文章总结： 《人工智能算法安全评估规范》规定了AI算法在生命周期各阶段的安全要求与评估方法，确立了基础级、标准级、增强级、严格级四个安全等级，核心评估指标包括攻击成功率、拒绝回答率、模型窃取程度和平均攻击查询次数。文档详细描述了白盒与黑盒对抗攻击测试流程，针对判别式和生成式AI算法分别提出了设计、开发、测试、部署、运维、更新各阶段的安全要求与评估方法，并给出了评估实施流程、风险分析及文本生成大模型的评估案例。 综合评分： 78 文章分类： AI安全,安全建设,技术标准,应用安全,安全运营

人工智能算法安全评估规范

计算机与网络安全

2026年2月8日 18:04 山东

《人工智能算法安全评估规范》规定了人工智能算法在设计、开发、测试、部署、运维及更新等阶段的安全要求，描述了对应的证实方法，确立了人工智能算法安全评估实施的程序，适用于智能系统或平台中采用的人工智能算法的安全评估与保护。

概述

评估指标体系：评估指标包括攻击成功率、拒绝回答率、模型窃取程度、平均攻击查询次数。攻击成功率为攻击成功样本数量占总攻击样本数量的比例，公式为ASR= Ns/N ×100%（Ns为攻击成功样本数量，N为总攻击样本数量）；拒绝回答率为生成式人工智能算法拒绝生成或提供回答的比例，公式为RR= Nr/N ×100%（Nr为拒绝回答的输入次数，N为总输入次数）；模型窃取程度为代理模型与原始模型之间的性能差异，公式为MSD= σx ∈Dδ(x)（D为数据集，x为数据样本，δ(x)为指示函数）；平均攻击查询次数为攻击成功所需的平均模型查询次数。

安全等级：分为基础级、标准级、增强级和严格级4个安全等级。基础级适用于低风险场景，关注基本安全防护；标准级适用于中等风险场景，要求较全面安全防护；增强级适用于高风险场景，需全面严谨安全防护能力；严格级适用于极高风险场景，强调最高标准安全保障。各级评价指标阈值不同，如判别式算法基础级攻击成功率>30%，标准级≤30%，增强级≤10%，严格级≤5%。

对抗攻击测试方法

白盒攻击测试：测试者完全掌握算法内部细节，流程包括评估准备、对抗样本生成、测试与评估三大步骤，细分为加载测试数据集、构建并加载模型、选择损失函数、计算梯度信息、生成对抗样本、执行推理过程、获取推理结果、计算评估指标八个子步骤。

黑盒攻击测试：测试者不掌握算法内部结构，仅通过输入输出构建对抗样本，流程包括评估准备、对抗样本生成、测试与评估三大步骤，细分为接口分析、自建测试数据集、构造对抗样本、执行推理过程、获取推理结果、计算评估指标六个子步骤。

判别式人工智能算法安全评估要求和评估方法

安全要求：通用条款包括数据管理、数据合规审查、个人数据保护、算法可解释性、模型鲁棒性、日志机制、访问控制、第三方组件管理、攻击测试用例库管理等；设计阶段要求训练数据安全审查、鲁棒模型架构设计、应急处理方案设计、分布式架构安全设计等；开发阶段要求训练数据管理、对抗训练、输入输出监控、防止逻辑修改等；测试阶段要求测试数据独立性、对抗性攻击测试等；部署阶段要求运行环境安全、模型参数加密存储等；运维阶段要求运行状态监控、漏洞修补、访问权限管理等；更新阶段要求更新包验证、版本管理与回滚、更新记录等。

评估方法：通用条款通过检查加密措施、数据来源声明、隐私保护技术、可解释性测试工具、对抗攻击测试、日志记录机制、访问控制模拟、组件台账审查、测试用例库检查等评估；设计阶段通过数据审计工具、模型架构安全性测试、风险分析与应急流程验证、身份认证与聚合机制审查等评估；开发阶段通过数据处理流程审计、对抗样本引入测试、输入输出场景模拟、代码逻辑分析等评估；测试阶段通过数据隔离检查、对抗攻击模拟等评估；部署阶段通过运行环境安全性评估、加密参数测试等评估；运维阶段通过监控系统功能测试、漏洞补丁测试、访问权限测试等评估；更新阶段通过更新包校验、版本管理测试、操作记录测试等评估。

生成式人工智能算法安全评估要求和评估方法

安全要求：通用条款包括训练数据集合规审查、生成内容限制机制、内容真实性验证、用户交互与反馈机制、输入数据检测、隐私合规、安全对齐、生成过程记录、第三方组件管理、攻击测试用例库管理等；设计阶段要求约束机制设计、输出可控性与可解释性设计、恶意输入抵抗机制设计、隐私泄露防止设计、分布式模型分片存储策略设计等；开发阶段要求模型安全性对齐、输入数据检测机制引入、过拟合风险减少等；测试阶段要求生成内容安全性测试、复杂输入提示响应测试、应急中断机制测试、隐私保护合规性验证等；部署阶段要求内容实时过滤审查、用户交互安全管理等；运维阶段要求模型更新管理、用户反馈收集、生成内容追溯机制等；更新阶段要求更新版本测试、更新影响评估与应急方案制定等。

