生成式人工智能安全：如何保证聊天机器人健康并保护平台
Posted: Wed Dec 04, 2024 6:40 am
每个人都在谈论人工智能。从ChatGPT到每天涌现的无数其他生成式人工智能工具，我们似乎不断被告知，掌握人工智能是保持领先地位的关键。但在兴奋之余，重要的是不要忽视潜在的安全风险。
我们正在将人工智能集成到浏览器、电子邮件甚至文件系统中，将敏感的个人和商业数据托付给它。这种便利是有代价的——网络攻击和数据泄露的风险增加。
在这篇博客中，我们将探讨生成式人工智能对数据安全的影响以及减轻潜在风险的实用策略。
生成式人工智能安全趋势和统计数据
我们先来看一下统计数据。
麦肯锡报告称，三分之一的组织已经在至少一项业务职能中使用 GenAI 工具，预计市场将在 2023 年至 2030 年间呈指数级增长。截至 2023 年底，该市场规模略低于 450 亿美元，几乎是 2022 年的两倍。预计每年近 200 亿美元的增长将持续到本世纪末。
然而，GenAI 的广泛使用也伴随着对其安全隐患的日益认识。Menlo安全报告显示，超过一半（55%）的生成式 AI 输入包含敏感的个人身份信息。这凸显了如果没有采取足够的安全措施，数据泄露和隐私侵犯的可能性。
Immuta 的调查结果进一步强调了人工智能采用与安全准备之间的脱节。虽然 88% 的数据专业人士表示他们的员工正在使用人工智能，但 50% 的人承认他们组织的数据安全策略未能跟上人工智能的快速发展。人们对通过人工智能提示泄露敏感数据的担忧显而易见，56% 的受访者将其列为他们对人工智能的最大担忧。
展望未来，Gartner 预测，到 2027 年，17% 的网络攻击将涉及生成式人工智能。同时，到 2025 年，GenAI 将引发保护它所需的网络安全资源激增，导致安全软件支出增加 15%。
这些统计数据强调了采取主动安全措施来保护敏感数据并降低与采用人工智能相关的风险的必要性。
被高估还是低估？评估生成式人工智能的真正影响
2024 年 7 月 16 日
博客
最佳实践
生成式人工智能时代的安全问题及示例
OWASP Top 10列表强调了与大型语言模型 (LLM)相关的最严重的安全风险。
以下是一些带有说明性示例的关键关注点：
即时注入攻击
通过精心设计提示，攻击者可以操纵生成式 AI 模型来泄露机密信息、执行非预期操作，甚至生成恶意代码。
1 美元的雪佛兰 Tahoe
ChatGPT数据泄露
训练数据中毒
恶意行为者可以向训练集中注入有偏见或误导性的数据来操纵模型的行为，可能导致其产生不准确或有害的输出。
微软聊天机器人事件
供应链漏洞
GenAI 系统的复杂性通常涉及集成第三方 海外华人 亚洲电话号码数据 组件或依赖外部数据源，这会产生潜在的供应链漏洞。如果任何这些组件或来源受到损害，整个 GenAI 系统都可能面临风险。
例如，您的聊天机器人使用的第三方库中的漏洞可能允许攻击者获得未经授权的访问或注入恶意代码。
spaCy 库漏洞
敏感信息泄露
员工在与 GenAI 工具交互时可能会无意中泄露敏感信息。例如，将机密客户数据粘贴到聊天机器人提示中可能会导致未经授权的访问或泄露。
类似的风险也适用于其他生成式人工智能应用程序，例如那些帮助您编写代码的应用程序，也可能存在风险。如果开发人员在向人工智能发出的请求中不小心包含了机密代码片段或专有算法，这些敏感信息最终可能会被人工智能获取，随后被其他人获取，甚至更糟的是，被黑客获取。
三星事件
幻觉和题外话
