NIST生成式AI安全开发实践：基础模型软件供应链与生命周期指南

资料定位

在NIST安全软件开发框架基础上补充生成式AI与双用途基础模型的安全实践，覆盖模型、数据、依赖、发布和持续监控。

阅读重点

• 指南把传统软件安全要求扩展到训练数据、模型权重、第三方组件和模型发布流程。
• 重点包括来源记录、访问控制、威胁建模、完整性验证、漏洞响应和模型生命周期变更管理。
• 适合转化为企业大模型项目的开发检查表，但仍需与SP 800-218及组织自身风险要求结合使用。

如何用于实际项目

建议先明确AI系统边界、数据与模型来源、责任人和部署环境，再把文档要求映射到现有研发、采购、安全审查和事件响应流程。框架性文件不能代替具体模型测试，也不能代替适用法律与行业要求。

原文与本地文件

原文标题：Secure Software Development Practices for Generative AI and Dual-Use Foundation Models: An SSDF Community Profile。作者：Harold Booth、Murugiah Souppaya、Apostol Vassilev 等。本站保存NIST发布的完整英文PDF，并提供独立中文导读；PDF内容未被修改。原始发布入口：https://doi.org/10.6028/NIST.SP.800-218A。