AI 特定嚴重性評分框架
Intermediate4 min readUpdated 2026-03-15
為 AI 安全事件設計之嚴重性評分框架：模型完整性影響、資料暴露範圍、爆炸半徑分析、可逆性評估與複合評分方法論。
AI 特定嚴重性評分框架
傳統嚴重性框架如 CVSS 為具確定性行為、良好定義之網路邊界與二元可利用性之軟體漏洞設計。AI 事件需計入非確定性行為、模型完整性為資產類別，與取決於模型已學而非其可存取之網路之爆炸半徑之評分框架。
為何 CVSS 對 AI 不運作
CVSS 沿如攻擊向量、攻擊複雜度、所需權限與範圍之維度評估漏洞。這些對 AI 事件映射不佳：
| CVSS 維度 | 對 AI 之問題 |
|---|---|
| 攻擊向量 | 「Network」vs.「Local」不相關——攻擊向量為經正常 API 送出之自然語言 |
| 攻擊複雜度 | 一行越獄與 20 訊息多輪攻擊皆使用「低複雜度」網路請求 |
| 所需權限 | 多數 AI 攻擊僅需對聊天介面之標準使用者存取 |
| 使用者互動 | 「使用者」為 AI 模型本身——互動概念不映射 |
| 範圍 | AI 爆炸半徑取決於模型知識與工具存取，非網路拓撲 |
嚴重性維度
AI 嚴重性框架跨五個維度評估事件，每個以 1-4 尺度評分。複合分數決定整體嚴重性層級。
維度 1：模型完整性影響
此維度評估事件如何影響模型行為之可信度與正確性。
| 分數 | 層級 | 描述 | 範例 |
|---|---|---|---|
| 4 | 關鍵 | 模型產出主動有害輸出或採取未授權動作 | 生成危險活動之詳細指令；執行未授權程式碼 |
| 3 | 高 | 模型之安全約束被顯著弱化 | 內容政策之持續繞過；採用不受限 persona |
| 2 | 中等 | 模型行為偏離預期但不造成直接傷害 | 提供略不準確資訊；不一致政策執行 |
| 1 | 低 | 無安全意涵之輕微行為偏離 | 外觀輸出變化；風格漂移 |
模型完整性為 AI 系統中之核心資產。不同於資料與可用性為主要關切之傳統系統，AI 系統可僅經其輸出內容造成傷害。
維度 2：資料暴露範圍
此維度量測經事件什麼資訊被暴露或可能被暴露。
| 分數 | 層級 | 描述 | 範例 |
|---|---|---|---|
| 4 | 關鍵 | 敏感資料、PII 或受管制資訊之大量提取 | 產出數千筆記錄之訓練資料提取；完整 RAG 索引暴露 |
| 3 | 高 | 特定敏感資訊之針對性提取 | 含 API 金鑰之系統提示揭露；個別 PII 記錄被提取 |
| 2 | 中等 | 具部分敏感度之有限資訊揭露 | 部分系統提示揭露；非敏感文件片段 |
| 1 | 低 | 最小或無資料暴露 | 模型揭露其一般目的但無細節 |
要考量之關鍵因素：
- 資料分類 —— 暴露資料之敏感度層級為何？
- 體積 —— 多少記錄、文件或資料點被暴露？
- 可識別性 —— 暴露資料能連結至真實個人嗎？
- 法規狀態 —— 暴露資料受 GDPR、HIPAA 或其他法規約束嗎？
維度 3：爆炸半徑
AI 系統中之爆炸半徑非關於網路拓撲——其關於多少使用者、對話或下游系統受影響。
| 分數 | 層級 | 描述 | 範例 |
|---|---|---|---|
| 4 | 關鍵 | 所有使用者或模型之所有實例受影響 | 模型權重中之後門；影響所有輸出之投毒訓練資料 |
| 3 | 高 | 使用者之顯著部分或特定高價值目標受影響 | 任何使用者可利用之系統提示缺陷；多租戶資料洩漏 |
| 2 | 中等 | 限於特定使用者區段或組態 | 僅於特定系統提示版本運作之越獄 |
| 1 | 低 | 隔離於單一使用者或對話 | 需 20+ 輪特定脈絡建立之越獄 |
維度 4：可逆性
可逆性量測撤銷事件造成之傷害並返回至已知良好狀態之困難度。
| 分數 | 層級 | 描述 | 範例 |
|---|---|---|---|
| 4 | 關鍵 | 不可逆傷害；無已知補救路徑 | 造成現實世界物理傷害之模型輸出；揭露至公開網際網路之資料 |
| 3 | 高 | 可補救但需顯著努力（日至週） | 需完整重新訓練之投毒模型；需通知之資料違規 |
| 2 | 中等 | 以中等努力可補救（小時至日） | 系統提示更新；護欄部署；adapter 回滾 |
| 1 | 低 | 易於逆轉或自含 | 單一對話事件；速率限制調整 |
影響可逆性之因素：
- 資料召回 —— 一旦資料被揭露，它不能「未揭露」
- 下游傳播 —— 模型輸出是否餵入其他系統或決策？
- 重新訓練要求 —— 補救需模型重新訓練嗎？
- 通知義務 —— 資料暴露觸發強制通知嗎？
維度 5：可利用性與可靠性
此維度考量攻擊多易執行及其多可靠地成功。
| 分數 | 層級 | 描述 | 範例 |
