拒绝纸上谈兵:如何在座舱开发全流程中落地 ISO 21434 的 TARA 风险分析
ISO 21434 是汽车网络安全管理体系的核心标准。其中,威胁分析和风险评估(TARA)是识别并应对系统安全风险的关键步骤。对于功能日益复杂的汽车座舱(Cockpit Domain Controller, Infotainment Hea...
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在AI模型部署中,偏见(Bias)和公平性(Fairness)评估往往是脱节的:数据科学家生成报告,然后需要人工审查来决定模型是否安全。要真正将偏见评估结果转化为业务决策,我们需要将其嵌入到持续集成/持续部署(CI/CD)流程中,作为模型发...
GitOps 流程初探:利用 ArgoCD 打造自动化部署闭环 GitOps 是一种现代的持续交付(CD)实践,它将 Git 仓库作为唯一的“事实来源”(Single Source of Truth)。所有的系统状态,包括应用、基础设施和服...
引言:ISO 26262对AI部署的挑战 自动驾驶系统的核心软件——感知、决策、控制模型——通常要求达到最高的汽车安全完整性等级(ASIL D)。ISO 26262标准要求硬件和软件的开发生命周期必须具备严格的可追溯性(Traceabili...
在高风险应用场景(如金融信贷审批、医疗诊断辅助、自动驾驶决策)中,纯粹依赖AI模型输出是不可接受的。我们需要设计一个鲁棒的“人类干预”机制(Human-in-the-Loop, HITL),以确保模型的决策安全、可控且可追溯。 本文将聚焦于...
在高风险应用场景,如信贷审批、招聘决策或司法判决中,AI模型的偏见(Bias)可能导致严重的社会不公和法律风险。因此,将公平性审计(Fairness Auditing)嵌入到模型部署和监控流程中,不再是一个“可选项”,而是一个基础设施的“必...