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本文由黑鸟撰写，基于Trailofbits专栏，系统梳理了AI全链路安全风险。核心观点是AI安全不能仅关注模型幻觉或提示注入，而需覆盖训练数据、MLOps流水线、模型存储、推理硬件及智能体等环节。关键发现包括SleepyPickle攻击利用pickle序列化缺陷植入后门、数据投毒与Datasig溯源方案、图像缩放解析漏洞及Anamorpher工具。可操作建议包括优先使用safetensors格式、引入AIBOM管理、定期使用Buttercup等工具进行自动化压力测试，并强调全链路前置防护的重要性。

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