人工智能安全 vs 人工智能保安：喺模型調用時控制風險

AI安全同AI保安嘅分別好容易模糊，直到一個模型調用可以影響到客戶、票務、文件、交易或者代理工作流程。喺嗰個時候，呢個區別就變得重要。.

AI安全問系統嘅行為係咪有用、可靠，並且同佢應該做嘅工作一致。AI保安問系統、本身數據、工具或者訪問路徑會唔會被攻擊或者濫用。生產團隊需要兩樣，因為一個安全嘅模型仍然可以被利用，而一個安全嘅整合仍然可以產生有害或者唔可靠嘅輸出。.

對於使用模型API嘅建設者嚟講，實際控制點通常係模型調用本身：揀邊個模型、發送邊個提示、允許邊啲工具、附加咩數據、記錄咩內容、有咩後備路徑，以及用戶喺收到回應時見到咩。.

AI安全控制行為風險

AI安全係關於AI系統嘅行為同結果。核心問題係：呢個系統應唔應該喺呢個用戶、任務同環境下咁樣行為？

安全工作通常涵蓋輸出質量、有害內容、偏見、幻覺、拒絕行為、穩健性、評估同人類監督。佢亦包括每個產品團隊最終都會面對嘅操作問題：當模型唔確定、錯誤、不完整，或者被要求做超出佢預期範圍嘅嘢時會發生咩事？

令 NIST AI風險管理框架 喺呢度有用，因為佢將AI風險視為團隊應該治理、映射、測量同管理嘅嘢，而唔係一次性嘅模型選擇決定。呢個框架特別重要，當一個產品喺幾個模型或者供應商之間分配工作時。.

AI保安控制利用風險

AI保安係關於保護模型整合免受攻擊、未經授權訪問、數據暴露同濫用。核心問題係：有人可唔可以利用呢個系統、佢嘅提示、佢嘅工具、佢嘅檢索來源或者佢嘅權限？

保安工作通常涵蓋提示注入、敏感信息披露、訓練或者檢索數據中毒、模型供應鏈風險、過度工具權限、拒絕服務、憑證洩漏同不安全嘅插件或者代理設計。 大型語言模型應用嘅OWASP十大 係一個有用嘅參考，因為佢列出咗當LLM接入真實軟件後出現嘅好多失敗模式。.

保安唔係淨係模型供應商嘅問題。建設者仍然需要保護API密鑰、驗證用戶、範圍工作區權限、過濾檢索來源、控制代理工具同監控異常使用模式。一個供應商可以保護佢自己嘅基礎設施，但你嘅應用程序仍然可能暴露風險工具訪問或者用戶數據。.

安全同保安：實際嘅分別

範疇	人工智能安全	人工智能保安
主要問題	系統應唔應該產生呢種行為？	有冇人可以利用呢個系統？
常見風險	有害、偏頗、不可靠或者誤導性輸出	提示注入、數據暴露、濫用或者未授權訪問
主要控制措施	評估、防護欄、人為審查、模型選擇、輸出政策	認證、權限、輸入控制、秘密管理、工具隔離
失敗例子	一個支援助手提供唔安全嘅退款指引	一個惡意提示欺騙代理暴露私人票務數據
擁有者重疊	產品、政策、工程、法律、領域專家	安全性、平台、工程、運營

重疊嘅地方係好多生產故障發生嘅地方。提示注入係一個安全問題，當佢操控指令或者數據訪問時，但當被操控嘅回應到達用戶時，佢可以變成一個安全問題。一個擁有廣泛權限嘅代理係一個安全隱患，但如果模型作出唔可靠嘅決定，佢嘅行為可以帶嚟安全同業務風險。.

點解模型調用需要自己嘅控制層

好多團隊係用單一模型、單一API密鑰同單一提示開始。呢個可以用嚟做原型。但當產品加入多個模型、客戶特定設置、代理工具、檢索、後備路由、成本控制或者基於使用量嘅計費時，佢會變得脆弱。.

一個模型調用控制層俾建設者一個一致嘅地方喺推理之前同之後應用決策。佢可以幫助解答以下問題：

• 邊個模型應該處理呢個任務、用戶層級、數據類型或者風險級別？
• 如果主要模型不可用、太慢或者太貴會點？
• 呢個請求允許使用邊啲提示、文件同工具？
• 邊啲輸出需要審查、阻止、重寫或者升級？
• 點樣記錄使用量、成本、延遲、供應商選擇同錯誤？

呢度亦係 AI網關防護欄 比分散嘅每個功能檢查更加有用嘅地方。中央控制點令喺聊天、搜索、文件處理、代理、工作流程同面向客戶嘅AI功能中應用共享政策更加容易。.

AI安全同AI安全性嘅建設者清單

1. 將行為政策同訪問政策分開

寫低AI功能可以講或者做嘅嘢，然後分開定義邊個可以調用，佢可以用咩數據，仲有可以接觸邊啲工具。安全政策同保安政策應該符合，但唔應該係同一份文件。.

