为何AI安全态势管理如今已成为优先事项
根据Forrester近期发布的研究报告《AI检测面主要趋势》，各组织亟须重新思考如何管理和保护AI系统。传统安全措施并非针对动态、智能体驱动的AI而设计。因此，AI安全态势管理（ASPM）正迅速成为一项关键能力。
Forrester报告从AI基础设施、数据、模型、应用和身份这五个主要维度剖析了威胁形势，并呼吁采取主动的实时策略来缓解风险。
Forrester如何看待不断演变的AI风险格局
报告明确指出：AI模型漂移、提示词注入、数据泄露和API配置错误正使企业面临日益增大的风险，其中许多问题往往直到为时已晚才被发现。这些问题当前已经存在，尤其是在AI智能体开始自主做出业务决策的情况下。
从影子API和静默模型更新，到数据投毒和输出幻觉，Forrester强调需要采用分层且可灵活调整的控制措施。
什么是AI安全态势管理？
AI安全态势管理是指对AI系统进行持续监控、评估和保护。当AI系统处于运行时或推理阶段（即经过训练的模型运用其理解能力实时生成原创输出）时，ASPM至关重要，需要采用稳健的方法，包括：
- 基础设施安全（云配置错误、权限过度）
- 训练和运行时数据保护（DLP、PII控制）
- 模型监控和红队测试（提示词注入、对抗性测试）
- 应用层防御（供应链漏洞、滥用）
- 身份治理（针对用户、应用和智能体的基于角色的访问控制）
Forrester的框架证实，保护AI并非依靠单一控制措施，而是一个持续的生命周期。
为何运行时AI安全必须纳入安全态势策略
AI运行时是模型接触真实数据、真实用户和实际风险的环节。如果只在训练或部署阶段保护AI，企业仍将面临风险。因此，运行时层保护是ASPM的基础。
我们长期以来一直倡导这种方法，因为我们发现，在组织的各种用例中，AI的使用量在这一阶段显著增长。原因有很多，包括模型训练的相关成本，以及在应用阶段使用AI更为便捷。
F5如何帮助企业增强AI安全态势
F5提供了一个专为AI安全态势管理打造的平台，直接契合Forrester报告中指出的核心需求：
- 安全评分框架：一种专有评分系统，可在单个模型和完整AI系统上线前，分别评估模型的安全性和系统的韧性
- F5 AI Red Team：通过智能体式对抗测试，抢在攻击者之前发现漏洞
- F5 AI Guardrails：可自定义的实时安全扫描器，可在不影响性能的情况下阻止提示词注入、越狱和数据外泄
- 可观测性：针对所有模型、应用和智能体提供基于角色的可见性、风险监控和合规报告
这些工具协同工作，在整个AI生命周期中形成持续反馈闭环，涵盖从模型选择到正式投入生产的各个阶段。
AI安全态势管理始于部署前
Forrester的报告明确指出：AI风险已经开始影响企业。无论是部署Copilot、RAG管道还是AI智能体，AI安全态势管理都必须立即启动。
F5正可帮助您做到这一点，通过主动开展红队测试、提供实时防御和全生命周期监管，助力安全创新。
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