MLSecOps Practical Reference Guide

产品概述

MLSecOps Practical Reference Guide 是一份面向AI安全领域的开源实战参考指南，专注于机器学习安全、LLM/RAG/Agent安全、安全MLOps以及ML供应链控制。它为安全工程师、数据科学家和DevOps团队提供了一套系统化的方法论和最佳实践，帮助组织在AI系统的全生命周期中嵌入安全控制。

核心功能

该指南涵盖了从数据收集、模型训练到部署监控的完整MLSecOps流程，提供可操作的检查清单、威胁模型示例和策略模板。它特别针对LLM和RAG系统的独特攻击面（如提示注入、数据投毒、模型窃取）给出了缓解措施。

主要特性

• 开源且社区驱动：内容由全球安全专家贡献，持续更新，确保与最新威胁保持同步。
• 覆盖全生命周期：从数据治理、模型安全评估到运行时监控，提供端到端的安全控制建议。
• LLM/RAG专项防护：深入分析大语言模型和检索增强生成系统的安全风险，如幻觉攻击、敏感信息泄露。
• 实用检查清单：每个章节都包含可立即执行的检查项，便于团队落地安全策略。
• 与MLOps工具集成：指导如何将安全控制嵌入到Kubeflow、MLflow等主流MLOps平台。

适用场景

• 企业AI安全团队：需要建立或完善ML安全策略的团队，可参考本指南制定内部标准。
• LLM应用开发者：正在构建基于LLM或RAG的应用，希望提前识别并缓解安全漏洞。
• 合规与审计人员：需要评估AI系统安全合规性的专业人士。

无论你是AI安全新手还是资深专家，MLSecOps Practical Reference Guide 都能为你提供宝贵的参考，助力构建更安全的AI系统。