什么是模型供应链安全？

模型供应链安全是指在人工智能模型的整个生命周期中，确保从数据采集、模型训练、部署到持续维护的各个环节都受到严格保护的安全框架。其核心目标是防范潜在风险如数据污染、模型篡改、后门攻击或供应链中断，从而保障模型的完整性、可用性和可信度，最终维护用户隐私和系统稳定性。

在AI产品开发的实际落地中，模型供应链安全要求产品经理主导风险评估和策略制定，例如通过实施零信任架构验证第三方组件、采用加密技术保护训练数据、建立模型签名机制以检测异常变更，并结合安全开发生命周期（SDLC）进行持续监控。这不仅能提升产品的鲁棒性和合规性，还能在快速迭代的市场环境中增强竞争优势。