蝉鸣报告（原爱报告知识星球）
近日，云安全联盟大中华区发布了一份名为《24年AI组织责任核心安全责任报告》的研究报告。这份报告深入探讨了人工智能和机器学习系统开发和部署中的组织责任，特别关注了信息和网络安全方面的核心安全领域。报告综合了数据保护、模型漏洞管理、MLOps流水线强化以及负责任的人工智能治理政策等方面的专家推荐最佳实践，旨在指导企业如何在安全和合规的前提下进行人工智能的设计、开发和部署。报告中包含了大量有价值的内容，对于理解AI在医疗保健中的信息技术治理、风险与合规具有重要意义，为行业提供了宝贵的参考和指导。
在医疗保健领域，信息技术的治理、风险与合规性是至关重要的。这份报告深入探讨了这些问题，提供了一个全面的框架，帮助组织确保人工智能系统在其整个生命周期中的安全性、隐私性和完整性。
报告首先强调了数据安全和隐私的重要性。在人工智能中，数据的真实性、匿名化、假名化、数据最小化、访问控制以及安全存储和传输是保护敏感信息和遵守数据保护法规的关键。例如，数据真实性是指保证用于训练、测试和部署AI模型的数据是真实、准确和可靠的。如果数据不真实或被操纵，模型可能会学习不正确的模式，导致性能不佳，并可能基于这些预测做出不正确的决策。
模型安全是另一个关键领域。报告讨论了访问控制、安全运行环境、漏洞和补丁管理、MLOps流水线安全、AI模型治理和安全模型部署的意义。通过实施强有力的安全控制和治理流程，组织可以降低与AI模型相关的风险，并确保其可靠和值得信赖的运行。
漏洞管理是人工智能安全的另一个关键方面。报告强调了维护AI/ML资产清单、进行持续漏洞扫描、确定风险优先级、补救跟踪工作、处理异常和建立报告指标的必要性。这些做法能够使组织主动识别和解决漏洞，最大限度地减少安全漏洞问题的可能性，并确保人工智能系统的持续安全。
报告中提到的一个关键点是，人工智能安全是一个持续的过程，需要不断的监控、适应和改进。随着技术和威胁的发展，组织需要不断更新他们的安全措施，以保持其有效性。这包括使用最新的技术和工具，如自动化扫描工具，以识别和解决安全漏洞。
报告还强调了在所有利益相关者之间塑造安全协作的文化的重要性。这包括管理层、技术团队、治理机构和最终用户。通过共同努力并遵守相关原则和实践，组织可以释放人工智能的变革潜力，同时确保所有利益相关者的安全、隐私和信任。
总的来说，这份报告提供了一个全面的视角，帮助我们理解在医疗保健中信息技术治理、风险与合规性的重要性。通过遵循报告中的建议和最佳实践，组织可以确保他们的人工智能系统是安全的、合规的，并且能够保护患者的隐私。
这篇文章的灵感来自于《医疗保健中的信息技术治理、风险与合规（第二版）》报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。
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