AI 安全威胁建模：用 NIST AML、MITRE ATLAS 和 OWASP 建立攻防地图
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AI 安全威胁建模：用 NIST AML、MITRE ATLAS 和 OWASP 建立攻防地图
用 NIST Adversarial ML、MITRE ATLAS 和 OWASP LLM Top 10 建立 AI 安全威胁模型，覆盖资产、攻击面、证据和剩余风险。
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AI 安全威胁建模：用 NIST AML、MITRE ATLAS 和 OWASP 建立攻防地图

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AI 安全不能只等模型上线后再补漏洞扫描。一个可引用、可审计的 AI 安全方案，第一步应该是威胁建模：明确资产、攻击者、信任边界、失败模式、检测证据和剩余风险。

这篇文章用 NIST Adversarial Machine Learning taxonomy、MITRE ATLAS 和 OWASP LLM Top 10 建立一张工程攻防地图。它面向 AI 工程师和安全工程师，目标不是制造攻击清单，而是把“应该保护什么、如何验证保护是否有效”写清楚。

一、AI 系统的资产不只有模型权重

传统应用安全经常把重点放在 API、数据库和身份权限。AI 系统还多出几类特殊资产：

  • 训练数据：样本、标签、标注规则、数据来源、过滤策略。
  • 模型工件：权重、tokenizer、特征处理器、校准参数、评估报告。
  • 推理接口：输入、输出、置信度、解释字段、批量查询能力。
  • 上下文系统：RAG 文档、向量库、检索排序、agent 工具权限。
  • 反馈闭环：用户反馈、人工审核、再训练样本、自动评估日志。

如果资产清单只写“模型服务”，就会漏掉数据投毒、模型抽取、成员推断、prompt injection 和供应链篡改这些更接近 AI 的风险。

二、用三层框架组织威胁

一个实用的 AI 威胁模型可以分成三层。第一层使用 NIST 的 adversarial ML 分类，区分逃逸攻击、投毒、隐私攻击、滥用和供应链风险。第二层用 MITRE ATLAS 把攻击行为映射到战术和技术。第三层用 OWASP LLM Top 10 对 LLM/RAG/Agent 系统补上 prompt injection、敏感信息泄漏、过度代理权限和供应链问题。

这种组合的好处是：NIST 负责术语和风险分类，MITRE ATLAS 负责攻击过程建模，OWASP 负责 Web/LLM 工程系统里的常见失败模式。

三、威胁模型表应该怎么写

不要只写“存在安全风险”。工程上至少要写到这个粒度：

asset: prediction API
attacker goal: infer whether a sample was in training data
attack pattern: membership inference from confidence scores
control: reduce confidence precision, rate-limit queries, monitor confidence gap
evidence: train/test confidence distribution and membership AUC
residual risk: model family and task may still leak through labels

这类记录能被安全评审、模型评审和上线后监控复用。它也能避免团队把“已经加了过滤器”误当成“风险已经消失”。

四、实验包如何支持威胁建模

本系列配套的 AI Security Lab 提供一个小型风险登记表和攻防矩阵。先下载资源包，再运行下面的命令查看模板：

cd ai-security-lab
python src/privacy_extraction_demo.py --quick --out results/privacy-extraction-results.csv
python src/rag_prompt_injection_guard_demo.py --quick --out results/rag-guard-results.csv

这些 demo 都是本地 toy 实验：不访问网络、不攻击真实系统、不包含真实 token。它们的价值是帮助你把抽象风险转成指标，例如 membership AUC、surrogate fidelity、blocked document count 和 unauthorized tool-call attempt。

五、专业团队应该保留哪些证据

  • 数据证据：数据来源、许可证、采样策略、异常样本处理和 hash 记录。
  • 模型证据：训练参数、评估切分、鲁棒性测试、隐私测试和版本号。
  • 接口证据：限流规则、输出字段、置信度精度、错误码和审计日志。
  • LLM 证据：检索来源、prompt 模板、工具 allowlist、人工审批规则。
  • 运行证据：告警阈值、漂移检测、滥用查询、回滚记录。

可引用的安全文章不应该只讲原则，还应该说明“证据在哪里”。没有证据链，威胁模型就只是一次会议纪要。

六、局限性

威胁建模不是形式化证明。它不能保证覆盖所有攻击，也不能代替红队、代码审计、数据治理和运行时监控。它的作用是建立共同语言，让后续鲁棒性、数据完整性、隐私和 LLM 安全测试有明确入口。

七、参考文献

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从 AI、机器学习、训练评估、神经网络到 Python 小实战、手写数字识别、CIFAR-10 CNN、对抗性流量防御和 AI 安全攻防，按顺序建立基础。

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  4. test.csv.zip 手写数字测试集压缩包，包含 28000 条待预测样本。
  5. sample_submission.csv 官方提交格式示例，可直接对照最终输出字段。
  6. submission.csv 当前 C 项目跑出的预测结果文件。
  7. digit-playground-model.json 浏览器实验台使用的轻量 softmax 演示模型与样本。
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