NIST生成式AI风险管理实施指南：AI RMF生成式AI配置文件
针对生成式AI补充内容真实性、信息安全、隐私、偏见、知识产权和人机交互等风险及建议措施。
来源：National Institute of Standards and Technology (NIST)收录日期：2024-07-2664 页许可：NIST Technical Series public-domain / worldwide republication grant
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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
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。
来源：National Institute of Standards and Technology (NIST)收录日期：2024-07-2630 页许可：NIST Technical Series public-domain / worldwide republication grant
NIST对抗性机器学习攻击与缓解措施分类体系
系统定义逃逸、投毒、隐私和滥用等对抗性机器学习攻击，以及相应缓解方法和术语。
来源：National Institute of Standards and Technology (NIST)收录日期：2024-01-01107 页许可：NIST Technical Series public-domain / worldwide republication grant
NIST人工智能风险管理框架 AI RMF 1.0 完整中文版导读与原文
NIST AI RMF 1.0提供Govern、Map、Measure、Manage四类核心职能，用于组织可信AI风险治理和生命周期管理。
来源：National Institute of Standards and Technology (NIST)收录日期：2023-01-2648 页许可：NIST Technical Series public-domain / worldwide republication grant
NIST人工智能偏差识别与管理标准：从数据、模型到实际使用环境
系统解释人工智能偏差如何在数据、模型、人员、组织和具体使用环境中形成，并给出识别、描述和治理偏差的共同框架。
来源：National Institute of Standards and Technology (NIST)收录日期：2022-03-1586 页许可：NIST Technical Series public-domain / worldwide republication grant
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