
Standard ouvert pour documenter les métadonnées de sécurité des modèles d'IA, incluant la provenance des données d'entraînement, le risque lié aux données personnelles (PII), les vulnérabilités connues et les détails de la chaîne d'approvisionnement.
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Statut : Brouillon — Projet OWASP en incubation
Cette norme est en cours de développement actif. Les contributions et les retours sont les bienvenus.
Lorsque vous téléchargez un modèle pré-entraîné depuis HuggingFace ou tout autre dépôt, vous faites essentiellement confiance à une boîte noire. Vous ne savez pas sur quelles données il a été entraîné, si ces données contenaient des informations personnelles, comment il a été testé contre des attaques adverses, ni quels sont ses modes de défaillance connus. Pour la plupart des projets de loisir, c'est acceptable. Pour tout ce qui touche à de vrais utilisateurs, à des secteurs réglementés ou à des données sensibles, ça ne l'est vraiment pas.
Les fiches de modèles existent depuis un certain temps, et c'est une bonne idée. Mais les formats existants se concentrent presque exclusivement sur les métriques de performance et les considérations d'équité. La sécurité est souvent reléguée au second plan, quand elle n'est pas absente.
Ce projet essaie de remédier à cela. Nous construisons une norme ouverte qui définit les informations de sécurité pertinentes qu'une fiche de modèle devrait contenir — comme la provenance des données d'entraînement, le risque d'exposition des données personnelles (PII), les vulnérabilités connues, les détails de la chaîne d'approvisionnement et le statut de conformité réglementaire. Quelque chose qu'une équipe de sécurité peut réellement utiliser pour évaluer si un modèle peut être déployé en toute sécurité.
Plusieurs éléments ont convergé en même temps :
Une norme de fiche de modèle axée sur la sécurité donne aux développeurs, aux auditeurs et aux équipes d'achat un langage commun et une liste de contrôle sur laquelle ils peuvent réellement agir.
Voici un aperçu de ce à quoi ressemble une fiche de modèle axée sur la sécurité selon cette norme :
model_card_version: "0.1"
model_name: "example-text-classifier"
model_version: "1.2.0"
training_data:
sources:
- name: "Common Crawl (filtered)"
pii_assessment: "Presidio scan applied; residual risk: low"
license: "CC0"
pii_removal_method: "Microsoft Presidio + manual review on 5% sample"
data_cutoff_date: "2024-01-01"
security:
known_vulnerabilities: []
adversarial_testing: "Red-teamed against prompt injection; results in /security/redteam-report.md"
supply_chain:
base_model: "bert-base-uncased"
base_model_source: "https://huggingface.co/bert-base-uncased"
compliance:
eu_ai_act_risk_tier: "Limited"
gdpr_considerations: "No personal data retained post-training"
Ceci est un extrait simplifié. Le schéma complet couvre des champs supplémentaires pour l'historique des incidents, le filtrage des sorties, les contraintes de déploiement, et plus encore.
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├── README.md ← vous êtes ici
├── standard/
│ └── OWASP-Modelcard-Standard-Proposal.md ← la spécification
├── templates/
│ └── model-card-template.md ← modèle vierge à copier et à remplir
├── examples/
│ └── llm-example.md ← exemple détaillé pour un grand modèle de langage
├── schema/
│ └── model-card-schema.json ← schéma JSON lisible par machine
├── mappings/
│ └── owasp-nist-euaiact-mapping.md ← comment cette norme se rapporte à d'autres cadres
├── CONTRIBUTING.md ← comment participer
├── CHANGELOG.md
└── LICENSE ← CC BY 4.0
Cette norme est conçue pour compléter, et non remplacer, les travaux existants :
C'est un projet à un stade précoce et il y a beaucoup de place pour orienter sa direction. Quelques façons de contribuer :
#ai-ml-securitySi vous ne savez pas par où commencer, les tickets ouverts étiquetés good first issue sont un bon point de départ.
Ce projet passe actuellement par le processus des nouveaux projets OWASP. Une fois accepté, il sera transféré vers l'organisation GitHub d'OWASP à l'adresse github.com/OWASP/owasp-model-card-security-standard.
Cette norme est publiée sous licence Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0). Vous êtes libre de l'utiliser, de l'adapter et de la redistribuer — y compris à des fins commerciales — à condition d'accorder le crédit approprié.
owasp/main
| Cadre | Relation |
|---|
| OWASP Top 10 pour les applications LLM | Cette norme aide à documenter les mesures d'atténuation pour plusieurs risques du Top 10 LLM |
| OWASP AI Exchange | Aligné avec les recommandations de sécurité de l'IA ; références croisées là où c'est pertinent |
| Cadre de gestion des risques de l'IA du NIST | Les champs standard correspondent aux fonctions gouvernance, cartographie, mesure et gestion de l'AI RMF |
| EU AI Act | Couvre les obligations de transparence et de documentation pour les systèmes d'IA à risque limité et à haut risque |
| HuggingFace Model Cards | Étend le format HuggingFace avec des champs spécifiques à la sécurité |
| Google Model Cards | Compatible avec l'approche de Google ; ajoute une couche de sécurité par-dessus |