人工智能成熟度评估模型 1.0

非结构化评估：架构评估零散进行。无正式标准：评审依赖个人专业知识。文档有限：结果记录不一致。标准化评审：架构评审遵循书面清单。明确角色：安全架构师被分配到所有主要的 AI 项目中。风险评分：架构风险被分类和评分。自动化工具：使用自动扫描持续验证架构。 自适应模型：架构根据运营数据动态演进。 战略审查：架构评估为战略投资决策提供依据。 标准： 非结构化评估：架构评估零散进行。| 无正式标准：审查依赖个人专业知识。| 文档有限：结果记录不一致。

非结构化评估：架构评估零散进行。无正式标准：评审依赖个人专业知识。文档有限：结果记录不一致。标准化评审：架构评审遵循书面清单。明确角色：安全架构师被分配到所有主要的 AI 项目中。风险评分：架构风险被分类和评分。自动化工具：使用自动扫描持续验证架构。自适应模型：架构根据运行数据动态演进。战略评审：架构评估为战略投资决策提供依据。

非结构化评估：架构评估零散进行。无正式标准：评审依赖个人专业知识。文档有限：结果记录不一致。标准化评审：架构评审遵循书面清单。明确角色：安全架构师被分配到所有主要的 AI 项目中。风险评分：架构风险被分类和评分。自动化工具：通过自动扫描持续验证架构。 自适应模型：架构根据运营数据动态演变。 战略评审：架构评估为战略投资决策提供依据。 标准： 标准化评审：架构评审遵循文档化检查清单。 明确角色：所有主要的人工智能项目都分配有安全架构师。| 风险评分：对建筑风险进行分类和评分。

非结构化评估：架构评估零散进行。无正式标准：评审依赖个人专业知识。文档有限：结果记录不一致。标准化评审：架构评审遵循书面清单。明确角色：安全架构师被分配到所有主要的 AI 项目中。风险评分：架构风险被分类和评分。自动化工具：使用自动扫描持续验证架构。自适应模型：架构根据运行数据动态演进。战略评审：架构评估为战略投资决策提供依据。

非结构化评估：架构评估零散进行。无正式标准：评审依赖个人专业知识。文档有限：结果记录不一致。标准化评审：架构评审遵循书面清单。明确角色：安全架构师被分配到所有主要的 AI 项目中。风险评分：架构风险被分类和评分。自动化工具：通过自动扫描持续验证架构。自适应模型：基于运营数据动态演进架构。战略评估：架构评估为战略投资决策提供依据。标准：自动化工具：通过自动扫描持续验证架构。| 自适应模型：基于运营数据动态演进架构。| 战略评审：架构评估为战略投资决策提供参考。

非结构化评估：架构评估零散进行。无正式标准：评审依赖个人专业知识。文档有限：结果记录不一致。标准化评审：架构评审遵循书面清单。明确角色：安全架构师被分配到所有主要的 AI 项目中。风险评分：架构风险被分类和评分。自动化工具：使用自动扫描持续验证架构。自适应模型：架构根据运行数据动态演进。战略评审：架构评估为战略投资决策提供依据。

非正式测试：测试在没有可追溯到文档化需求的情况下进行。 无结构的流程：缺乏针对AI相关风险的正式验证步骤。 部分覆盖：关键的AI功能可能未被测试。 需求映射：将每个AI风险映射到测试用例。 标准化程序：建立可重复的验证工作流程。 集中存储库：在共享系统中存储需求和测试。完全可追踪性：每个需求自动关联到验证证据。动态更新：测试会自动适应需求或模型的变化。持续合规：验证与政策执行集成。标准：非正式测试：测试在没有可追踪到文档化需求的情况下进行。无结构化流程：缺乏针对AI相关风险的正式验证步骤。| 部分覆盖：关键的人工智能功能可能未被测试。

非正式测试：测试在没有可追溯到文档化需求的情况下进行。 无结构的流程：缺乏针对AI相关风险的正式验证步骤。 部分覆盖：关键的AI功能可能未被测试。 需求映射：将每个AI风险映射到测试用例。 标准化程序：建立可重复的验证工作流程。 集中存储库：在共享系统中存储需求和测试。完整可追溯性：每个需求都自动与验证证据关联。动态更新：测试会自动适应需求或模型的更改。持续合规：验证与政策执行集成。

非正式测试：测试在没有追溯到已记录需求的情况下进行。 无结构的流程：缺乏针对 AI 相关风险的正式验证步骤。 部分覆盖：关键的 AI 功能可能未被测试。 需求映射：将每个 AI 风险映射到测试用例。 标准化流程：建立可重复的验证工作流程。 中央存储库：将需求和测试存储在共享系统中。完整可追溯性：每个需求自动链接到验证证据。动态更新：测试会自动适应需求或模型的变化。持续合规性：验证与政策执行集成。标准：需求映射：每个 AI 风险都映射到测试用例。| 标准化流程：建立可重复的验证工作流程。| 中央存储库：需求和测试存储在共享系统中。

非正式测试：测试在没有可追溯到文档化需求的情况下进行。 无结构的流程：缺乏针对AI相关风险的正式验证步骤。 部分覆盖：关键的AI功能可能未被测试。 需求映射：将每个AI风险映射到测试用例。 标准化程序：建立可重复的验证工作流程。 集中存储库：在共享系统中存储需求和测试。完整可追溯性：每个需求都自动与验证证据关联。动态更新：测试会自动适应需求或模型的更改。持续合规：验证与政策执行集成。