GenAI 模型有时会“产生幻觉”，或者对给定的提示产生完全虚构或不相关的反应。如果依靠它进行关键决策，可能会导致错误信息、混乱甚至有害后果。
Google Bard 的错误
什么是影子人工智能？
影子人工智能是指在组织内部的应用程序中未经授权使用人工智能（AI）工具。
如何减轻 GenAI 的安全风险
我们探讨的例子强调了 GenAI 的潜在缺陷，但不要气馁。通过积极实施强有力的安全措施和负责任的 AI 实践，您可以自信地发挥 GenAI 的变革力量。
这需要取得一种平衡——既能享受人工智能创新带来的好处，又能保护您的宝贵资产并维持客户的信任。
面对日益严重的 GenAI 安全威胁，采取主动和多层次的方法至关重要。以下是一些有助于保护您的数据、系统和声誉的基本策略：
1.加强安全意识和培训
让您的员工掌握安全处理 AI 领域所需的知识。提供广泛的培训，教他们如何安全地使用 GenAI 工具、识别网络钓鱼诈骗以及避免与聊天机器人共享敏感数据。帮助您的团队培养验证信息、发现深度伪造和识别错误信息的技能。
2. 优先考虑数据安全和隐私
实施强大的访问控制，确保只有授权人员才能访问。使用多因素身份验证等强大的身份验证方法增加额外的安全层。
在将敏感数据输入 AI 模型或聊天机器人之前，请对其进行匿名化或假名化以保护隐私 — 对静态和传输中的数据进行加密，以防止未经授权的访问。通过定期进行数据审核和影响评估来保持主动性。
3.建立安全的人工智能模型开发和部署
使用最新的安全补丁更新您的 AI 模型，以解决任何潜在漏洞。在部署之前，彻底测试您的 AI 驱动系统并持续监控它们是否存在任何异常行为或可能的漏洞。采用可解释的 AI (XAI) 技术来了解您的 AI 模型的决策过程，帮助您识别偏见和漏洞。
4. 与专业技术提供商合作
与提供自动化 AI 聊天机器人渗透测试服务的专业技术提供商合作。他们的 AI 红队（安全团队）会主动探测聊天机器人部署中的漏洞，让您能够在安全漏洞被利用之前识别并解决它们。
我们正在将人工智能集成到浏览器、电子邮件甚至文件系统中，将敏感的个人和商业数据托付给它。这种便利是有代价的——网络攻击和数据泄露的风险增加。
在这篇博客中，我们将探讨生成式人工智能对数据安全的影响以及减轻潜在风险的实用策略。
生成式人工智能安全趋势和统计数据
我们先来看一下统计数据。
麦肯锡报告称，三分之一的组织已经在至少一项业务职能中使用 GenAI 工具，预计市场将在 2023 年至 2030 年间呈指数级增长。截至 2023 年底，该市场规模略低于 450 亿美元，几乎是 2022 年的两倍。预计每年近 200 亿美元的增长将持续到本世纪末。
然而，GenAI 的广泛使用也伴随着对其安全隐患的日益认识。Menlo安全报告显示，超过一半（55%）的生成式 AI 输入包含敏感的个人身份信息。这凸显了如果没有采取足够的安全措施，数据泄露和隐私侵犯的可能性。
Immuta 的调查结果进一步强调了人工智能采用与安全准备之间的脱节。虽然 88% 的数据专业人士表示他们的员工正在使用人工智能，但 50% 的人承认他们组织的数据安全策略未能跟上人工智能的快速发展。人们对通过人工智能提示泄露敏感数据的担忧显而易见，56% 的受访者将其列为他们对人工智能的最大担忧。
展望未来，Gartner 预测，到 2027 年，17% 的网络攻击将涉及生成式人工智能。同时，到 2025 年，GenAI 将引发保护它所需的网络安全资源激增，导致安全软件支出增加 15%。
这些统计数据强调了采取主动安全措施来保护敏感数据并降低与采用人工智能相关的风险的必要性。