评估方法：通用条款通过数据来源声明审查、生成规则设置审查与模拟测试、真实性验证工具与抽样检查、反馈机制模拟测试、输入过滤机制测试、隐私处理流程审查、对抗性攻击测试、日志记录机制检查、组件台账审查、测试用例库检查等评估；设计阶段通过算法设计文档审查、输出测试与解释性分析、恶意输入测试、隐私保护措施检查、模型分片存储与访问控制检查等评估；开发阶段通过多维度测试集测试、恶意输入测试集引入、过拟合检测与隐私测试工具评估等评估；测试阶段通过广泛输入情境测试集检测、复杂提示测试集构建、有害内容生成场景模拟、隐私评估记录查验等评估；部署阶段通过内容过滤审查机制测试、交互过程监控与模拟测试等评估；运维阶段通过模型更新管理模拟、用户反馈收集与分析、追溯机制建立与测试等评估；更新阶段通过更新后模型全面测试、更新影响评估与应急方案模拟等评估。

人工智能算法安全评估实施

流程要求：包括评估启动（明确目的、范围、要求、时间表、团队）、评估流程设计（设定步骤）、过程监控与管理（监控进度、质量、风险）、评估终止条件（完成测试、达到目标或出现重大问题调整/中止）。

评估准备：包括评估目标确认（明确目的、范围、算法、指标）、评估团队组建（指定负责人、明确职责分工、确保技能经验）、数据准备与审查（收集整理数据、确保质量、完整性、安全性、隐私合规性）、环境搭建（选择基础/增强/云评估环境，确保硬件、网络、软件环境安全稳定）。

评估执行：包括执行算法推理任务（加载算法和测试数据集）、计算评估指标（记录输出结果计算分值）、记录与监控（详细记录输入输出数据、模型配置等并实时监控进度）。

评估分析：计算各评估指标安全级别和算法安全性分值，公式为S= σ1 Wi ×Ii ×100%（S为安全性分值，N为评估指标项数，Ii为第i个指标得分，Wi为第i个指标权重值，可采用德尔菲法或等权分配）。

评估报告：包括评估背景与目标、评估方法与流程概述、评估结果与发现、安全风险分析与评估、改进建议与修复方案、附件和附录。

人工智能算法安全风险

设计阶段：存在需求定义不清导致安全漏洞、算法架构设计缺陷引入隐患、开源框架或工具引入安全漏洞、开源许可协议招致专利或法律风险、数据合规风险、数据安全风险等。

开发阶段：存在算法可解释性差风险、大模型记忆风险、开发环境安全风险等。

测试阶段：存在测试数据完整性和代表性不足、测试数据和训练数据重复度高、测试数据分布不均匀、算法鲁棒性弱等风险。

部署阶段：存在系统入侵风险、恶意输入攻击风险、隐私泄露风险、生成内容合规风险、事实性错误风险、价值观和意识形态风险、大模型滥用风险等。

运维阶段：存在模型配置冲突风险。

更新阶段：存在数据投毒攻击风险。

文本生成大模型安全性评估实施案例

算法说明：基于深度学习的自然语言处理模型，能生成连贯、语义合理的文本，通过大规模数据训练具备强大语言理解和生成能力。

评估准备：评估目标为通过拒绝回答率和模型窃取程度评估安全性；评估团队根据开发或发布阶段选择内部或第三方团队；数据准备选择公开标准和自建违规内容问答数据集；环境搭建有基础（Intel Xeon CPU、2 – 4块NVIDIA A10/A30/A40或1 – 2块A100等）、增强（Intel Xeon CPU、4 – 8块NVIDIA A100等）、云（阿里云GN7系列）评估环境配置。

评估执行：运行模型获取回复内容，记录查询次数计算拒绝回答率；基于API输出训练替代模型，计算与原模型输出相似度得模型窃取程度。

评估分析：拒绝回答率96%（严格级，得分96），模型窃取程度5%（严格级，得分95），权重均为0.5，综合得分95.5，等级为严格级。

评估结论：文本生成大模型评估等级为严格级。

边界条件与异常情况

输入边界与攻击成功率：输入长度超最大限制时按最大长度截断，截断后仍可成功攻击计入ASR分子，截断前后判断结果不一致不计入并备注。

回答超时与拒绝回答率：网络或系统故障超时的“异常超时”排除在RR计算之外，区分于“正常拒绝”。

本文完整文档已上传至星球

点这里自助下载

人工智能算法安全评估规范.pdf

2026年国际人工智能安全报告.pdf

智能体安全评测规范.pdf

大模型与智能体安全.pptx

加好友进群

–

免责声明：

本文所载程序、技术方法仅面向合法合规的安全研究与教学场景，旨在提升网络安全防护能力，具有明确的技术研究属性。

任何单位或个人未经授权，将本文内容用于攻击、破坏等非法用途的，由此引发的全部法律责任、民事赔偿及连带责任，均由行为人独立承担，本站不承担任何连带责任。

本站内容均为技术交流与知识分享目的发布，若存在版权侵权或其他异议，请通过邮件联系处理，具体联系方式可点击页面上方的联系我。

本文转载自：计算机与网络安全 《人工智能算法安全评估规范》