🌐 為什麼需要 RiskRubric.ai？

大型語言模型（LLM）正在爆炸式成長。
但問題是：

• 工程師每天都在嘗試新模型
• 資安團隊卻缺乏客觀基準來回答「這個模型安全嗎？」
• 目前大多只憑「供應商品牌」來判斷，缺乏透明與系統化的風險評估

👉 RiskRubric.ai 的出現，就是要建立一個「全球 LLM 信任分數基準」。

🛠️ 什麼是 RiskRubric.ai？

RiskRubric.ai 是一個 Web 平台，提供：

• 模型索引：涵蓋主流、開源與新興模型
• 風險報告卡：基於六大風險支柱，給出 A-F 等級評分
• 排行榜：快速找出前十佳與後十劣模型

Caleb Sima：「當工程師問：這模型安全嗎？ RiskRubric.ai 讓資安團隊能用數據回答。」

📊 六大風險支柱

例如：Llama-3 在「透明度」僅得 B，因授權資訊不完整，但在「可靠性」拿到 A。

🔍 技術方法：紅隊演練 + 開源情報

RiskRubric.ai 的評估基於兩大來源：

1. 紅隊演練（Red Teaming）

   • Haize Labs 負責，模擬真實攻擊行為
   • 測試模型在 prompt injection、濫用等場景下的表現

2. 開源情報（OSINT）

   • 由 Noma Security 與 Harmonic Security 整理
   • 收集開發者背景、社群支持度、文件完整性等

兩者結合，讓「報告卡」不僅是靜態資訊，而是動態的安全基準。

💡 現實應用場景

• 資安團隊：可制定政策，例如「評分 A 或 B 的模型才允許上線」。
• 工程團隊：在開發前快速篩選，避免導入高風險模型。
• 決策者：利用排行榜快速掌握市場動態。
• 未來藍圖：擴展至更多 AI 模型與雲端服務（MSP）。

🚦 價值與意義

• 首創標準化基準：為混亂的 LLM 市場建立「風險分數」共識
• 協作與透明：集合 CSA、Haize Labs、Noma Security、Harmonic Security 的專業力量
• 落地性強：可直接用於供應商評估、內部開發指引、風險管理儀表板

Michael Machado：「這是一個社群專案，我們希望透過協作，讓 AI 模型的安全評估更透明、更具公信力。」

✅ 小結

RiskRubric.ai 不只是個網站，而是一個 AI 安全治理工具：

• 提供透明、客觀、可溝通的風險分數
• 幫助組織 快速決策，在創新與風險之間找到平衡
• 可能成為未來 AI 模型安全的產業標準

🔮 預告：Day 33

下一篇，我們將探討 AI 模型紅隊演練實務案例，看看如何用攻擊來檢驗 AI 系統的防禦力。