数字供应链：美国国家安全局警告人工智能供应链风险–执行摘要和行动计划

美国国家安全局警告说，人工智能现在就像供应链一样发挥作用，任何一层的薄弱环节都有可能破坏企业规划、移动和存储货物的方式。对于在预测、路由、定价或仓库自动化中使用人工智能的公司来说，这些风险会影响运营绩效、成本控制和合规性。美国国家安全局 2026 年 3 月 18 日的建议提供了一个框架，供应链领导者可利用该框架加强对内部团队和外部供应商的控制。

美国国家安全局指南摘要：与数字物流相关的人工智能供应链风险

美国国家安全局的最新指南将人工智能本身重新定义为一个分层的供应链。数据、模型、软件、基础设施、硬件和第三方服务被视为相互关联的组成部分，影响着整个数字操作的保密性、完整性和可用性。

这对物流有直接影响。任何人工智能规划工具、预测系统、路由引擎或仓库自动化平台都会从其上游人工智能供应链中继承风险。随着企业采用大型语言模型和自主代理来支持运输流、库存决策和客户互动，风险也随之扩大。

数据仍然是主要的风险载体。美国国家安全局详细说明了外部数据集的偏差、数据中毒以及通过模型反转或提取暴露敏感信息等威胁。在物流方面，这些弱点可能会扭曲预测，影响 ETA 的准确性，或泄露机密装运和定价数据。

模型级威胁是第二类威胁。隐藏的后门、嵌入的恶意软件、规避攻击或直接操纵都会影响用于网络设计、运营商选择或风险评分的优化工具。改变模型行为会影响服务水平、安全性和成本结构。

该机构还强调了软件和基础设施的依赖性。人工智能系统依赖于开源库、容器映像、协调层和云服务。任何组件中的漏洞都可能危及人工智能驱动的运输管理、堆场作业或仓库控制系统。

第三方服务带来更多风险。外部人工智能提供商、云平台和 SaaS 工具可能会传播从自身供应商那里继承的漏洞。对于依赖可视化平台、货运市场或人工智能控制塔的组织来说，如果没有结构化的透明度，就很难评估这种风险。

美国国家安全局建议通过识别所有参与人工智能能力的供应商和分包商，提高整个人工智能生态系统的可见性。它鼓励申请人工智能物料清单和软件物料清单，以记录数据集、模型、库和基础设施。这种详细程度对于人工智能支持的物流操作中的有效风险评估至关重要。

为降低风险，指南提倡采用完整性检查、验证模型注册、恶意软件扫描、定期测试和主动打补丁等技术做法。这些措施与 NIST 和 MITRE 框架相一致，表明了向结构化控制的转变，这种控制可以集成到现有的网络安全和供应商风险计划中。

• 将人工智能理解为横跨数据、模型、软件、基础设施、硬件和服务的供应链。
• 将外部数据集和数据管道视为与安全相关的资产。
• 在运行部署之前，评估人工智能模型的后门、规避风险和完整性。
• 绘制支持人工智能驱动的物流应用的软件和基础设施组件图。
• 评估第三方人工智能和云提供商的固有风险。
• 索取人工智能和软件物料清单，以获得组件级可视性。
• 实施模型注册、完整性验证和恶意软件扫描。
• 使人工智能供应链风险管理与基于 NIST 和 MITRE 的框架保持一致。

实际控制和供应商要求：确保人工智能组件和服务安全的清单

美国国家安全局的指南明确指出，控制措施必须适用于数据、模型、软件、基础设施、硬件和第三方服务。对于数字供应链，人工智能供应商的管理应与战略物流合作伙伴一样严格，并有明确的要求和定期审查。以下建议将美国国家安全局的技术指导转化为采购和管理行动。

