模型部署后的安全审计，需要监控哪些关键行为（如异常请求、敏感词触发）？

模型部署后安全审计的关键监控行为体系（2025年技术演进视角）

在AI模型部署后的安全审计中，需构建覆盖"输入-推理-输出-系统"全链路的立体化监控体系。本文基于全球最新技术标准和工业实践，从8个维度深度解析关键监控行为：

一、输入侧异常行为监测

1. 对抗性攻击检测

   • 对抗样本识别：通过扰动检测算法（如FGSM对抗训练模型）识别输入数据的异常特征分布
   • 提示注入防护：建立语义合规性校验层，阻断包含system()等危险指令的恶意输入
   • 数据投毒溯源：采用数据指纹技术追踪训练数据污染源，识别异常特征偏移

2. 敏感内容触发机制

   • 多层级过滤体系：

层级	检测技术	响应策略
字面层	正则表达式匹配	即时阻断
语义层	BERT-base分类模型	内容改写
文化层	地域敏感词库	人工复核

• 动态更新策略：每小时同步NLP研究院更新的跨语言敏感词库（含中日韩文化禁忌语）

二、推理过程异常监控

1. 系统资源异常

   • 实时采集GPU显存占用率、推理延迟、CPU负载等300+指标
   • 设定动态阈值：基于历史基线自动计算μ±3σ范围，识别DDoS攻击导致的资源耗尽

2. 模型行为偏差

   • 输出置信度监测：当softmax最高概率<0.6时触发异常
   • 决策路径审计：通过SHAP值分析特征贡献度，识别"性别歧视"等潜在偏见
   • 知识一致性校验：对比领域知识图谱验证输出事实准确性

三、输出侧风险控制

1. 内容安全审计

   • 建立三级审核机制：