安全框架

引言 传统软件有成熟的安全测试框架（OWASP Top 10、NIST CSF等）。但AI系统的安全测试更加复杂——不仅涉及传统的安全漏洞，还涉及AI特有的威胁（提示注入、模型投毒、对抗样本等）。 2026年，随着AI系统的大规模部署，AI安全测试框架已经从学术研究走向行业标准。本文将系统介绍如何搭建AI安全测试框架。 一、AI安全威胁全景 1.1 OWASP LLM Top 10 OWASP（Open Web Application Security Project）发布了LLM应用的安全威胁列表： LLM01: 提示注入（Prompt Injection） LLM02: 不安全的输出处理（Insecure Output Handling） LLM03: 训练数据投毒（Training Data Poisoning） LLM04: 模型拒绝服务（Model Denial of Service） LLM05: 供应链漏洞（Supply Chain Vulnerabilities） LLM06: 敏感信息泄露（Sensitive Information Disclosure） LLM07: 不安全的插件设计（Insecure Plugin Design） LLM08: 过度代理（Excessive Agency） LLM09: 过度依赖（Overreliance） LLM10: 模型窃取（Model Theft） 1.2 NIST AI风险管理框架 NIST AI RMF提供了AI风险管理的结构化方法： Govern（治理）→ Map（映射）→ Measure（测量）→ Manage（管理） 二、测试框架设计 2.1 框架架构 ┌─────────────────────────────────────────┐ │ 测试编排层 │ │ (Test Orchestration) │ ├──────────┬──────────┬───────────────────┤ │ 漏洞扫描 │ 渗透测试 │ 持续监控 │ │(Vuln. │(Pen. │(Continuous │ │ Scanning)│ Testing) │ Monitoring) │ ├──────────┴──────────┴───────────────────┤ │ 测试资产库 │ │ (Test Asset Library) │ │ - 攻击样本库 │ │ - 漏洞签名库 │ │ - 测试用例库 │ └─────────────────────────────────────────┘ 2.2 测试类型 静态测试 ...