标准与监管：NIST
标准与监管 · NIST。美国国家标准与技术研究院。本来源共收录 5 条已通过本类收录机制的资料，均可直接跳转到原始来源。
本类权威分层：A1。
AI RMF：Generative Artificial Intelligence Profile
把生成式 AI 的风险与建议行动映射到 NIST AI RMF，为治理、评测、内容来源和事件管理提供规范性参考。
证据用途：可支持 NIST 框架自身的风险分类和建议，不代表法律强制要求。
使用边界：属于自愿风险管理框架；具体行业和地区仍需适用法规与组织制度
关联概念：governance · model-evaluation · training-data-governance
链接复核时间：2026-09-24
NIST AI Risk Management Framework 1.0
为组织管理 AI 风险提供 Govern、Map、Measure、Manage 四项核心功能与可信 AI 特征，是 NIST 后续生成式 AI Profile、Playbook 和跨框架映射的基础版本。
证据用途：可支持 NIST AI RMF 1.0 自身的框架结构、风险管理功能、可信特征和适用范围；不能单独证明法律义务或具体系统已经合规。
使用边界：属于自愿框架，不是具有普遍强制力的美国法规；NIST 已说明 1.0 正在修订，引用必须绑定版本；行业和司法辖区的具体义务仍需查适用法规
关联概念：governance · model-evaluation · training-data-governance
链接复核时间：2026-09-24
NIST AI RMF Playbook
把 AI RMF 的四项核心功能展开为可筛选的建议行动、参考资料和实施提示，帮助组织把风险管理框架转化为具体工作。
证据用途：可支持如何操作 Govern、Map、Measure、Manage 的 NIST 建议；不能把建议行动写成强制合规要求或本站实测结果。
使用边界：属于自愿指导，不具有普遍法律约束力；内容会持续演进，引用需保留查阅日期；NIST 计划在 AI RMF 1.0 修订后更新 Playbook
关联概念：governance · model-evaluation
链接复核时间：2026-09-24
Adversarial Machine Learning：攻击与缓解分类体系
系统组织对抗性机器学习的攻击阶段、攻击者目标、能力与知识，并给出缓解方法和统一术语，为 AI 安全标准及实践指南提供共同语言。
证据用途：可支持对抗性机器学习攻击、缓解措施和安全术语的 NIST 分类；不能证明列出的缓解措施在所有生产环境均有效。
使用边界：属于分类与指导材料，不是强制法规；官方页面列有潜在更新勘误，使用时需同时核对 errata；年度版本之间不能混用发布日期和具体分类
关联概念：adversarial-robustness · data-poisoning · red-teaming
链接复核时间：2026-09-24
面向公众的 AI 文档指南与模板：Zero Draft
提出面向公众披露 AI 系统信息的指导与模板，以 Zero Draft 形式扩大标准制定参与，并为后续可能的正式修订收集意见。
证据用途：可支持该初始公开草案提出的 AI 文档字段、模板和标准化方向；不能表述为 NIST 最终标准或已经生效的要求。
使用边界：属于 Initial Public Draft，不是最终标准；本轮核查时公开意见截止日 2026-09-16 已过；后续修订可能替代当前内容
关联概念：governance · model-evaluation
链接复核时间：2026-09-24