企业如何确保 AI 智能体开发阶段的安全性？

企业可以通过实施专用技术和治理措施来确保 AI 智能体开发阶段的安全性，通过在整个开发生命周期中集成安全性的结构化方式来实现这一目标。

关键原则包括：采用专为 AI 量身定制的安全开发生命周期（SDLC）框架；具备严格加密、匿名化和访问控制的强健数据治理至关重要；必须进行严格的安全测试，包括渗透测试和对抗攻击模拟；安全编码实践和对第三方组件/库的严格审查至关重要，同时还需进行持续监控和模型验证。

实际实施涉及建立清晰的安全策略并分配责任。在设计阶段集成安全要求和威胁建模。在构建阶段执行安全编码标准和组件审查。在部署前进行全面安全测试。部署后持续监控智能体和环境，及时应用更新和补丁。这种结构化的缓解措施最小化了泄露、数据泄漏、模型操控的风险，并确保合规性和利益相关方信任。