AI 安全手册:根据成熟度匹配测试方法
hackerone.com | 博客 | #ai-security | #ai-safety | #prompt-injection | #llm | #risk-maturity | #shared-responsibility
摘要
监管、攻击者与客户三重压力正使 AI 安全测试成为刚需:多数 AI 事故源于非预期行为而非蓄意攻击,团队需区分 AI Security(防未授权访问与基础设施完整性受损)与 AI Safety(防有害输出),并认识到在共享责任模型下,提示词、集成代码与数据路径构成的攻击面仍需自己负责,测试应随成熟度从一次性检查走向持续对抗验证。
- 发布时间
- 收录时间
Skip to content