身份与权限门
基于 RBAC + ABAC 双模型授权,默认拒绝,异常登录在 30 秒内触发冻结。
- 密钥轮换周期默认 90 天,可下调至 30 天
- 越权访问尝试自动写审计事件
- 高危操作需第二人复核(4 眼原则)
把「能开发」与「可信任」拆成三件可度量的事:身份、模型、发布。每项能力都给出可核对的量化阈值。
基于 RBAC + ABAC 双模型授权,默认拒绝,异常登录在 30 秒内触发冻结。
训练数据脱敏、模型血缘追踪与版本回滚,一次变更失败可在 5 分钟内还原。
灰度发布配合策略闸门,异常指标自动回滚,把事故半径压到单个流量分组。
按时间推进展开的可信链路,每一步都有明确的交付物与验收口径,避免「上线后才补安全」。
策略即代码让「安全与可信」可版本化、可评审、可回滚。开发者在 AI 开发平台里用声明式配置描述准入规则,平台在网关层统一执行,避免各团队各写一套导致用户体验割裂。
以下为平台默认基线,可在组织级配置中收紧,但不可放宽于合规下限。
按自然月统计,低于基线自动触发复盘
网关侧本地缓存 + 增量下发
高危项须在 24 小时内闭环
热存 7 天、冷存按合规要求配置
直接照着做即可,每条都给出做法与可量化验收口径,适用于 AI 开发平台的安全加固。
新账号默认只读,按需申请写权限。角色粒度控制到「资源 + 动作」,避免用超级管理员账号跑日常任务。
验收:写权限账号占比 ≤ 20%统一走密钥托管服务,CI 中以环境变量注入。提交前用 gitleaks detect --no-banner 做本地扫描,命中即阻断。
对姓名、手机号、证件号等字段做掩码或哈希,保留可逆映射表并单独授权;脱敏失败的数据集禁止进入训练队列。
验收:PII 扫描通过率 100%训练脚本显式设置种子与依赖锁文件,记录数据集版本哈希;同一配置重复训练两次,指标偏差应小于 0.5%。
验收:复现偏差 < 0.5%错误率超过 1% 且持续 2 分钟,或 P95 延迟翻倍,即自动回滚上一稳定版本,并通知值班人复核。
验收:回滚耗时 ≤ 5 分钟关键事件写入只追加存储,并附加哈希链校验。任何人(含管理员)不得删除日志,删除请求本身也需留痕。
验收:关键操作留痕率 100%不会。视觉上做减法,信息上做加法:主界面仅保留身份、风险、工单三类信息,其余通过抽屉展开。实测高频任务点击路径从 5 步降到 3 步,平均完成时间缩短约 28%。
策略在网关层异步缓存,判定 P95 控制在 120ms 以内;开发者侧无感。真正需要人工介入的只有高风险变更,占比通常低于 5%,且支持一键发起复核。
所有动效均尊重 prefers-reduced-motion,关闭后内容仍完整可见;网格对齐保证阅读顺序与 DOM 一致,焦点顺序可预测,关键控件点按区不小于 44×44px。
平台预置三张检查表(数据、模型、权限),按清单勾选即可完成自评;未通过项给出修复建议与参考配置,通常 1 人半天可完成基线加固。
为每个模型配置输入分布漂移监控,当特征偏移超过阈值(默认 PSI > 0.2)即告警;配合每周抽样人工评估 200 条样本,形成效果趋势曲线。
把线条、留白、单一强调色固化为设计令牌,组件只引用令牌而非写死数值;新页面接入时无需重新讨论视觉,品牌一致性由系统保证,评审时间可减少约 40%。
未来之门的流程编排把「谁在什么时候放行了什么」变成一条可读的时间线。模型从沙箱走向生产,需要经过数据、模型、权限三道闸门,每道闸门都有默认超时与升级路径,避免卡在某个人的收件箱里。