非正式测试：测试在没有追溯到已记录需求的情况下进行。 无结构的流程：缺乏针对 AI 相关风险的正式验证步骤。 部分覆盖：关键的 AI 功能可能未被测试。 需求映射：将每个 AI 风险映射到测试用例。 标准化流程：建立可重复的验证工作流程。 中央存储库：将需求和测试存储在共享系统中。完整可追溯性：每个需求都自动关联到验证证据。动态更新：测试会自动适应需求或模型的变化。持续合规性：验证与政策执行集成。标准：完整可追溯性：每个需求都自动关联到验证证据。| 动态更新：测试会自动适应需求或模型的变化。| 持续合规：验证与策略执行相结合。

非正式测试：测试在没有可追溯到文档化需求的情况下进行。 无结构的流程：缺乏针对AI相关风险的正式验证步骤。 部分覆盖：关键的AI功能可能未被测试。 需求映射：将每个AI风险映射到测试用例。 标准化程序：建立可重复的验证工作流程。 集中存储库：在共享系统中存储需求和测试。完整可追溯性：每个需求都自动与验证证据关联。动态更新：测试会自动适应需求或模型的更改。持续合规：验证与政策执行集成。

手动测试：安全测试不定期且手动进行。范围不明：没有针对 AI 特有漏洞的明确范围或可重复的方法。覆盖有限：测试主要集中在传统软件漏洞上。标准化测试：定义了测试 AI 漏洞的流程。测试框架：使用开源和商业工具进行 AI 安全扫描。可重复工作流：将测试整合到开发里程碑中。持续测试：实时 AI 测试与运行时监控集成。对抗性模拟：定期进行红队演练和 AI 模型压力测试。综合治理：测试结果用于指导治理和风险决策。标准：手动测试：安全测试不定期且手动进行。| 未定义范围：对于 AI 特定的漏洞没有明确的范围或可重复的方法。| 覆盖有限：测试主要集中在传统软件漏洞上。

手动测试：安全测试不定期且手动进行。范围未定义：没有针对 AI 特有漏洞的明确范围或可重复的方法。覆盖有限：测试主要集中在传统软件漏洞上。标准化测试：定义了测试 AI 漏洞的流程。测试框架：使用开源和商业工具进行 AI 安全扫描。可重复的工作流程：将测试纳入开发里程碑。持续测试：实时AI测试与运行时监控相结合。对抗性模拟：定期进行红队演练和AI模型压力测试。综合治理：测试结果用于指导治理和风险决策。

手动测试：安全测试不定期且手动进行。范围不明：没有针对 AI 特有漏洞的明确范围或可重复的方法。覆盖有限：测试主要集中在传统软件漏洞上。标准化测试：定义了测试 AI 漏洞的流程。测试框架：使用开源和商业工具进行 AI 安全扫描。可重复的工作流：将测试整合到开发里程碑中。持续测试：实时 AI 测试与运行时监控相结合。对抗性模拟：定期进行红队演练和 AI 模型的压力测试。集成治理：测试结果为治理和风险决策提供参考。标准化测试：制定用于测试 AI 漏洞的明确程序。| 测试框架：使用开源和商业工具进行 AI 安全扫描。| 可重复的工作流程：将测试集成到开发里程碑中。

手动测试：安全测试不定期且手动进行。范围未定义：没有针对 AI 特有漏洞的明确范围或可重复的方法。覆盖有限：测试主要集中在传统软件漏洞上。标准化测试：定义了测试 AI 漏洞的流程。测试框架：使用开源和商业工具进行 AI 安全扫描。可重复的工作流程：将测试纳入开发里程碑。持续测试：实时AI测试与运行时监控相结合。对抗性模拟：定期进行红队演练和AI模型压力测试。综合治理：测试结果用于指导治理和风险决策。

手动测试：安全测试不定期且手动进行。范围不明：没有针对 AI 特有漏洞的明确范围或可重复的方法。覆盖有限：测试主要集中在传统软件漏洞上。标准化测试：定义了测试 AI 漏洞的流程。测试框架：使用开源和商业工具进行 AI 安全扫描。可重复工作流：将测试整合到开发里程碑中。持续测试：实时 AI 测试与运行时监控相结合。对抗性模拟：定期进行红队演练和 AI 模型压力测试。综合治理：测试结果用于指导治理和风险决策。标准：持续测试：实时 AI 测试与运行时监控相结合。| 对抗性模拟：定期进行红队演练和AI模型压力测试。| 综合治理：测试结果用于指导治理和风险决策。

手动测试：安全测试不定期且手动进行。范围未定义：没有针对 AI 特有漏洞的明确范围或可重复的方法。覆盖有限：测试主要集中在传统软件漏洞上。标准化测试：定义了测试 AI 漏洞的流程。测试框架：使用开源和商业工具进行 AI 安全扫描。可重复的工作流程：将测试纳入开发里程碑。持续测试：实时AI测试与运行时监控相结合。对抗性模拟：定期进行红队演练和AI模型压力测试。综合治理：测试结果用于指导治理和风险决策。