由 Simon AI安全新规震撼来袭！ETSI发布全球首个AI网络安全标准，企业如何应对数据投毒、模型混淆等全新威胁？开发者、运营者责任明确，你的公司准备好了吗？
欧洲AI安全新标ETSI EN 304 223发布，为企业部署划定“安全基线”
欧洲电信标准化协会（ETSI）近日正式发布了全球首个广泛适用的AI网络安全标准——ETSI EN 304 223。该标准为人工智能系统确立了基础安全要求，企业必须将其纳入治理框架。它作为欧盟《人工智能法案》的重要补充，旨在应对AI特有的安全风险。
【核心要点】
* 填补传统安全空白：标准明确指出，AI系统存在数据投毒、模型混淆、间接提示注入等传统软件安全措施难以覆盖的特定风险。其适用范围广泛，涵盖从深度神经网络、生成式AI到基础预测系统，仅严格用于学术研究的系统被明确排除。
* 明确三大责任角色：标准清晰定义了开发者、系统运营者和数据托管方三大技术角色，以解决企业AI应用中“风险归属不清”的普遍难题。许多企业可能身兼多职，例如，一家为反欺诈而微调开源模型的金融机构，将同时承担开发者和运营者的双重责任，需履行更严格的义务。
* 安全需“左移”，贯穿全生命周期：安全不再是部署阶段的“事后补丁”。标准要求在设计阶段就进行威胁建模，应对AI原生攻击。开发者也需限制系统功能以减少攻击面，例如，若仅需文本处理，则应禁用多模态模型中不必要的图像或音频处理能力。这促使技术领导者重新思考是否真的需要部署庞大、通用的基础模型。
* 强化供应链与资产管理：企业若使用文档不全的第三方或开源AI组件，必须证明其合理性并记录相关安全风险。采购团队将难以接受“黑箱”方案。开发者需为模型组件提供加密哈希值以供验证，并记录公开训练数据的来源URL和时间戳，为事后溯源调查（如排查训练阶段是否遭数据投毒）提供必要审计线索。
* 规范运维与“退役”：标准将重大更新（如基于新数据重新训练）视同新版本部署，需重新进行安全测试。系统运营者必须持续监控日志，不仅要关注运行状态，更要检测可能预示安全漏洞的“数据漂移”或行为渐变。当模型停用或转移时，必须由数据托管方确保数据和配置细节的安全处置，防止敏感信息通过废弃硬件或云实例泄露。
* 要求定制化安全培训：企业需审查现有网络安全培训计划，确保培训内容针对特定角色定制，使开发者掌握AI安全编码，普通员工也能警惕通过AI输出进行的社会工程学攻击。
！专家观点！
ETSI人工智能安全技术委员会主席Scott Cadzow表示：“ETSI EN 304 223为保护AI系统建立共同、严格的基础迈出了重要一步。在AI日益融入关键服务和基础设施的当下，这份反映技术复杂性与部署现实、清晰实用的指南价值不可低估。该框架是广泛协作的成果，意味着组织可以对那些具备韧性、可信且安全设计的AI系统充满信心。”
实施价值与未来展望
遵循该标准基线要求，通过强制实施文档化审计追踪、清晰的角色定义和供应链透明度，企业不仅能降低AI应用风险，还能为未来的监管审计建立可辩护的立场。据悉，一份即将发布的技术报告（ETSI TR 104 159）将把这些原则具体应用于生成式AI，重点解决深度伪造和虚假信息等问题。
延伸思考：
1. 对于同时承担“开发者”与“系统运营者”双重角色的企业，如何在组织架构和内部流程上有效划分并落实这两套不同的安全责任，以避免出现管理盲区？
2. 标准要求记录公开训练数据的详细来源，这对于严重依赖互联网规模数据训练的大语言模型（LLM）提供商而言，将带来怎样的合规成本与技术挑战？是否会推动行业训练数据源的变革？
阅读 ArtificialIntelligence News 的原文，点击链接。