人工智能安全与人工智能安保：在模型调用中控制风险

在模型调用可能影响客户、票据、文档、交易或代理工作流程之前，AI安全性和AI安全保障之间的区别很容易被模糊化。在那一刻，这种区别就变得重要了。.

AI安全性关注系统的行为是否有用、可靠，并与其预期任务一致。AI安全保障关注系统、其数据、工具或访问路径是否可能被攻击或滥用。生产团队需要两者，因为一个安全的模型仍可能被利用，而一个安全的集成仍可能产生有害或不可靠的输出。.

对于使用模型API的构建者来说，实际的控制点通常是模型调用本身：选择哪个模型，发送哪个提示，允许使用哪些工具，附加什么数据，记录什么内容，提供什么回退路径，以及用户在响应返回时看到什么。.

AI安全性控制行为风险

AI安全性关注AI系统的行为和结果。核心问题是：系统是否应该以这种方式为该用户、任务和上下文表现？

安全性工作通常涵盖输出质量、有害内容、偏见、幻觉、拒绝行为、鲁棒性、评估和人工监督。它还包括每个产品团队最终都会面临的操作性问题：当模型不确定、错误、不完整或被要求执行超出其预期范围的任务时会发生什么？

模型 NIST AI风险管理框架 在这里很有用，因为它将AI风险视为团队应该治理、映射、测量和管理的内容，而不是一次性的模型选择决策。这种框架尤其重要，当一个产品在多个模型或提供商之间分配工作时。.

AI安全保障控制利用风险

AI安全保障关注保护模型集成免受攻击、未经授权的访问、数据泄露和滥用。核心问题是：是否有人可以利用该系统、其提示、其工具、其检索来源或其权限？

安全保障工作通常涵盖提示注入、敏感信息泄露、训练或检索数据中毒、模型供应链风险、过度工具权限、拒绝服务、凭证泄露以及不安全的插件或代理设计。 大型语言模型应用的OWASP十大 是一个有用的参考，因为它列出了许多在LLM接入实际软件后可能出现的失败模式。.

安全保障不仅仅是模型提供商的问题。构建者仍需要保护API密钥、验证用户、限定工作区权限、过滤检索来源、控制代理工具并监控异常使用模式。提供商可以保护其自身的基础设施，而您的应用程序仍可能暴露出有风险的工具访问或用户数据。.

安全性与安全保障：实际区别

区域	AI安全	AI安全性
主要问题	系统是否应该产生这种行为？	是否有人可以利用这个系统？
典型风险	有害的、偏见的、不可靠的或误导性的输出	提示注入、数据泄露、滥用或未经授权的访问
主要控制措施	评估、防护措施、人工审查、模型选择、输出策略	身份验证、权限、输入控制、秘密管理、工具隔离
失败示例	支持助手提供了不安全的退款指导	恶意提示诱使代理暴露私人票务数据
所有者重叠	产品、政策、工程、法律、领域专家	安全、平台、工程、运营

重叠部分是许多生产故障发生的地方。当提示注入操纵指令或数据访问时，它是一个安全问题，但当被操纵的响应到达用户时，它可能成为一个安全问题。具有广泛权限的代理是一个安全问题，但如果模型做出不可靠的决策，其行为可能会带来安全和业务风险。.

为什么模型调用需要自己的控制层

许多团队从单一模型、单一API密钥和单一提示开始。这可以用于原型设计。当产品添加多个模型、客户特定设置、代理工具、检索、回退路由、成本控制或基于使用的计费时，它变得脆弱。.

模型调用控制层为构建者提供了一个一致的地方，在推理之前和之后应用决策。它可以帮助回答以下问题：

• 哪个模型应该处理这个任务、用户层级、数据类型或风险级别？
• 如果主要模型不可用、太慢或太昂贵，会发生什么？
• 哪些提示、文档和工具被允许用于此请求？
• 哪些输出需要审查、阻止、重写或升级？
• 应如何记录使用情况、成本、延迟、提供商选择和错误？

这也是 AI网关防护栏 比分散的每功能检查更有用的地方。一个集中控制点使得更容易在聊天、搜索、文档处理、代理、工作流和面向客户的AI功能中应用共享政策。.

AI安全和AI安全的构建者清单

1. 将行为政策与访问政策分离

写下 AI 功能允许说或做的内容，然后分别定义谁可以调用它、它可以使用哪些数据以及可以访问哪些工具。安全政策和安全性政策应满足要求，但它们不应是同一份文件。.

