在客戶需求和保持競爭力的需求的推動下，組織從未如此渴望開發人工智慧 (AI) 模型。然而，雖然人工智慧轉型可以提高效率並支援更具策略性的業務決策，但它也帶來了安全風險。
人工智慧安全漏洞與傳統網路或資料環境中觀察到的漏洞不同，傳統網路或資料環境中的漏洞通常可以透過修補程式更新或實施更安全的密碼實踐等策略來緩解。轉型要求組織探索新的人工智慧風險緩解技術，以保護敏感資料和模型基礎設施免受攻擊者的攻擊。
人工智慧系統安全的創新方法尤其重要，因為利用這些系統可能比其他網路安全入侵造成更大的後果。例如，惡意操縱人工智慧系統來操作自動駕駛汽車、通知醫療診斷或指導法律決策。
出於多種原因，有必要優先考慮訓練資料和人工智慧基礎設施的安全性。這對於維護利害關係人的信任、避免經濟和法律處罰以及保護商業機密和其他資訊至關重要，這些資訊一旦洩露，可能會削弱您的競爭優勢。為了駕馭這一形勢，組織必須始終意識到人工智慧不斷變化的風險，並制定強大的威脅偵測、回應和復原策略。
了解人工智慧系統安全風險：人工智慧中的網路安全
人工智慧獨特的安全挑戰源自於該技術的訓練限制，以及操縱訓練資料和提示的潛力。
訓練和推理的局限性
在大型資料集上訓練的模型可以檢測模式並將知識概括為新資訊。雖然這使得它們在支援一系列任務方面非常強大，但模型仍然無法像人類一樣推理或審查資訊。熟練的對手可以透過操縱提示和輸入來破壞模型的決策過程，從而利用此限制。
例如，攻擊者可以有策略地將膠帶貼在道路 標記或標誌上。雖然人類可能仍然會識別改變後的停車標誌的原始含義，但人工智慧 美國電話號碼數據 驅動的車輛如果沒有接受過對外觀不尋常的停車標誌進行分類的訓練，可能會通過十字路口行駛來改變其行為。
訓練資料中毒
對手還可以透過操縱訓練資料來破壞模型。這種攻擊向量稱為模型中毒，可能會改變系統行為、引入偏差並損害輸出可靠性。不良行為者也不需要直接存取您的資料來毒害模型，他們可以在模型可能攝取的來源（例如公共網頁）上引入有害資訊。
基於提示的攻擊
他們還可以透過提示注入等技術來存取外部資料。使用措辭巧妙的提示，攻擊者可能會欺騙模型洩露敏感或私人訓練數據，例如客戶詳細資訊、公司文件或商業機密。
由於多種原因，諸如提示注入或基於輸入的攻擊之類的方法很難預防：
- 企業對外部活動幾乎沒有控制權，例如被操縱的公共資料來源或停車標誌，並且可能發現這些風險時為時已晚。
- 此類攻擊媒介利用人工智慧功能的核心面，使其難以防範。
- 人工智慧模型通常被認為是黑盒子，這意味 每個企業都應該警惕的 5 種網路安全威脅 著它們的內部演算法和決策過程缺乏透明度。因此，識別模型何時受到損害並修復這些漏洞是一項持續的挑戰。
這些因素使得AI 安全不同於保護網路和 IT 基礎設施其他部分的安全。這也是為什麼組織必須隨著技術的發展而採用創新且靈活的解決方案的原因。
AI 漏洞管理的 3 個關鍵策略
企業應實施加密來保護人工智慧模型和訓練資料。然而，加密只是解決方案的一部分。組織還必須實施威脅偵測系統和全面的事件回應計畫等解決方案，作為整體人工智慧風險緩解策略的一部分。
AI模型與資料安全
組織必須保護人工智慧訓練資料和模型的安全。這包 消費者數據 括模型的演算法、參數和人工智慧架構的其他組件。由於模型是數位文件，因此它也可能被損壞或被盜。獲得這些文件存取權限的攻擊者可以輕鬆破壞模型功能並繞過您為保護模型而投資的 任何安全基礎設施。
在模型開發和推理過程中，確保資料在其整個生命週期（從標記到資料傳輸和儲存）都經過加密。此外，還可以加密 AI 模型檔案和邊緣設備，例如車輛、感測器或醫療設備。即使對手能夠存取這些系統，他們也無法利用專有資料或模型。
作為最佳實踐，對 AI 使用者實施嚴格的存取控制。例如，考慮在人工智慧系統中建立策略，限制財務團隊中適當使用者的財務資料存取權限。在人工智慧開發的早期，清理訓練數據，以防止敏感資訊不必要地暴露給您的模型。為了避免第三方供應商造成的資料損壞風險，請仔細查看條款和條件，並僅使用已經使用強大安全基礎架構的可信任資料供應商。
AI異常偵測
網路安全工具通常具有連續監控功能，可以掃描並警告表明入侵的異常情況。同樣，組織必須實施檢測系統來發現人工智慧系統中的偏差。
考慮到某些人工智慧模型典型的黑盒方法，這可能很困難。此外，確定可疑行為通常很複雜。例如，重複提示數十次的 AI 使用者可能是試圖操縱輸出的攻擊者，也可能是只是測試系統效能的有效使用者。
組織必須根據具體情況定義人工智慧系統上允許的活動。這是確保真實風險不會被忽視、同時最大限度地減少誤報的關鍵第一步。
人工智慧系統所使用的常見警報技術包括：
- 提示處理：監視使用者提示並標記那些顯示惡意意圖的提示，例如提示注入。
- 輸入清理：檢查輸入是否有表示入侵的不安全或無效字元。
- 資料清理：在模型訓練之前使用異常值偵測系統尋找並省略對抗性資料。
- 輸出審核：透過定期審查和對輸出進行事實檢查的自動驗證系統來維護輸出的可靠性和品質。
安全團隊還可以實施用於人工智慧異常檢測的道德駭客攻擊，這是一種安全人員透過模仿惡意駭客嘗試來發現漏洞的策略。人工智慧道德駭客行為更進一步。使用機器學習等技術來自動化風險檢測對於從攻擊者的角度理解不斷變化的安全形勢非常有價值，因為對手可能會使用自己的人工智慧系統來瞄準企業人工智慧。
事件回應計劃
針對人工智慧特定風險制定事件回應計畫非常重要。作為計畫的一部分，向員工詳細介紹應對措施，特別是那些偏離傳統網路安全協議的措施，並明確定義角色和職責。