zhǔn)通過三大核心亮點，為企業(yè)提供了清晰的建設(shè)路徑：
13項核心安全原則：為AI系統(tǒng)的安全設(shè)計與實現(xiàn)提供了頂層指導(dǎo)。 72條可操作性要求：細(xì)化了在AI系統(tǒng)生命周期各階段需要滿足的具體安全要求，具有很強(qiáng)的落地指導(dǎo)意義。 安全生命周期管控：將安全考慮融入AI的規(guī)劃、數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)、部署、運行維護(hù)等生命周期的每一個環(huán)節(jié)。
通過這些規(guī)范，標(biāo)準(zhǔn)旨在建立一個可信賴的 AI 安全生態(tài)系統(tǒng)，保護(hù)最終用戶免受不斷演變的網(wǎng)絡(luò)威脅。
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