rai-standards

bởi microsoft

Tài liệu tham khảo các tiêu chuẩn AI có trách nhiệm hợp nhất: NIST AI RMF 1.0, lớp phủ mô hình hóa mối đe dọa AI STRIDE, các cấp độ rủi ro của Đạo luật AI EU, và danh mục tiêu chuẩn mở với…

npx skills add https://github.com/microsoft/hve-core --skill rai-standards

RAI Standards Skill

This skill is the reusable standards package for the RAI Planner. It consolidates the embedded NIST AI RMF content, the AI STRIDE threat-modeling overlay, and a paraphrased EU AI Act reference so the phase playbook can stay focused on workflow and orchestration.

Attribution and licensing posture

  • NIST AI RMF 1.0 is a U.S. Government document and is reproduced here as public-domain reference material with attribution. Public-domain material carries no license obligation, so it adds no term to the package license expression.
  • EU AI Act content in this skill is paraphrased and attributed rather than quoted verbatim, consistent with the open legal-text posture used in the repository. The paraphrase is this repository's own expression.
  • The AI STRIDE overlay is Microsoft-authored reference material for threat-modeling reuse in the RAI workflow.

Every file in this package is therefore governed by the repository-original license. The table records the source each file draws on.

PathLicenseOrigin
references/nist-ai-rmf-govern.mdCC-BY-4.0Adapted from NIST AI RMF 1.0 (public domain)
references/nist-ai-rmf-map.mdCC-BY-4.0Adapted from NIST AI RMF 1.0 (public domain)
references/nist-ai-rmf-measure.mdCC-BY-4.0Adapted from NIST AI RMF 1.0 (public domain)
references/nist-ai-rmf-manage.mdCC-BY-4.0Adapted from NIST AI RMF 1.0 (public domain)
references/eu-ai-act.mdCC-BY-4.0Paraphrase of EU AI Act 2024/1689, not reproduced
references/ai-stride-overlay.mdCC-BY-4.0Repository-original
SKILL.md and remaining package contentCC-BY-4.0Repository-original

Framework index

NIST AI RMF trustworthiness characteristics

KeyCharacteristicDescription
validReliableValid and ReliableBase characteristic for correctness, robustness, and stability
safeSafeSafety and harm prevention under normal and adversarial conditions
secureResilientSecure and ResilientResistance to attack, misuse, and failure
accountableTransparentAccountable and TransparentGovernance, auditability, and decision provenance
explainableInterpretableExplainable and InterpretableUnderstandability of model behavior and outputs
privacyEnhancedPrivacy-EnhancedProtection of personal data and confidentiality
fairBiasManagedFair with Harmful Bias ManagedBias detection, mitigation, and equitable outcomes

Phase-to-framework mapping

RAI phasePrimary standards packageNotes
Phase 1 ScopingNIST AI RMF Govern + MapContext, purpose, stakeholders, and policy framing
Phase 2 Risk ClassificationNIST AI RMF GovernGovernance culture, DEI&A, and stakeholder engagement
Phase 3 Standards MappingNIST AI RMF Govern + MeasureCore standards mapping and TEVV alignment
Phase 4 Security Model AnalysisAI STRIDE overlay + MeasureThreat modeling and overlap with security analysis
Phase 5 Impact AssessmentNIST AI RMF ManageRisk prioritization, mitigation, and monitoring
Phase 6 Review and HandoffNIST AI RMF Manage + EU AI ActRegulatory review, incident response, and evidence handoff

Customer extension pattern

The default framework remains NIST AI RMF 1.0. When a customer supplies an additional framework, preserve the default NIST mapping as a baseline and layer the custom framework on top with explicit attribution. This keeps the planner interoperable while allowing organizations to add ISO, sector, or regional references without rewriting the core playbook.

Open-standards catalog

Use the links below as the reference catalog for open standards and governance resources. Do not reproduce normative text verbatim when the license posture does not allow it.

Thêm skills từ microsoft

oss-growth
microsoft
Cá tính tăng trưởng OSS
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Xây dựng các tác nhân Azure AI Foundry bằng SDK Python của Microsoft Agent Framework (agent-framework-azure-ai). Sử dụng khi tạo các tác nhân bền vững với AzureAIAgentsProvider, sử dụng các công cụ được lưu trữ (trình thông dịch mã, tìm kiếm tệp, tìm kiếm web), tích hợp máy chủ MCP, quản lý chuỗi hội thoại hoặc triển khai phản hồi phát trực tuyến. Bao gồm các công cụ hàm, đầu ra có cấu trúc và các tác nhân đa công cụ.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Thiết lập AI Runway trên AKS — từ cụm trống đến mô hình đang chạy. Bao gồm xác minh cụm, cài đặt controller, đánh giá GPU, thiết lập nhà cung cấp và triển khai đầu tiên. KHI NÀO: "thiết lập AI Runway", "onboard cụm AKS", "cài đặt AI Runway", "thiết lập airunway", "triển khai mô hình lên AKS", "suy luận GPU trên AKS", "thiết lập KAITO trên AKS", "chạy LLM trên AKS", "vLLM trên AKS", "thiết lập phục vụ mô hình trên AKS", "AI Runway controller".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Hướng dẫn để instrument các ứng dụng web với Azure Application Insights. Cung cấp các mẫu telemetry, thiết lập SDK, và tài liệu tham khảo cấu hình. KHI NÀO: cách instrument ứng dụng, App Insights SDK, các mẫu telemetry, App Insights là gì, hướng dẫn Application Insights, ví dụ instrumentation, các phương pháp tốt nhất APM.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Instrument các ứng dụng trình duyệt/web bằng SDK JavaScript Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Dùng cho Real User Monitoring (RUM) — lượt xem trang, nhấp chuột, phụ thuộc AJAX/fetch, ngoại lệ, sự kiện tùy chỉnh và dấu vết tác nhân GenAI phía trình duyệt tương quan với dấu vết OpenTelemetry phía backend. Bao gồm thiết lập SDK Loader Script và npm, tiện ích mở rộng framework (React, React Native, Angular), Click Analytics, trình khởi tạo telemetry và quy ước ngữ nghĩa OTel GenAI cho các span tác nhân/công cụ/mô hình phát ra từ trình duyệt.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Xây dựng ứng dụng phát hiện bất thường với Azure AI Anomaly Detector SDK cho Java. Sử dụng khi triển khai phát hiện bất thường đơn biến/đa biến, phân tích chuỗi thời gian hoặc giám sát hỗ trợ AI.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Triển khai Conversational Language Understanding (CLU) bằng SDK Python azure-ai-language-conversations. Sử dụng khi làm việc với ConversationAnalysisClient để phân tích ý định và thực thể trong hội thoại, xây dựng tính năng NLP, hoặc tích hợp hiểu ngôn ngữ vào ứng dụng.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 cho Python. Dùng cho không gian làm việc ML, công việc, mô hình, tập dữ liệu, tính toán và quy trình. Kích hoạt: "azure-ai-ml", "MLClient", "không gian làm việc", "đăng ký mô hình", "công việc đào tạo", "tập dữ liệu".
development