• 数据安全和出处：要求供应商跟踪数据集来源、记录转换并维护版本。禁止在敏感用例中使用未经验证的公共数据源，并要求提供控制偏差、中毒、模型反转和数据提取的证据。
• 模型完整性和注册表：要求在整个模型生命周期内进行加密签名，并维护经过验证的模型注册表。完整性检查、恶意软件扫描和定期测试有助于发现隐藏的风险。
• 应用程序和 API 安全：确保支持人工智能功能的 API、插件和协调层使用强大的身份验证、细粒度访问控制和输入验证。日志记录和监控应与 SIEM 集成，以便将人工智能事件与更广泛的供应链事件关联起来。
• 基础设施和软件卫生：要求对培训环境、服务器和云平台进行持续监控和审计。SBOM 应揭示扩大攻击面的开源和第三方组件。
• 人工智能材料清单和透明度：索取人工智能材料清单，确定模型、数据集、库和外部服务。这样就能在漏洞披露时进行快速评估。
• 第三方服务管理：对于云托管或嵌入式人工智能，要求提供供应商如何管理自身供应链的证据。合同应规定与公认的框架保持一致，并及时通报遗留的缺陷。
• 访问控制和职责分工：定义对人工智能模型、训练数据和配置设置的基于角色的访问权限。进行职责分离，以降低未经审查的模型更改风险。
• 测试、验证和红队：要求进行结构化的生产前测试，包括对抗性输入和物流情景。定期的 “红色团队 “活动应探查薄弱环节并制定补救计划。
• 事件响应和生命周期管理：将事件处理程序扩展到人工智能特定事件。供应商应承诺明确的响应时间、回滚程序和协调修补。
• 持续保证和审计：在合同中加入经常性审查，包括对已部署模型的签名以及训练和推理环境的抽样日志进行验证。

对供应链领导者的业务影响、合规性影响以及实用的实施路线图

美国国家安全局的指导意见将人工智能供应链安全定位为战略风险。对于物流和运输业务来说，受到攻击的人工智能组件可能会导致装运延误、货运路线错误和预测准确性下降。曾经看似理论性的风险现在直接关系到运输规划、库存分配和客户服务。

该机构指出，数据中毒、模型篡改和软件漏洞会破坏整个人工智能生态系统的保密性、完整性和可用性。这会影响路线优化、仓库自动化和预测性维护工具。受到攻击的第三方人工智能服务会在多个地区和合作伙伴之间传播错误。

财务影响包括运费增加、错过服务窗口的罚款以及与不可靠预测相关的注销。保险公司越来越多地审查公司如何管理从数据到部署模型的人工智能组件。

在合规方面，美国国家安全局的建议与全球监管机构参考的 NIST 和 MITRE 框架相一致。对于全球运营商而言，这与数据保护和网络安全规则存在交叉。维护 SBOM 和 AI BOM 可以提高可审计性，并在出现漏洞时加快事件响应速度。

对于使用基于云的优化、跟踪和分析技术的企业来说，第三方人工智能平台尤其值得关注。共享环境会传播固有的弱点。因此，应采用适用于其他重要物流合作伙伴的相同结构，对人工智能供应商进行入驻、监控和管理。

将国家安全局的指导转化为业务成果

采用美国国家安全局推荐的做法可以减少与人工智能相关的干扰，提高运输和仓储操作的稳定性。经过验证的模型注册表、完整性检查和恶意软件扫描有助于防止篡改。定期测试和主动补丁支持在旺季和运营冲击期间保持性能稳定。

结构化的人工智能管理还可以支持与客户和承运商的合作。展示对人工智能供应链组成部分的控制，可以加强在投标中的地位，特别是与参考 NIST 统一要求的托运人合作。

供应链领导者优先实施路线图

该分阶段路线图有助于在不对系统进行重大改动的情况下实施美国国家安全局的指导。它支持供应链、采购和 IT 安全团队之间的协调行动。

• 30 天内：绘制物流、运输和仓储领域的人工智能用例；确定内部和外部供应商，包括分包商。
• 60 天内：要求为新的人工智能采购提供 SBOM 和人工智能 BOM；更新供应商问卷，以应对数据、模型、软件和基础设施风险。
• 90 天内：为关键规划工具建立经过验证的模型登记册；在部署前实施基本的完整性检查。
• 120 天内：将恶意软件扫描和定期测试纳入 TMS、WMS 和分析平台的变更管理。
• 180 天内：根据 NIST 和 MITRE 框架调整内部政策；确定对人工智能供应商的最低期望。
• 在 12 个月内：将人工智能供应链风险指标纳入企业风险管理和采购记分卡。

在这些阶段中，供应链领导者应监督涉及信息技术、安全、法律和财务的跨职能人工智能风险论坛。这种治理结构支持长期一致地采用与 NSA 一致的做法，并加强数字物流运营的弹性。