ISO 27001（信息安全管理体系） & AI Compliance

Overview

ISO/IEC 27001 是国际公认的信息安全管理体系（ISMS）标准。该标准由国际标准化组织和国际电工委员会联合发布，提供了一套系统化的方法，通过风险评估、安全控制和持续改进来管理敏感信息。2022年修订版（ISO 27001:2022）重新构建了附录A控制措施，并引入了与 AI 和数据分析系统直接相关的新控制类别。

ISO 27001 认证向客户、合作伙伴和监管机构表明，组织已实施了全面的、基于风险的信息安全管理方法。对于 AI 组织而言，该认证日益成为企业合作的先决条件，尤其是在金融服务、医疗保健、政府和国防等对训练数据和模型输出敏感性要求严格的行业。该标准与 SOC 2、NIST CSF 和 GDPR 等其他框架兼容且互补。

与规定性法规不同，ISO 27001 是一个管理体系标准，要求组织识别自身的安全风险并实施相称的控制措施。对于 AI 团队，这意味着评估机器学习工作流特有的风险——训练数据投毒、模型窃取、对抗性攻击、通过模型输出的数据泄露以及对敏感数据集的未授权访问。该标准强调通过计划-执行-检查-行动（PDCA）循环实现持续改进，确保安全控制随 AI 威胁和技术的变化而演进。

AI-Specific Requirements

ISO 27001 的附录A提供了按四个主题组织的安全控制目录：组织、人员、物理和技术。对于 AI 系统，若干技术控制尤为重要。控制 A.8.1（用户终端设备）规范了用于 AI 开发的工作站如何进行安全保护。控制 A.8.3（信息访问限制）要求根据已定义的访问控制策略限制对训练数据和模型工件的访问。控制 A.8.10（信息删除）规定了对不再需要的训练数据的安全删除程序。

2022年修订版引入了控制 A.8.11（数据脱敏），直接适用于 AI 训练数据准备。组织必须根据适用的法律法规和业务需求实施数据脱敏程序，包括假名化和匿名化。控制 A.8.12（数据泄露防护）要求采取措施防止敏感信息的未授权披露，对于 AI 系统而言，这包括防止通过模型查询提取训练数据以及保护模型权重免遭外泄。

条款6.1.2下的风险评估要求组织识别信息资产在保密性、完整性和可用性方面的风险。对于 AI 组织，这包括评估训练数据集、模型权重、超参数配置、评估结果和推理输出的风险。风险处理计划必须通过控制、转移、规避或接受来应对已识别的风险，并在规定的时间间隔内进行审查。组织还必须维护适用性声明，记录实施了哪些附录A控制措施，并说明排除任何控制的理由。

How Ertas Helps

Ertas 为 AI 系统提供了 ISO 27001 所要求的技术控制基础设施。Ertas Data Suite 的本地化部署模型直接支持多项附录A控制——通过系统内置的基于角色的访问控制实施信息访问限制，通过 PII 脱敏引擎实现数据脱敏，气隙隔离架构防止任何外部数据传输从而实现数据泄露防护。这些技术控制显著降低了为 AI 工作负载实施和证明 ISO 27001 合规所需的工作量。

Ertas Data Suite 的全面审计日志通过记录所有系统活动并提供足够的安全事件分析详情，支持 ISO 27001 的监控和审查要求。数据血缘追踪为训练数据创建资产清单，记录数据来源、转换方式以及每个阶段的访问者。这直接支持条款8的信息资产管理要求，并为审计师在认证评估和监督审计期间提供所需证据。

Ertas Studio 的 Vault 满足了标准对加密控制（A.8.24）和供应商关系中信息安全（A.5.19-A.5.22）的要求。所有存储的数据和模型均进行静态加密，加密密钥管理遵循既定程序，本地化架构最大程度减少了原本需要进行安全评估和合同控制的供应商依赖。结构化工作流自动捕获变更管理证据，支持 A.8.32 中的变更管理控制，并提供 ISO 27001 在整个 ISMS 生命周期中所要求的文档跟踪。

Compliance Checklist