Bảo mật chuỗi cung ứng AI là thuật ngữ chung để chỉ các biện pháp bảo mật nhằm ngăn chặn hành vi giả mạo độc hại và tạo ra các lỗ hổng trong toàn bộ quá trình từ phát triển đến triển khai dữ liệu học tập của hệ thống AI, mô hình bên ngoài, thư viện, API, v.v.
Bảo mật chuỗi cung ứng AI là một lĩnh vực bảo mật bao gồm mọi thứ từ thượng nguồn đến hạ nguồn của quá trình phát triển AI, bao gồm đầu độc dữ liệu, giả mạo trọng số mô hình bên ngoài, lỗ hổng phụ thuộc trong thư viện của bên thứ ba và sử dụng trái phép điểm cuối API.
Tính đến năm 2026, các cuộc tấn công chuỗi cung ứng thông qua các gói liên quan đến AI của HuggingFace và PyPI đang gia tăng nhanh chóng và nguy cơ ``lây nhiễm chỉ bằng cách giới thiệu chúng'' đã trở thành hiện thực trong lĩnh vực này. Điều thường bị bỏ qua trong hoạt động thực tế là việc xác minh nguồn gốc của các bộ dữ liệu tinh chỉnh và các biện pháp đối phó chống lại việc đưa kịp thời vào các tài liệu được nhập từ các nguồn bên ngoài bằng cấu hình RAG.
Xét về giá thị trường, bao gồm việc bảo trì và quét liên tục AI-BOM (AI Bill of Materials), tương đương với SBOM, một nhóm quy mô trung bình sẽ phải chịu khoảng 200.000 đến 500.000 yên Nhật mỗi tháng cho chi phí nhân công và công cụ. Vào năm 2026, các báo cáo về việc nhúng cửa hậu vào dữ liệu tinh chỉnh (tấn công BadNet) đã gia tăng ngay cả ở các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Việc sử dụng nền tảng được quản lý như Amazon Bedrock và thuê ngoài để đảm bảo an ninh cho cơ sở hạ tầng học tập đang trở thành hiện thực trong lĩnh vực này.