文章总结： 人工智能控制矩阵(AICM)是首个适用于云基AI系统的厂商中立框架，基于CSA的云控制矩阵，融入AI安全最佳实践，涵盖18个安全领域和243项控制目标，全面覆盖AI系统全生命周期安全要点。该框架与ISO42001、ISO27001、NISTAIRMF1.0及BSIAIC4等主流标准实现映射，助力组织构建适配自身需求的AI安全体系，推动AI技术在安全合规前提下高效落地。
综合评分： 86
文章分类： AI安全,技术标准,政策法规,安全建设,软文广告
人工智能控制矩阵
原创
AISAIL
安全进化论
2025年9月1日 15:05
广东
一、概要
人工智能控制矩阵（AICM）是首个适用于云基人工智能系统的厂商中立框架，为组织安全、负责任地开发、实施和运营人工智能技术提供关键支撑。 该框架由行业专家研发，以云安全联盟（CSA）的云控制矩阵（CCM）为基础，融入最新人工智能安全最佳实践，确保在云环境中适配AI技术的独特需求。 AICM涵盖18个安全领域，包含243项控制目标，全面覆盖AI系统全生命周期的安全要点。同时，它实现了与主流标准的映射，包括ISO 42001、ISO 27001、NIST AI RMF 1.0以及BSI AIC4等，助力组织在遵循行业规范的同时，构建适配自身需求的AI安全体系，推动AI技术在安全合规的前提下高效落地。
二、核心内容
AICM的GRC领域通过结构化控制项指导企业落地实践，控制域与控制项包括：
控制域与控制项
- 审计与鉴证（Audit & Assurance）：包括审计与鉴证政策、独立评估、基于风险的规划评估、合规性审查等多个控制项，确保AI系统的审计和合规性。
- 应用程序与接口安全（Application & Interface Security）：涵盖应用程序安全策略、安全基线要求、安全指标、安全生命周期管理等，保障AI应用程序的安全性。
- 业务连续性管理与运营韧性（Business Continuity Management and Operational Resilience）：包括业务连续性管理策略、风险评估、恢复计划等，确保AI系统在面临中断时能够迅速恢复。
- 变更控制与配置管理（Change Control and Configuration Management）：涉及变更管理策略、质量测试、变更授权等，确保AI系统的变更得到妥善管理和控制。
- 密码学、加密与密钥管理（Cryptography, Encryption & Key Management）：包括加密策略、密钥生成、密钥轮换等，保护AI系统中的数据传输和存储安全。
- 数据中心安全（Datacenter Security）：涵盖设备处置、物理访问控制、环境系统等，确保数据中心物理环境的安全。
- 数据安全与隐私生命周期管理（Data Security and Privacy Lifecycle Management）：包括数据分类、数据流文档、数据所有权等，保护AI系统中的数据安全与隐私。
- 治理、风险与合规（Governance, Risk and Compliance）：涉及治理计划、风险管理、组织策略评审等，确保AI系统的治理、风险管理和合规性。
- 人力资源（Human Resources）：包括背景调查、技术可接受使用策略、安全意识培训等，提高员工的安全意识和行为规范。
- 身份与访问管理（Identity & Access Management）：涵盖身份管理策略、强密码策略、访问控制等，确保AI系统资源的访问安全。
- 互操作性与可移植性（Interoperability & Portability）：包括互操作性策略、应用程序接口可用性、数据可移植性合同义务等，促进AI系统的互操作性和数据可移植性。
- 基础设施安全（Infrastructure Security）：涉及基础设施安全策略、容量规划、网络安全等，保障AI系统运行的基础设施安全。
- 日志记录与监控（Logging and Monitoring）：包括日志记录策略、审计日志保护、安全监控等，确保AI系统的操作和事件可追溯和监控。
- 模型安全（Model Security）：涵盖模型训练安全、模型文档、模型完整性检查等，保护AI模型的安全性和完整性。
- 安全事件管理、电子数据展示和云取证（Security Incident Management, E-Discovery, & Cloud Forensics）：包括安全事件管理策略、事件响应计划、漏洞管理等，确保AI系统能够及时响应和处理安全事件。
- 供应链管理、透明度和问责制（Supply Chain Management, Transparency, and Accountability）：涉及供应链风险管理政策、SSRM（共享安全责任模型）指导、供应链评估等，确保AI系统供应链的安全性和透明度。
- 威胁与漏洞管理（Threat & Vulnerability Management）：包括威胁分析、漏洞修复计划、恶意软件防护等，持续监控和缓解AI系统面临的威胁和漏洞。
- 通用端点管理（Universal Endpoint Management）：涵盖端点设备策略、应用程序审批、兼容性检查等，确保AI系统所使用的端点设备的安全性和合规性。
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FreeBuf 帮会简介
「智盾矩阵·大模型安全智库」帮会是FreeBuf知识大陆的重量级帮会，目前已入选FreeBuf钻石星选帮会——官方认证高信誉与高质量，帮会聚焦人工智能与大模型安全领域，致力于打造全球视野下的专业资源聚合平台。截止目前帮会已累计更新2100+文档资源，为从业者提供从理论到实践的全维度知识支持。
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工业和信息化领域人工智能安全治理标准体系建设指南（2025版）
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