按任務風險而唔係淨係按基準分數進行路由。

用嚟總結公共文檔嘅最佳模型未必係用於受規管支持、代碼更改、法律審查或者客戶特定自動化嘅最佳模型。用模型選擇反映風險、延遲、成本同可靠性，而唔係淨係睇排行榜位置。.

保持工具權限範圍窄。

代理唔應該預設獲得廣泛嘅工具訪問權限。根據用戶、工作區、任務類型同信心水平範圍化工具。只讀工具、模擬運行模式同人工批准步驟可以減少模型被操控或者出錯時嘅損害。.

記錄模型調用，而唔係淨係記錄用戶操作。

有用嘅日誌包括所選模型、供應商、路由、延遲、成本、錯誤狀態、用戶或者工作區、政策決定同後備路徑。除非你嘅隱私同保留規則明確允許，否則避免存儲敏感提示或者輸出。.

喺客戶發現之前測試失敗。

喺發布之前運行紅隊提示、對抗性檢索測試、錯誤輸入測試、權限測試、後備測試同成本激增測試。當你更改提示、模型、工具、供應商或者路由規則時，再次進行測試。.

ShareAI嘅角色定位

ShareAI為建設者提供一個API，用於訪問150+個AI模型，並具有路由、故障切換同市場驅動嘅模型選擇功能。呢個唔會取代你嘅應用程序安全性、用戶授權、隱私流程或者領域特定審查。但係可以為團隊提供一個更簡單嘅集成界面，用於管理供應商選擇同模型使用，而唔係將直接供應商集成分散喺每個功能中。.

對於建設者嚟講，呢點好重要，因為AI風險同AI盈利係相關嘅。如果你嘅產品對AI使用收費或者喺路由模型調用上加收利潤，客戶需要可靠嘅行為、清晰嘅使用可見性同可預測嘅後備路徑。一個更安全、更有保障嘅模型調用層可以保護最終用戶同業務模型。.

從一條集成路徑開始，定義圍繞佢嘅政策決定，並喺你嘅AI表面範圍擴大之前令路由可觀察。 ShareAI文檔 係想連接多個模型而唔需要手動重建每個供應商集成嘅團隊嘅最佳下一步。.

常見問題

AI安全同AI保安有咩分別？

AI安全關注AI系統是否可靠運行同避免有害結果。AI保安關注系統是否會被攻擊、濫用或者被迫暴露數據、工具或者憑據。.

點解AI安全同AI保安對於建設者嚟講咁重要？

建設者通常會將模型連接到面向客戶嘅工作流程、文件、代理同埋計費系統。將安全同保安分開可以幫助團隊選擇合適嘅控制措施，而唔係將每個AI風險都當成提示問題嚟處理。.

提示注入係安全問題定保安問題？

提示注入一開始係保安問題，因為佢試圖操控指令、數據訪問或者工具使用。當被操控嘅回應或者行動對用戶或者業務流程造成傷害時，佢就會變成安全問題。.

AI閘道護欄可以解決安全同保安問題嗎？

AI閘道護欄可以幫助解決兩者，特別係輸入檢查、輸出檢查、路由同埋日誌記錄。但佢唔可以取代身份管理、安全基礎設施、最小權限工具設計或者高風險行動嘅人工審查。.

團隊應該點樣選擇模型嚟建立更安全嘅AI工作流程？

根據任務風險、數據敏感性、延遲、成本、可靠性同輸出質量嚟選擇模型。低風險嘅摘要任務可以用唔同嘅路徑，而涉及客戶數據或者業務關鍵工具嘅代理則需要另一種路徑。.

ShareAI點樣幫助控制模型調用？

ShareAI提供建設者一個API，訪問超過150個模型，並提供路由同故障切換選項。咁樣可以更容易集中管理模型訪問同使用決策，而唔需要維護多個直接供應商集成。.

ShareAI可以取代應用程序安全計劃嗎？

唔可以。建設者仍然需要身份驗證、授權、安全密鑰處理、隱私控制、事件響應同審查流程。ShareAI幫助模型訪問同路由，但唔係應用程序安全嘅每個部分。.

供應商應該關注AI保安嘅咩方面？

供應商應該關注濫用防範、可用性、訪問控制、數據隔離同清晰嘅操作邊界。更好嘅保安可以令供應商嘅容量同模型訪問對下游建設者更加可靠。.

創作者應該關注AI安全嘅咩方面？

創作者同模型擁有者應該關心佢哋嘅模型點樣定位、路由、評估同使用。安全期望會影響採用、授權對話，仲有建設者係咪信任某個模型用喺生產工作流程上。.

喺應用程式入面減少AI風險嘅第一步係咩？

按功能、用戶類型、數據來源、工具訪問、輸出目的地同後備路徑，映射每個模型調用。一旦呢啲調用變得可見，就會更加容易決定安全同安全控制應該放喺邊度。.