人工智能成熟度评估模型 1.0
控制项模式人工智能成熟度评估模型，帮助组织评估和提升其人工智能系统的安全性和成熟度。
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。