隨著生成式AI技術的快速發展，確保模型的倫理合規性與安全性成為關鍵挑戰。本文聚焦於開源工具在AI治理框架中的應用，探討如何透過控制平面、雲原生安全架構與Kubernetes集群整合，建立穩健的AI運作環境。重點分析多項工具特性與實作策略，協助讀者理解技術選型與實務落實方向。
Garak 是 CLI 工具，提供版權材料重複、訓練數據洩漏等安全評估功能，但需重複測試以確保結果可靠性，且執行時間較長。Proton 則支援自訂數據集，快速評估模型毒性提示、偏見檢測等行為，但需用戶自行建置數據集。IBM 開發的 AI Fairness 360 針對公平性與偏見提供系統化解決方案，包含偏見緩解估計器、公平性指標與歧視性子群組檢測器，適用於機器學習模型與多種庫。
Nemo Guardrails 作為 NVIDIA 支援的工具，介於用戶與大型語言模型（LLM）之間，提供語言規則檢查、內容安全與虛假資訊檢測功能，支援本地執行與 API 調用。Lancit 由 WAPS 支援，聚焦對話品質與隱私監控，能偵測越獄攻擊與提示注入，並支援日誌存儲與視覺化。輕量易用的 Inspect AI 則評估模型安全、性能與準確性，作為全面評估工具。
Broken Hill 用於執行貪婪座標攻擊（Greedy Coordinate Attack），模擬越獄攻擊以驗證模型抗攻擊能力，但維護狀態不佳，未達生產環境標準。IBM 開發的 Adversarial Robustness Toolbox (ART) 支援紅隊/藍隊測試，評估資料重建攻擊等安全性風險，但需較高技術門檻。
Gress AI 提供實時異常行為偵測，整合 JamaicGuard 等模型檢測有害內容，但需付費使用。Shelge Gemma 類似功能，需自行組合模型執行，維護狀況不穩定。Fenos Foundation 推動AI治理框架，協助金融機構整合開源工具與流程，建立安全AI環境。
建議結合自訂數據集與工具（如 Evaluate、Collab Notebook）進行模型驗證，避免依賴預設指標。透過工具如 Garak 進行多項安全評估，確保模型符合倫理與安全標準。
透過 Guardrails 與監控工具（如 Lancit）實時阻斷風險行為，強化模型安全性。例如，設定語言規則檢查與內容安全策略，防止生成有害資訊。
AI Fairness 360 提供系統化方法識別模型偏見，透過估計器緩解偏見，並使用指標評估個體/群體公平性，確保模型決策符合倫理標準。
使用 Broken Hill 等工具模擬越獄攻擊，驗證模型抗攻擊能力，但需謹慎評估工具成熟度。ART 則支援紅隊/藍隊測試，提升模型安全性。
提出參考架構作為 AI 代理安全過濾器，結合工具如 Guard 進行通訊監控。例如，部署容器執行行為測試，並整合 Guardrails 實現通訊監控，降低環境組建複雜度。
透過 Kubernetes 集群與 CNCF 生態系實現可擴展的安全控制。例如，利用 Kubernetes 的政策管理功能，結合 CNCF 工具（如 Istio、Vault）建立端到端安全架構，確保模型運行環境符合安全標準。
AI 治理框架需整合安全性、模型效能評估與風險管理，避免孤立評估安全機制。建議根據特定系統需求調整工具配置，例如選擇 Garak 進行安全性評估，並整合 LMGuard 進行運行時監控。同時，推動工具功能擴展，如 Garak 整合更多倫理 AI 探測模組，提升評估全面性。面對工具成熟度與生態系整合的挑戰，需持續優化開源協作模式，強化雲原生架構在 AI 治理中的關鍵角色。