Q/GDLS 27001-2025《人工智能安全数字靶场技术规范》技术标准

前  言

本标准依据 GB/T 1.1-2020《标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。

随着人工智能技术的广泛应用，其面临的数据安全、模型安全、系统安全和伦理安全等风险日益凸显。为系统化地开展人工智能安全技术研究、攻防演练、产品测评和人才培养，需建设一个高仿真的虚拟化测试与演练环境，即人工智能安全数字靶场。为确保本公司人工智能安全数字靶场建设的技术先进性和实用性，特制定本标准。

本标准由深圳市蓝典信安科技有限公司提出并起草。

本标准起草部门：深圳市蓝典信安科技有限公司人工智能实验室

本标准主要起草人：叶绍琛、蔡国兆、黎治声、揭育奎、韩江、陈丹玲

本标准于2025年12月1日首次发布。

人工智能安全数字靶场技术规范

1 范围

本标准规定了人工智能安全数字靶场（以下简称“靶场”）的总体要求、技术要求、测试与评估要求以及运维保障要求。

本标准适用于指导本公司人工智能安全数字靶场的规划、设计、开发、部署、测试、运维和应用。外部合作单位在参与本公司相关项目建设时，也应参照本标准执行。

2 规范性引用文件

下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。

GB/T 22239-2019 信息安全技术 网络安全等级保护基本要求

GB/T 35273-2020 信息安全技术 个人信息安全规范

GB/T 37988-2019 信息安全技术 数据安全能力成熟度模型

ISO/IEC 27001 信息安全管理体系标准

NIST AI RMF (人工智能风险管理框架) 核心概念

3 术语和定义

下列术语和定义适用于本文件。

3.1 人工智能安全 AI Security

指保护人工智能系统（包括其数据、模型和供应链）免受攻击、滥用、破坏或未授权访问，并确保其行为符合预期和伦理规范的所有措施。

3.2 数字靶场 Digital Range

一个基于虚拟化、软件定义网络和仿真技术构建的，用于模拟真实网络与信息系统环境，进行网络安全技术研究、测试、演练和评估的综合性平台。

3.3 人工智能安全数字靶场 AI Security Digital Range

专门针对人工智能系统及其依赖环境（数据、算法、算力、应用）构建的数字靶场，用于复现、研究、测试和演练针对AI系统的各类安全威胁与防御技术。

3.4 靶标 Target

部署在靶场中，用于作为攻击、测试或评估对象的实体，如：AI模型服务、训练数据集、AI应用系统、AI芯片或框架环境等。

3.5 场景剧本 Scenario

为达成特定演练或测试目标（如：数据投毒攻击、模型窃取、对抗样本生成等）而预定义的、包含环境拓扑、靶标配置、任务流程和评估规则的完整方案。

4 总体要求

4.1 建设目标

靶场应能构建一个高仿真、高可控、可度量的AI安全实验与演练环境，实现AI模型安全测评、AI系统攻防对抗、AI安全人才培养和AI安全技术研究验证四大核心目标。

4.2 设计原则

高保真性：能逼真模拟真实AI业务场景、数据流和计算环境。

高灵活性：支持快速编排和部署多种AI靶标、攻击工具和防御方案。

强隔离性：确保不同实验/演练环境之间，以及靶场与公司生产网络之间的逻辑或物理隔离。

可复现性：所有实验过程和结果应可记录、可追溯、可复现。

可度量性：提供多维度的评估指标和量化分析能力，对安全事件和防御效果进行精准度量。

4.3 体系架构

靶场应采用分层解耦的体系架构，至少包括：

基础设施层：提供计算、存储、网络及专用硬件（如GPU）资源池。

资源管理层：提供虚拟化、容器化及软件定义网络能力，实现资源的统一调度。

靶场能力层：提供靶场核心引擎，包括场景编排、环境构建、数据仿真、流量生成、监控审计等。

应用服务层：提供用户交互界面和各类服务，如场景市场、实验管理、攻防对抗平台、测评报告等。

安全与管理体系：贯穿各层的安全防护和运维管理功能。

5 技术要求

5.1 基础设施层

应支持异构计算资源（CPU、GPU、NPU等）的统一纳管和弹性分配。

应提供高性能存储，满足大规模数据集的高速读写需求。

网络架构应支持Overlay技术，实现灵活的网络拓扑定义和隔离。

5.2 资源管理层

应支持主流虚拟化技术（如KVM、VMware）和容器技术（如Docker, Kubernetes）。

应具备镜像/模板管理能力，预置主流AI框架（TensorFlow, PyTorch等）和靶标环境模板。

应提供软件定义网络控制器，支持自定义网络策略和流量控制。

5.3 靶场能力层

场景编排引擎：支持图形化或脚本化方式，灵活定义和快速部署包含多个靶标和网络的复杂场景。

数据仿真与生成：支持合成数据生成、敏感数据脱敏/仿真，以及符合特定分布的数据集构建。

AI攻防工具箱：集成或支持接入主流的AI安全攻防工具库，涵盖数据投毒、模型逆向、对抗样本、成员推理等攻击技术，以及对抗训练、后门检测等防御技术。

监控与审计：能实时监控场景运行状态、资源占用、网络流量、模型API调用和攻击行为，并生成完整、不可篡改的审计日志。

评估与度量系统：提供预置和自定义的评估指标（如模型准确率下降程度、对抗样本成功率、防御策略开销等），支持自动化评估和可视化分析。

5.4 应用服务层

用户门户：为研究人员、渗透测试人员、学生等不同角色提供统一的Web访问入口。

场景市场：提供标准化的AI安全攻防、合规测评等场景剧本，支持一键部署。

实验管理：支持实验生命周期的全流程管理（创建、启动、暂停、保存、恢复、终止）。

对抗演练平台：支持红蓝对抗、夺旗赛等组织形式，具备队伍管理、flag发放、积分排名等功能。

报告中心：能自动生成结构化的测试报告和演练分析报告。

5.5 安全与管理

靶场自身安全：应符合GB/T 22239-2019中三级或以上安全要求，具备访问控制、漏洞管理、入侵检测等能力。

实验环境隔离：确保不同用户、不同任务之间的环境完全隔离，防止相互干扰和信息泄露。

数据安全管理：对靶场内的训练数据、测试数据、模型文件等进行分类分级管理，操作符合GB/T 35273-2020和GB/T 37988-2019相关要求。

操作审计：对所有用户和管理员的操作行为进行全程记录和审计。

6 测试与评估要求

6.1 测试环境

测试应在与生产环境相似的独立环境中进行。

6.2  功能测试

应对第5章中规定的各项技术要求进行逐项测试，确保功能实现完整、正确。重点测试场景快速构建与销毁、攻防工具调用、监控数据采集和评估报告生成等核心功能。

6.3 性能测试

并发能力：支持同时运行不少于10个中等复杂度的AI安全实验场景。

环境构建时间：典型AI模型测试环境的构建时间应小于5分钟。

资源调度效率：GPU等关键资源的申请与释放延迟应低于60秒。

6.4 安全测试

应对靶场平台自身进行渗透测试和安全评估，确保无高风险漏洞。验证其隔离机制的有效性，确保实验内部攻击无法逃逸。

7 运维与保障要求

应建立专门的靶场运维团队，制定运维手册和应急预案。

应定期对平台软件、基础镜像、工具库进行更新和升级。

应建立知识库，积累沉淀优秀的场景剧本、攻击手法和防御案例。

应提供7×24小时的平台监控和故障告警能力，核心服务可用性不低于99.9%。

附录 A

（资料性附录）

核心能力指标参考