在AI应用中，机器学习(ML)模型是推动预测、推荐和自主行动的核心决策引擎。与依赖预定义规则和静态算法的传统IT应用不同，ML模型具有动态性——它们通过分析训练数据来形成自己的内部模式和决策过程。随着从新数据中学习，它们的行为会发生变化。这种自适应特性带来了独特的安全挑战。
保障这些模型的安全需要一种新的方法，该方法不仅要解决传统的IT安全问题，如数据完整性和访问控制，还要专注于保护模型的训练、推理和决策过程免受篡改。为了防范这些风险，需要采用一种称为机器学习安全运维(MLSecOps)的模型部署和持续监控的稳健方法。
为了了解MLSecOps如何帮助保护生产环境中的AI模型，让我们来探索ML模型部署的四个关键阶段。
发布阶段
发布阶段是AI模型进入生产前的最后检查点。在此阶段，模型会经历大量的测试和安全性验证。关键的安全性检查包括将模型打包到一个安全环境中、确保符合监管框架，以及对模型进行数字签名以保证其完整性。
以一家部署欺诈检测模型的金融服务公司为例。在发布前，安全团队会确保模型和它的依赖项都已详细记录，并且模型符合如GDPR或SOC 2等必要的法规。这个过程有助于识别潜在漏洞，如未经审查的开源库，这些漏洞可能会使公司面临攻击。
部署阶段
一旦模型发布，它就会进入部署阶段，在此阶段实施安全措施以确保模型在实时环境中的安全性。一种常见做法是使用代码化的策略，在部署过程中自动执行安全规则。
例如，一个使用机器学习进行库存预测的电子商务平台可能会设置自动化策略来监控其模型的安全态势。如果模型表现出风险行为——如未经授权的访问或异常数据操作——这些策略可以触发自动回滚或从生产中移除。这种方法有助于确保只有安全的模型被部署，并且任何潜在风险都能实时缓解。
运营阶段
部署后，AI模型在实时环境中运行时必须持续保障其安全性。这就是运行时安全措施(如访问控制、分段和监控滥用行为)变得至关重要的地方。
例如，可以应用分段策略来限制对模型的访问，确保只有授权人员才能与其交互。此外，组织应监控用户行为以寻找滥用或潜在威胁的迹象。如果检测到可疑活动，如API请求的异常模式，安全团队可以调整访问控制并采取适当措施保护模型免受进一步利用。
监控阶段
AI模型并非静态的，随着时间的推移，由于模型漂移或退化，其性能可能会下降。监控这些问题对于确保模型在生产环境中持续按预期表现至关重要。
监控在检测安全威胁方面也发挥着关键作用。例如，通过持续异常检测和性能监控，可以捕获对抗性攻击——恶意行为者操纵输入以迫使模型做出错误预测。如果没有这种程度的警惕性，这些攻击可能会在被发现之前造成长期损害。
最佳实践
为了保护ML模型免受新兴威胁，CISO应采用一种全面且主动的方法，从发布到持续运营都融入安全性。以下最佳实践为构建强大的防御体系提供了框架，确保ML模型在生产环境中保持安全、合规和弹性：
- 在发布阶段自动化安全性：确保模型在部署前经过自动化安全性检查，包括合规性验证和数字签名。
- 实施实时策略执行：使用代码化的策略在部署阶段自动执行安全规则，防止不安全的模型上线。
- 持续监控漂移和威胁：对模型漂移、退化和滥用进行持续监控对于维护AI系统在生产中的性能和安全性至关重要。
- 部署多层安全性：实施控件，如速率限制以管理请求数量并提高可用性、分段和实时威胁检测，以保护运营期间的模型。
从开发到部署，在ML生命周期的每个阶段实施安全措施都需要一个全面策略。
MLSecOps使得能够直接将安全性集成到AI/ML管道中，以实现持续监控、主动威胁检测和弹性部署实践。随着ML模型越来越多地嵌入到企业工作流程中，采用MLSecOps对于保护这些强大的决策引擎至关重要。