按任务风险而不是仅按基准分数进行路由。

用于总结公共文档的最佳模型可能不是用于受监管支持、代码更改、法律审查或客户特定自动化的最佳模型。使用模型选择来反映风险、延迟、成本和可靠性，而不仅仅是排行榜位置。.

保持工具权限范围狭窄。

代理默认情况下不应获得广泛的工具访问权限。根据用户、工作空间、任务类型和置信水平来限定工具范围。只读工具、试运行模式和人工审批步骤可以减少模型被操纵或出错时的损害。.

记录模型调用，而不仅仅是用户操作。

有用的日志包括所选模型、提供商、路由、延迟、成本、错误状态、用户或工作空间、政策决策和回退路径。除非您的隐私和保留规则明确允许，否则避免存储敏感提示或输出。.

在客户发现问题之前测试失败。

在发布之前运行红队提示、对抗性检索测试、错误输入测试、权限测试、回退测试和成本激增测试。当您更改提示、模型、工具、提供商或路由规则时，再次运行这些测试。.

ShareAI的定位

ShareAI 为构建者提供一个 API，用于访问 150 多个 AI 模型，支持路由、故障转移和基于市场驱动的模型选择。这并不能替代您的应用程序安全性、用户授权、隐私流程或特定领域审查。它确实为团队提供了一个更简单的集成界面，用于管理提供商选择和模型使用，而不是将直接提供商集成分散到每个功能中。.

对于构建者来说，这很重要，因为 AI 风险和 AI 盈利是相关的。如果您的产品对 AI 使用收费或对路由模型调用加价，客户需要可靠的行为、清晰的使用可见性和可预测的回退路径。更安全、更可靠的模型调用层既保护最终用户，也保护商业模式。.

从一个集成路径开始，定义围绕它的政策决策，并在您的 AI 表面区域扩展之前使路由可观察。 ShareAI文档 是希望连接多个模型而无需手动重建每个提供商集成的团队的最佳下一步。.

常见问题

AI 安全与 AI 安全性之间有什么区别？

AI 安全关注 AI 系统是否可靠运行并避免有害结果。AI 安全性关注系统是否可能被攻击、滥用或被迫暴露数据、工具或凭证。.

为什么 AI 安全与 AI 安全性对构建者来说重要？

构建者通常将模型连接到面向客户的工作流程、文档、代理和计费系统。将安全与安全性分开有助于团队选择正确的控制措施，而不是将每个 AI 风险都视为提示问题。.

提示注入是安全问题还是安全性问题？

提示注入最初是一个安全性问题，因为它试图操纵指令、数据访问或工具使用。当被操纵的响应或行为对用户或业务流程造成伤害时，它可能成为一个安全问题。.

AI 网关护栏是否解决了安全和安全性问题？

AI 网关护栏可以帮助解决两者问题，特别是在输入检查、输出检查、路由和日志记录方面。但它不能替代身份管理、安全基础设施、最小权限工具设计或对高风险行为的人为审查。.

团队应该如何选择模型以实现更安全的 AI 工作流程？

根据任务风险、数据敏感性、延迟、成本、可靠性和输出质量选择模型。低风险的摘要任务可以使用与涉及客户数据或业务关键工具的代理不同的路径。.

ShareAI 如何帮助控制模型调用？

ShareAI 为构建者提供一个 API，用于访问 150 多个模型，并具有路由和故障转移选项。这使得集中管理模型访问和使用决策变得更容易，而无需维护多个直接提供商集成。.

ShareAI 是否替代应用程序安全计划？

不会。构建者仍然需要身份验证、授权、安全密钥处理、隐私控制、事件响应和审查流程。ShareAI 仅帮助管理模型访问和路由，而不是应用程序安全的所有部分。.

提供商在 AI 安全性方面应该关注什么？

提供商应该关注滥用预防、可用性、访问控制、数据隔离和明确的操作边界。更好的安全性使提供商的容量和模型访问对下游构建者更值得信赖。.

创作者在 AI 安全方面应该关注什么？

创作者和模型所有者应该关注他们的模型如何被定位、路由、评估和使用。安全期望会影响采用、许可对话，以及构建者是否信任模型用于生产工作流程。.

减少应用程序中AI风险的第一步是什么？

按功能、用户类型、数据来源、工具访问、输出目的地和回退路径映射每个模型调用。一旦这些调用可见，就更容易决定安全和安全控制应该放在哪里。.