NIST生成性AI与基础模型安全开发实践指南：核心框架与关键内容

作者简介：叶绍琛，蓝典信安董事长兼CEO，网络安全专家，人工智能安全研究者，公安部全国网警培训基地专家导师，中国下一代网络安全联盟常务理事，清华大学出版社网络安全教材作者，出版《移动安全攻防进阶》等多本网络安全学科教材。

随着生成式人工智能（Generative AI）和双用途基础模型的广泛应用，其在推动技术创新的同时也带来了前所未有的安全挑战。美国国家标准与技术研究院（NIST）发布的《生成性AI与基础模型安全开发实践指南》正是为了应对这些风险而生。该指南不仅响应了白宫科技政策办公室（OSTP）的要求，更通过提供系统性框架和工具，帮助开发者识别、评估并缓解AI系统可能造成的危害风险。本文将深度解析该指南的核心内容、技术工具、行业影响及未来挑战。

一、制定背景与核心目标

1. 生成式AI的安全挑战

生成式AI的快速发展催生了包括错误信息传播、有害内容生成、模型对抗攻击、数据隐私泄露等风险。例如，大型语言模型（LLM）可能因“幻觉”问题输出虚假信息，或在训练过程中吸收恶意数据导致系统性能偏差。此外，双用途基础模型（如医疗诊断模型可能被滥用于生物武器设计）的潜在滥用风险，进一步凸显了安全开发的必要性。

2. NIST的使命与国际协作

NIST的《指南》是其在人工智能安全领域的系统性布局之一。2023年《布莱切利宣言》的签署标志着全球对AI安全治理的共识，而NIST通过发布工具（如对抗性测试平台Dioptra）、配套文件（如AI风险管理框架AI RMF）及国际合作计划（如《全球参与AI标准计划》），推动形成统一的全球标准。这一系列行动旨在平衡技术创新与风险管控，确保AI的可信性与可控性。

二、核心框架与关键内容

1. 风险管理框架（AI RMF）的生成式AI扩展

《AI RMF生成式AI配置文件》（NIST AI 600-1）是该指南的核心文件之一，聚焦生成式AI的12类主要风险，包括：

• 网络安全威胁（如对抗性攻击导致模型失效）
• 错误信息传播（如深度伪造内容生成）
• 有害内容输出（如暴力或歧视性语言）
• 双用途模型的滥用风险（如基础模型被用于恶意目的）

针对每类风险，《指南》提出了近200项具体措施，例如：

• 数据治理：要求开发者在训练阶段筛选数据源，避免引入偏见或恶意数据
• 透明性设计：通过可解释性工具追踪模型决策逻辑
• 持续监控：部署后需建立反馈机制，动态评估模型输出风险

2. 安全软件开发实践（SSDF）的适配

《生成式AI和双用途基础模型的安全软件开发实践》（NIST SP 800-218A）将传统软件安全原则与AI特性结合，重点解决以下问题：

• 恶意训练数据防御：通过数据清洗和验证技术减少投毒攻击
• 模型鲁棒性增强：集成对抗性训练和异常检测模块
• 供应链安全：确保第三方组件（如开源模型库）的安全性

此外，该文件特别强调“全生命周期安全”，要求从需求设计、开发、测试到运维各阶段嵌入安全控制，例如采用DevSecOps流程整合安全测试工具。

3. 双用途模型的滥用风险管理

《管理双用途基础模型的滥用风险》（NIST AI 800-1草案）提出了七项核心目标，包括：

1. 预测潜在滥用场景（如模型被用于网络攻击）
2. 制定风险缓解计划（如限制模型访问权限）
3. 防止模型盗窃（通过加密和访问控制）
4. 部署前后风险管理（如部署后持续监控异常行为）

该草案还建议开发者采用“透明性报告”机制，向用户披露模型的能力与限制，避免过度依赖。

三、技术工具与资源支持

1. 对抗性测试工具Dioptra

Dioptra是一个开源平台，允许开发者模拟多种对抗性攻击（如对抗样本注入、模型逆向工程），评估模型的鲁棒性。其模块化设计支持自定义测试场景，并生成量化报告以指导改进。

2. 安全开发框架的集成

NIST鼓励开发者将《指南》与现有框架（如MITRE ATT&CK）结合使用。例如，亚马逊云科技的Guardrails功能通过API集成内容过滤、敏感信息屏蔽和自动推理验证，补充了NIST的防护建议。

3. 行业协作与案例实践

OpenAI和Anthropic等头部企业已与NIST下属的人工智能安全研究所（AISIC）达成协议，承诺在模型发布前接受安全检查，并共享风险缓解经验。这种“安全前置”模式为行业树立了标杆。

四、行业影响与未来挑战

1. 推动全球标准统一

《指南》的发布加速了国际协作。例如，美英AI安全研究所联合测试计划旨在建立跨国模型评估机制，而ISO/IEC TS 22440等新标准正在制定中，以填补传统标准（如IEC 61508）在AI动态性方面的空白。

2. 企业级应用的实际挑战

尽管《指南》提供了系统方案，企业仍需应对以下难题：

• 技术复杂性：中小型企业可能缺乏实施高级防护措施的资源
• 合规成本：多国法规（如欧盟《AI法案》）的差异增加了合规难度
• 动态威胁：对抗性攻击技术持续演进，需动态更新防御策略

3. 未来研究方向

• 自动化安全验证：如利用形式化验证技术证明模型安全性
• 伦理与公平性：避免模型决策中的隐性歧视
• 联邦学习与隐私保护：在分布式训练中平衡数据效用与隐私

五、总结

NIST的《生成性AI与基础模型安全开发实践指南》为AI安全治理提供了从理论到实践的完整路径。其价值不仅在于风险识别与缓解，更在于推动技术创新与安全责任的平衡。随着AI技术的持续突破，开发者、政策制定者和学术界的多方协作将成为构建可信人工智能生态的关键。正如NIST主任Laurie E. Locascio所言：“生成式AI的变革潜力必须建立在安全基石之上”。他山之石可以攻玉，作为人工智能安全研究者，应该持续跟进国外在标准和实践上的进展和思路。