随着人工智能技术的首席普及
，相关风险也在蔓延。信息安全负责人正面临保护尚未完全理解的安全系统的挑战，这构成了重大隐患 。何需

帕拉丁全球研究所最新报告《AI技术栈：技术与网络政策入门》系统剖析了AI系统的理解络安构建原理及主要安全风险分布 。该报告为首席信息安全官（CISO）提供了在实际环境中保障AI安全的技术角实践思路 。

简明而强大的栈网分层模型

报告将AI技术栈定义为五个相互依存但功能独立的层级：

数据层
：驱动AI系统的原始素材模型层：处理数据的算法与机器学习模型基础设施层 ：运行模型的算力与硬件环境应用层：连接AI与用户及其他系统的高防服务器接口治理层 ：涵盖整个技术栈的法律、伦理与安全框架

报告特别警告
："单层风险可能引发系统性连锁反应——被污染的全视训练数据集会破坏模型 ，导致应用部署时出现不可预测行为，首席最终酿成具有公共影响的信息治理事故。"确保AI安全需要在整个技术栈嵌入防护措施，安全并理解各层级的何需协同机制。

优先防护数据与模型层

在资源有限的理解络安情况下，应优先保护可能造成最严重损害的技术角数据层和模型层。报告明确指出  ："正确实施AI安全防护，栈网数据层与模型层最为关键 。服务器租用"这两层构成所有AI系统的基础 ，同时也存在极高脆弱性 。

攻击者深谙此道 。数据投毒 、模型窃取 
、对抗性输入和逆向攻击等手段都能操纵AI行为或窃取敏感信息。单个被污染的输入就可能扭曲模型输出，甚至引发未授权访问 。由于AI模型通常基于大量非结构化数据构建（部分涉及敏感信息），相关漏洞既难检测更难修复 。

报告建议采取以下基础防护措施：

对训练数据实施加密与访问限制采用数据脱敏与输入净化技术通过强认证和防火墙保护模型端点

报告强调："通过加密、访问控制和数据脱敏来保护数据层，对预防数据泄露、保护知识产权、免费模板维持用户信任及确保法规遵从都至关重要 。"

基础设施与应用层：延伸现有防护

相比需要新策略的模型层和数据层 ，基础设施层和应用层可采用更成熟的安全方案。多数CISO已具备云工作负载管理、API安全防护和企业系统最小权限管控经验 ，这些实践同样适用于AI领域，但风险等级更高。

例如基础设施层的GPU集群和专用AI芯片可能成为供应链攻击或资源劫持的高价值目标
。应用层则面临提示词注入（prompt injection）和API滥用等新型威胁
，报告特别指出"提示词注入
、API利用"以及"不安全内容生成 
、数据泄露"等风险 。云计算

防护建议包括：

在接口层部署TLS加密实施严格的基于角色的访问控制持续监控提示词与API的滥用行为治理层：尚待完善的关键环节

尽管技术栈其他层面侧重技术实现 ，聚焦政策、伦理与监督的治理层成熟度最低 ，但CISO绝不能忽视其重要性 。报告作者指出 ："治理层虽不成熟，却是建立AI信任的基石 ，需要突破僵化监管
 ，转向动态协议开发。"

这包括界定可接受使用范围 、亿华云确保人工监督机制 ，以及应对AI做出未授权决策或生成有害内容等边缘案例  。报告倡导借鉴TLS和DNSSEC等早期互联网安全标准的经验 ，建立由行业主导的灵活规范（而非一刀切的监管） 。CISO可通过制定内部治理协议发挥作用 ，特别是在开源模型和第三方AI工具使用方面 。

构建系统级安全思维

报告的核心观点之一是必须建立系统级安全观 。传统网络安全方案多围绕终端、网络或数据中心构建，但AI系统打破了这些边界  。模板下载

报告强调 ："组织需要制定精密的多层安全策略，针对性解决AI技术栈各层级的独特漏洞 。"这要求跨职能协作——数据团队负责训练管道
、开发者掌控应用、IT部门管理基础设施，若各自为政将导致AI风险管控出现盲区 。CISO必须主导或至少协调覆盖全技术栈的安全战略。