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边境人工智能（AI）系统对社会构成了越来越多的风险，这对于开发人员提供对其安全性的保证至关重要。提供此类保证的一种方法是通过安全案例：一种结构化的，基于证据的论点，旨在证明为什么与关键安全系统相关的风险是可以接受的。在本文中，我们提出了一个安全案例模板，以实现进攻性网络功能。我们说明了开发人员如何通过将主要主张分解为逐渐特定的亚索赔的模型没有能力带来不可接受的网络风险的能力，每种索赔都得到了证据的支持。在我们的模板中，我们确定了许多风险模型，从风险模型中得出代理任务，定义代理任务的评估设置，并通过评估结果将其连接起来。当前边境安全技术的要素（例如风险模型，代理任务和能力评估）都使用隐性论证来确保整体系统安全。此安全案例模板使用索赔论证证据（CAE）框架整合了这些元素，以使安全论点相干和明确。虽然围绕细节的不确定性仍然存在，但该模板是概念证明，旨在促进对AI安全案例的讨论并提高AI保证。
边境AI的安全案例模板：网络无能参数
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