AI 模型安全

這很重要

此功能目前處於預覽階段，並包含在適用於 AI 服務的 Microsoft Defender 方案中。預覽期間，AI 模型掃描不需額外收費。然而，啟用適用於 AI 服務的 Defender 方案可能會產生與威脅防護功能相關的費用。 AI 模型掃描功能在適用於 AI 服務的 Defender 正式開放（GA）時是否能持續納入，並不保證，且授權要求可能會有所變動。若發生此情況，功能關閉前會發送通知，並提供依適用授權重新啟用的選項。

隨著組織越來越多地利用人工智慧（AI）模型來推動自動化、洞察與智慧決策，資安團隊需要具備可視性與控制力，以評估 AI 模型進入其環境的安全性與合規性。這些模型通常擁有廣泛的資料與基礎設施存取權。缺乏這些能力，執行內部標準將變得越來越困難。

適用於雲端的 Microsoft Defender 的 Defender for AI Security 支援 AI 模型掃描。 AI 模型掃描能主動偵測不安全或惡意的產物，並在整個 AI 生命週期持續監控模型風險。

AI 模型安全會自動掃描 AI 模型，偵測內嵌惡意軟體、不安全的操作者及暴露的機密等安全風險，在模型進入生產前。該服務直接整合 Azure Machine Learning 及 CI/CD 流程，提供即時發現與可行的修復指引，讓團隊能在開發過程中早期阻止風險模型。

透過 AI 模型安全，資安團隊能掃描上傳至 Azure Machine Learning 工作空間與登錄檔的自訂 AI 模型，以識別如嵌入式惡意軟體、不安全操作者及暴露機密等威脅。適用於雲端的 Defender 呈現結果，讓團隊能看到安全發現、嚴重程度評分、修復指引及相關模型元資料，以支持有效的分流與優先排序。開發者也能透過整合 Azure DevOps 或 GitHub 管線的 CLI 工具，在建置或發佈階段觸發模型掃描，實現靜態掃描及模型進入生產環境前的早期風險偵測。

先決條件

您必須擁有 Azure 訂用帳戶，其中包含已註冊於 Azure Machine Learning 登錄或工作區中的 AI 模型。

備註

使用私有連結的工作區和登錄檔不被支援。

啟用適用於雲端的 Defender安全態勢管理計畫。
您必須啟用 AI 服務的威脅防護功能，以及計畫中的 AI 模型安全部分。
必要權限：啟用計畫時，您需要對Azure Machine Learning資源取得Owner或Contributor層級權限。
支援的模型檔案格式：Pickle (.pkl)、、HDF5 (.h5)、TorchScript (.pt)ONNX (.onnx)SafeTensors (.safetensors)TensorFlow SavedModel / TFLite (FlatBuffers)NumPy (.npy)Arrow, MsgPack, dill, joblib。 PMML, JSON, POJO, MOJO, GGUF
檔案大小限制：10 GB。超過 10 GB 的模型檔案無法被掃描。
掃描每週進行一次。