人工智能安全面临的挑战在于声明意图与实际运行时执行之间的差距，尤其是在自托管模型方面。传统的安全措施，如依赖项扫描和网络检查，无法捕捉到人工智能系统的动态特性，因为代理及其能力可以在运行时发生变化。Kodema 的 Aviv Mussinger 指出，许多自托管推理实例，包括使用 Ollama 和 vLLM 的实例，都存在漏洞，并且无法被基于网络的控件检测到。真正的人工智能安全需要运行时可见性来确认护栏和模型身份正在被积极强制执行，而不仅仅是声明。 AI
影响 强调了当前人工智能安全实践中的关键差距，并强调了运行时可见性对于管理自托管模型相关风险的必要性。
排序理由 文章讨论了人工智能安全挑战并提出了解决方案，但没有发布新产品、研究或政策。
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