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当公司已经拥有人工智能试点、RAG、聊天机器人或使用外部人工智能服务，但对安全、数据和风险管理没有信心时，就需要进行安全人工智能审计。
包含什么
数据
什么被传输到人工智能，其中存储请求和响应。
访问权限
角色、管理员、用户、来源和权限。
建筑学
模型、RAG、集成、日志、循环和操作。
风险
PD、商业秘密、幻觉、即时注入、供应商锁定。
如果审核表明场景可以投入商业运营，下一步就是设计 安全的人工智能自动化：人工智能代理的架构、角色、日志、人机交互和操作规则。
输出端的伪影
| 人工制品 | 为什么需要它？ |
|---|---|
| 风险登记册 | AI环境的优先事项和风险。 |
| 安全检查表 | 数据、访问和日志的控制要求。 |
| 建筑笔记 | 当前架构的注释。 |
| 消除路线图 | 修正和发展计划。 |
团队构成
AI/API环境渗透测试
如果AI解决方案发布了API、小部件、回调点、代理或与外部服务的集成，则在安全AI审核后可能需要进行渗透测试。它不检查模型本身，而是检查 Web/API、授权、访问、文件处理、提示和 API 滥用场景以及安全环境边界。
常见问题
这是模型代码审核吗？
不会。主要关注的是人工智能的企业架构、数据、集成、接入和运营。
适合外部AI服务吗？
是的，如果您需要了解哪些数据和流程属于外部循环。
它可以与飞行员结合吗？
是的，安全审计可以在飞行员之前进行，也可以与他同时进行。
外部人工智能服务和攻击面
如果 AI 脚本使用公共 API、Web 小部件、代理、云存储、回调点或外部 LLM 服务，则应将它们视为外部攻击面的一部分。作为安全AI审计的一部分，RESTART不仅检查数据和角色，还检查AI环境的哪些技术点对外部可见以及它们是如何控制的。
审核后：实验室中试
安全人工智能审计显示AI 环境中的风险和中断。如果在审核后，您需要检查特定措施 - 屏蔽、日志、访问、DLP、SIEM/SOAR、API 保护或安全 RAG，则下一步可以在网络安全实验室中针对一组有限的场景进行。
给我们发邮件
写信给我们： info@restart.re 或点击下面的按钮。对于第一封信，简要描述概要、组织的作用、当前系统、局限性和期望的结果就足够了。
给我们发邮件请求格式
我们就音量、时间和输出工件达成一致 - 并在短时间内启动它。
