GenAI 的獨特性加上倉促的推出可能會為企業帶來安全挑戰。隨著 GenAI 技術的發展，新的、複雜的安全威脅也隨之出現。攻擊者正在利用 GenAI，這增加了攻擊的複雜性和影響力。
如果沒有足夠的人工智慧安全措施，擁抱 GenAI 淘金熱的組織會將自己置於危險的境地。強大且值得信賴的人工智慧系統對於保護敏感資訊至關重要。
定義 AI 安全的即時智能
GenAI 應用程式的主要攻擊媒介是使用者提示。即時智慧是一種用於優化 GenAI 應用程式並增強其安全性的技術。它使企業能夠監控和分析 GenAI 系統的使用情況，以識別風險、制定安全策略並實施保護對策。
即時智慧在使用者導向的應用程式和底層大語言模型 (LLM)之間的層中運作。它分析並可能修改使用者提示和模型回應。
在人工智慧安全的背景下，即時智慧可用於：
- 識別惡意提示形式的攻擊
- 檢測異常使用模式
- 收集有關不安全和濫用提示的數據
即時智能的某些用途不僅僅是捕捉和分析使用數據。他們還採取主動補救措施，例如在將違反政策的提示傳遞給法學碩士之前拒絕它們。
或者，它可以透過添加內容或系統訊息來修改提示，以提高輸入的安全性和安全性。
LLM 產生回應後，如果確定回應違反安全策略，提示情報可能會執行後處理。此後處理可能會刪除敏感資訊、調整語氣或用通用拒絕訊息取代它。
即時情報是更廣泛的人工智慧安全的重要組成部分，其中包括模型安全、存取控制和人工智慧事件回應等其他要素。
值得注意的是，及時的情報不僅可以增強安全性。及時的情報還可以產生見解，以幫助完成以下任務：
- 改進模型以獲得更好的響應相關性和準確性
- 捕獲營運指標，例如任務績效或節省的時間
- 確定投資報酬率並進行成本分析
- 提高對最終使用者意圖和行為的理解
GenAI 應用中基於提示的攻擊和安全風險
可以透過使用者提示進行幾大類攻擊，使組織面臨各種風險。這些類別如下：
- 資料隱私：由於 LLM 可能會根據專有資料進行微調，或者 GenAI 應用程式可能會透過檢索增強生成(RAG) 進行增強，因此無意中暴露敏感資料的風險很大。
- 提示注入：提示注入是一種攻擊，惡意使用者在提示中提供有害或誤導性指令，試圖引導人工智慧系統產生不正確或意外的行為。
- 間接提示注入：當 LLM 處理來自攻擊者控制的外部來源（例如特定網站或工具）的輸入時，就會發生間接提示注入。在這些情況下，攻擊者可以在外部內容中嵌入隱藏的有害提示。
- 有毒、有偏見或有害的內容：法學碩 士可能會產生有害內容，對組織造成嚴重損害。其後果可能包括令人尷尬的社群媒體貼文和負面的客戶體驗，甚至可能產生法律後果。
- 拒絕錢包攻擊：拒絕錢包攻擊與拒絕服務攻擊非常相似。在這次攻擊中，濫用 GenAI 應用程式與 LLM 進行過多的互動可能會導致大量資源消耗。這可能會影響其他用戶的服務可用性，並為企業帶來高昂的成本。
- 越獄：在這種攻擊中，惡意使用者精心製作提 土耳其電話號碼數據 示來規避LLM的內建防禦和系統指令。如果模型被越獄，上述許多其他風險就會變得更容易被利用。人工智慧越獄最臭名昭著的例子之一是 Do Anything Now (DAN)，其中模型被告知扮演不遵守系統準則的角色。
- 提示洩漏：提示洩漏是提示注入的一種形式，它會導致模型洩漏自己的系統指令或內部邏輯。這些資訊除了本身敏感之外，還可用於製作越獄提示。
- 工具濫用：隨著越來越多的應用程式允許LLM呼叫外部工具，攻擊者可以嘗試透過那些自動呼叫的工具使用惡意提示來造成意想不到的後果。
使用即時智慧實現 AI 安全的好處
及時的情報可以遏制許多 在小型企業之旅中保持專注和積極性的 5 個行之有效的策略 此類安全風險，增強 GenAI 系統的穩健性和可靠性。
增強的威脅偵測
即時情報可以透過即時分析來偵測AI對抗性攻擊。它還 消費者數據 可以阻止來自不受信任的來源或表現出可疑使用模式的來源的請求。這種主動方法可以透過在到達法學碩士之前拒絕此類提示來更快地識別和緩解潛在的安全漏洞。
增加信任和合規性
及時的情報可以產生對人工智慧系統使用情況的數據驅動的洞察。這些數據可以根據組織的使用策略進行驗證，從而保持對監管標準的遵守並增強使用者對系統完整性的信心。
當即時智慧用作防禦層時，在違反策略的提示到達模型之前拒絕它們會降低模型以不可預測的方式運行的可能性。同樣，當在後處理中使用即時智慧來在不合規回應到達最終用戶之前對其進行審查時，企業就擁有了另一層針對合規違規的保護。
成本效益
及時的情報可以防止拒絕錢包攻擊或超出模型範圍的非惡意提示，從而減少寶貴資源的使用。
將即時情報納入安全措施的最佳實踐
即時情報對於人工智慧安全的價值是顯而易見的。想要利用即時情報技術的組織應該考慮幾種人工智慧安全最佳實踐。
建立健全的監控系統
即時智慧從監控輸入提示和模型回應開始。仔細分析每個提示後，可以採取以下三種路徑之一：
- 使用適當的錯誤訊息拒絕提示。
- 將提示原樣傳遞給模型。
- 在傳遞到模型之前修改提示。
應該捕獲提示和所採取的路徑以供審核和分析。模型產生的反應也會發生類似的過程。即時情報會在將回應傳送給使用者（按原樣或修改後）之前進行分析。同樣，應捕獲響應和採取的任何後處理操作以供審核和分析。