被高估还是低估？评估生成式人工智能的真正影响
2024 年 7 月 16 日
博客
最佳实践
生成式人工智能时代的安全问题及示例
OWASP Top 10列表强调了与大型语言模型 (LLM)相关的最严重的安全风险。
以下是一些带有说明性示例的关键关注点：
即时注入攻击
通过精心设计提示，攻击者可以操纵生成式 AI 模型来泄露机密信息、执行非预期操作，甚至生成恶意代码。
1 美元的雪佛兰 Tahoe
ChatGPT数据泄露
训练数据中毒
恶意行为者可以向训练集中注入有偏见或误导性的数据来操纵模型的行为，可能导致其产生不准确或有害的输出。
微软聊天机器人事件
供应链漏洞
GenAI 系统的复杂性通常涉及集成第三方 海外华人 亚洲电话号码数据 组件或依赖外部数据源，这会产生潜在的供应链漏洞。如果任何这些组件或来源受到损害，整个 GenAI 系统都可能面临风险。
例如，您的聊天机器人使用的第三方库中的漏洞可能允许攻击者获得未经授权的访问或注入恶意代码。
spaCy 库漏洞
敏感信息泄露
员工在与 GenAI 工具交互时可能会无意中泄露敏感信息。例如，将机密客户数据粘贴到聊天机器人提示中可能会导致未经授权的访问或泄露。
类似的风险也适用于其他生成式人工智能应用程序，例如那些帮助您编写代码的应用程序，也可能存在风险。如果开发人员在向人工智能发出的请求中不小心包含了机密代码片段或专有算法，这些敏感信息最终可能会被人工智能获取，随后被其他人获取，甚至更糟的是，被黑客获取。
三星事件
幻觉和题外话
GenAI 模型有时会“产生幻觉”，或者对给定的提示产生完全虚构或不相关的反应。如果依靠它进行关键决策，可能会导致错误信息、混乱甚至有害后果。
Google Bard 的错误
什么是影子人工智能？
影子人工智能是指在组织内部的应用程序中未经授权使用人工智能（AI）工具。
如何减轻 GenAI 的安全风险
我们探讨的例子强调了 GenAI 的潜在缺陷，但不要气馁。通过积极实施强有力的安全措施和负责任的 AI 实践，您可以自信地发挥 GenAI 的变革力量。
这需要取得一种平衡——既能享受人工智能创新带来的好处，又能保护您的宝贵资产并维持客户的信任。
面对日益严重的 GenAI 安全威胁，采取主动和多层次的方法至关重要。以下是一些有助于保护您的数据、系统和声誉的基本策略：
1.加强安全意识和培训
让您的员工掌握安全处理 AI 领域所需的知识。提供广泛的培训，教他们如何安全地使用 GenAI 工具、识别网络钓鱼诈骗以及避免与聊天机器人共享敏感数据。帮助您的团队培养验证信息、发现深度伪造和识别错误信息的技能。
2. 优先考虑数据安全和隐私
实施强大的访问控制，确保只有授权人员才能访问。使用多因素身份验证等强大的身份验证方法增加额外的安全层。
在将敏感数据输入 AI 模型或聊天机器人之前，请对其进行匿名化或假名化以保护隐私 — 对静态和传输中的数据进行加密，以防止未经授权的访问。通过定期进行数据审核和影响评估来保持主动性。
3.建立安全的人工智能模型开发和部署
使用最新的安全补丁更新您的 AI 模型，以解决任何潜在漏洞。在部署之前，彻底测试您的 AI 驱动系统并持续监控它们是否存在任何异常行为或可能的漏洞。采用可解释的 AI (XAI) 技术来了解您的 AI 模型的决策过程，帮助您识别偏见和漏洞。
4. 与专业技术提供商合作
与提供自动化 AI 聊天机器人渗透测试服务的专业技术提供商合作。他们的 AI 红队（安全团队）会主动探测聊天机器人部署中的漏洞，让您能够在安全漏洞被利用之前识别并解决它们。