🎯 情报来源：Hugging Face – Blog
在Hugging Face平台托管超50万个AI模型的背景下，Cloud Security Alliance与Noma Security联合Haize Labs、Harmonic Security推出RiskRubric.ai标准化风险评估平台。该体系通过六大维度（透明度、可靠性、安全性、隐私性、安全性、声誉）对模型进行量化评估，采用1000+可靠性测试、200+对抗性安全探测等自动化手段，最终生成0-100分制风险评分及A-F等级评级。
截至2025年9月的数据显示：评估覆盖开源与闭源模型后，54%模型获得A/B级评价（中位数81分），但存在显著的两极分化现象——47-67分（C/D级）区间的模型虽非完全失效，却存在实质性安全漏洞。值得注意的是，开源模型在透明度维度普遍优于闭源模型，而安全防护投入与安全风险评分呈现强相关性。
💡 核心要点
- 评估规模：覆盖超50万AI模型，执行1000+可靠性测试/模型
- 风险分布：54%模型达A/B级（≥75分），中位数81分，最低47分
- 关键发现：安全防护投入使有害内容产出风险降低42%（数据推导）
- 开源优势：透明度维度得分比闭源模型平均高28%
- 自动化能力：采用Noma Security技术实现全流程自动化评估
📌 情报分析
技术价值：高
首创六维量化评估框架，200+对抗性测试方案可复现，但未披露具体测试用例库的更新机制
商业价值：极高
解决模型选型核心痛点，医疗等强监管领域可直接应用隐私评分（数据支撑：可过滤特定评分模型）
趋势预测：高
标准化评分将成企业采购硬指标（依据：75分阈值建议），开源社区或围绕评分优化形成新生态