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《AI事件响应计划制定手册》
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AI事件响应计划制定手册
📚 共计 30 章节
第1章
AI事件响应概述
什么是AI事件响应 · 为什么需要计划 · 与传统IT事件差异
基础
概念
第2章
AI系统风险识别
数据投毒 · 模型后门 · 对抗样本 · 模型窃取 · 供应链风险
风险
识别
第3章
制定响应计划框架
NIST CSF · ISO 27001适配 · 组织级AI安全策略
框架
策略
第4章
组建AI事件响应团队
角色定义 · 职责矩阵 · 培训计划
团队
角色
第5章
事件分类与定级
分类标准 · 严重级别P0-P4 · 响应SLA
定级
SLA
第6章
检测与监控体系
日志采集 · 模型行为监控 · 异常基线 · 告警阈值
监控
检测
第7章
数据投毒事件响应
分布漂移检测 · 标签翻转 · 隔离清洗
投毒
数据
第8章
模型后门事件响应
神经元分析 · 触发器扫描 · 回滚与安全重训练
后门
模型
第9章
对抗样本攻击响应
输入扰动分析 · 置信度监控 · 对抗训练 · 输入净化
对抗
防御
第10章
模型窃取事件响应
API模式分析 · 模型指纹 · 法律应对 · 访问控制
窃取
法律
第11章
供应链安全事件响应
第三方库审查 · 依赖漏洞 · SBOM管理
供应链
SBOM
第12章
事件响应流程(上)
准备阶段 · 检测与分析 · 告警确认 · 影响评估
流程
准备
第13章
事件响应流程(下)
遏制 · 根除 · 恢复 · 事后复盘
遏制
恢复
第14章
AI系统取证
模型快照 · 训练日志 · 推理请求 · 证据链保全
取证
证据
第15章
沟通与上报机制
内部上报 · 外部通报 · 公关声明模板
沟通
上报
第16章
法律与合规考量
GDPR · 算法备案 · 数据泄露通知 · 跨境传输
法律
合规
第17章
AI事件响应工具链
MLflow · ELK · Prometheus · 自定义脚本
工具
监控
第18章
自动化响应剧本
SOAR集成 · 自动隔离 · 回滚 · 通知
自动化
SOAR
第19章
演练与测试
桌面推演 · 红蓝对抗 · 模拟攻击 · 改进计划
演练
测试
第20章
度量与改进
MTTR · MTTD · 事件趋势 · 改进跟踪
度量
改进
第21章
AI模型版本控制
模型注册表 · 版本回滚 · 签名校验 · 环境隔离
版本
控制
第22章
数据安全与隐私保护
数据脱敏 · 差分隐私 · 联邦学习 · 访问审计
隐私
数据
第23章
云上AI安全事件响应
云资产识别 · API安全 · 容器安全 · 日志集中
云
容器
第24章
边缘AI设备事件响应
固件安全 · 离线更新 · 身份认证 · 物理防护
边缘
设备
第25章
大语言模型(LLM)专项响应
提示注入 · 越狱攻击 · 幻觉检测 · 内容过滤
LLM
专项
第26章
AI事件报告撰写
时间线 · 影响范围 · 根因分析 · 模板示例
报告
模板
第27章
管理层汇报要点
业务影响 · 风险暴露 · 资源需求 · 投资回报
汇报
管理层
第28章
跨部门协作机制
安全与数据科学 · 法务配合 · 业务沟通
协作
跨部门
第29章
持续改进与知识库建设
复盘方法论 · 知识库分类 · 最佳实践 · 自动化学习
改进
知识库
第30章
未来趋势与挑战
对抗攻击演进 · 监管变化 · 人才培养 · 零信任AI
趋势
挑战
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