AI安全威胁矩阵 - AI 全生命周期风险评估系统

AI安全威胁矩阵是一个专注于人工智能安全风险评估的系统，旨在帮助用户全面识别和理解AI模型在不同生命周期阶段面临的安全威胁。

一、功能特点

1. 基于成熟框架

AI安全威胁矩阵以安全领域成熟的ATT&CK框架为理论依托，系统化地看待AI安全问题。它涵盖AI生产运行环境下的全生命周期过程，包括数据搜集整理、模型训练、模型部署、模型使用等各个阶段的安全问题。

2. 全面威胁覆盖

该系统详细列出了AI模型在不同阶段可能遇到的各种安全威胁，如数据投毒、模型逆向攻击、提示注入攻击等，帮助用户全面了解潜在风险。

3. 技术细节支持

AI安全威胁矩阵提供了详细的攻击技术和防御策略，涵盖环境接触、数据搜集整理、模型训练、模型部署、模型使用、模型架构和结果影响等多个方面，为安全专家提供技术参考。

二、应用场景

1. AI模型开发

在AI模型的开发过程中，开发人员可以使用AI安全威胁矩阵识别潜在的安全风险，采取相应的防御措施，确保模型的安全性。

2. 企业AI应用

企业在部署AI应用时，可以参考AI安全威胁矩阵评估潜在的安全威胁，制定安全策略，保护企业的数据和用户隐私。

3. AI安全研究

安全研究人员可以借助AI安全威胁矩阵深入研究AI模型的脆弱性，探索新的攻击技术和防御方法，推动AI安全领域的技术进步。

4. 教育与培训

在教育和培训领域，AI安全威胁矩阵可以作为教材，帮助学生和研究人员了解AI安全的基本概念和技术，培养安全意识。

三、优势

1. 系统化评估

AI安全威胁矩阵提供了一个系统化的AI安全评估方法，帮助用户从整体上把握AI模型的安全状况，而不是零散地应对各种安全问题。

2. 全生命周期覆盖

该系统覆盖了AI模型从开发到部署再到使用的整个生命周期，确保在每一个阶段都能识别和应对潜在的安全威胁。

3. 详细技术指导

AI安全威胁矩阵不仅列出了各种安全威胁，还提供了详细的攻击技术和防御策略，为安全专家提供了实用的技术指导。

4. 权威合作支持

AI安全威胁矩阵得到了腾讯、香港科技大学等权威机构的支持，其内容和方法具有较高的可信度和权威性。