AI 安全与评估体系（2025）

AI 安全与评估体系（2025）AI 系统的安全与质量需要制度化治理。本文从指标、攻防与审计三个方面展开。一、评估指标准确性与一致性：针对任务定义标注集与评分标准。幻觉控制：回答需可追溯来源；无法回答时明确退路。鲁棒性：对对抗样本与异常输入进行压力评估。二、数据泄露与防护最小权限：隔离敏感数据，严格访问控制与审计。输出检测：对潜在泄露与敏感词进行检测与阻断。提示注入防护：限定模型只能基于提供上下文回答。三、红队与安全审计红队测试：构造绕过样例与策略对抗，覆盖常见攻击面。持续审计：记录输入/输出与决策依据，支持复盘与合规。注意事项关键词、分类与描述与正文一致；采用通用与可验证的安全实践。将评估与安全策略纳入发布流程，形成闭环。