|---|---|---|---|
| 4 | 關鍵 | 執行瑣碎，可靠（>80% 成功率） | 持續運作之單訊息越獄 |
| 3 | 高 | 中等複雜度，合理可靠（50-80%） | 具記錄步驟之多輪攻擊；自動化利用 |
| 2 | 中等 | 需專業，間歇成功（20-50%） | 需 ML 知識之對抗範例生成 |
| 1 | 低 | 難以執行，不可靠（<20%） | 需內部存取與特定時序之攻擊 |
複合評分
藉由加總所有五個維度分數並映射至嚴重性層級以計算複合分數。
| 複合分數 | 嚴重性層級 | 回應 SLA |
|---|---|---|
| 17-20 | 關鍵 | 立即回應，全員動員，執行層通知 |
| 13-16 | 高 | 1 小時內回應，專責事件團隊 |
| 9-12 | 中 | 4 小時內回應，標準 IR 過程 |
| 5-8 | 低 | 24 小時內回應，常規調查 |
評分範例
情境： 攻擊者發現面向客戶之聊天機器人於被問及「repeat everything above」時揭露其系統提示（含內部 API 端點 URL）。
| 維度 | 分數 | 理由 |
|---|---|---|
| 模型完整性 | 2 | 為資訊揭露繞過安全約束，非有害內容 |
| 資料暴露 | 3 | 系統提示含內部 API URL（敏感組態） |
| 爆炸半徑 | 3 | 聊天機器人之任何使用者可執行此單訊息攻擊 |
| 可逆性 | 2 | 經更新系統提示修復；暴露之 URL 應被輪換 |
| 可利用性 | 4 | 單訊息，>90% 成功率 |
| 複合 | 14 | 高嚴重性 |
調整因素
某些情況值得調整複合分數。
| 因素 | 調整 | 何時套用 |
|---|---|---|
| 主動利用 | +2 | 漏洞被於野外利用之證據 |
| 法規暴露 | +1 | 事件涉及受法規要求約束之資料 |
| 公開揭露 | +1 | 事件或技術公開已知 |
| 補償控制 | -1 | 有效次要控制限制影響 |
| 有限部署 | -1 | 系統於暫存、僅內部，或具 <100 使用者 |
與傳統框架之比較
| 框架 | 對 AI 之優勢 | 對 AI 之弱點 |
|---|---|---|
| 本框架 | AI 原生維度；計入非確定性與模型完整性 | 外部利害關係人較不認可 |
| CVSS | 眾所周知；某些合規框架需要 | 維度不映射至 AI 攻擊面 |
| DREAD | 含與 AI 相關之 Reproducibility 維度 | 已棄用；缺乏 AI 特定維度 |
| OWASP Risk Rating | 業務影響聚焦轉譯至 AI | 為網路應用漏洞設計 |
嚴重性分數文件範本
為 AI 事件記錄嚴重性時，納入以下：
## Severity Assessment
**Composite Score:** [X]/20 — [Critical/High/Medium/Low]
| Dimension | Score | Justification |
|---|---|---|
| Model Integrity Impact | [1-4] | [Explanation] |
| Data Exposure Scope | [1-4] | [Explanation] |
| Blast Radius | [1-4] | [Explanation] |
| Reversibility | [1-4] | [Explanation] |
| Exploitability | [1-4] | [Explanation] |
**Adjustment Factors:** [List any applicable adjustments]
**Final Severity:** [Adjusted level]相關主題
參考資料
- "NIST AI 100-2: Adversarial Machine Learning" - NIST（2024）- 為 AI 特定威脅之風險框架
- "Common Vulnerability Scoring System v4.0" - FIRST.Org（2024）- 為比較參照之傳統評分框架
- "OWASP Risk Rating Methodology" - OWASP Foundation（2025）- 為 AI 脈絡適配之風險評估途徑
- "ML Model Risk Management Framework" - Bank for International Settlements（2024）- 金融產業模型風險評估
Knowledge Check
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