生成式人工智能安全风险以及如何克服它们

生成式人工智能 (GenAI) 是人工智能的一种形式，可根据现有数据生成新数据。该技术有许多应用，包括数据检索、分析和内容生成，预计将为企业利润增加显着的价值。然而，它也引发了对安全和隐私风险的担忧，包括网络攻击、错误信息和数据泄露。最近的一项调查发现，81%的受访者担心GenAI的安全风险。这篇博文将探讨 GenAI 对数据安全的影响，并提供最小化潜在风险的策略。

生成式人工智能快速发展带来的意想不到的后果

随着生成式人工智能模型变得越来越复杂，它们能够生成与人类创建的内容没有区别的内容。更糟糕的是，人工智能尚不具备完全区分真实内容和不真实内容的能力。这引发了人们对错误信息和虚假信息传播的严重担忧，因为人工智能生成的内容甚至可以欺骗最持怀疑态度的受众。此外，对人工智能生成内容的日益依赖可能会导致人类创造力和批判性思维的下降，以及传统技能和行业的侵蚀

与生成人工智能相关的首要问题

以下是专家在生成人工智能安全方面最值得注意的担忧：

1. 模型安全

随着人工智能模型越来越流行，人们对其安全性的担忧也越来越多。 人工智能模型安全解决了偏见、透明度和问责制等问题。解决方案包括通过AI模型发现维护所有AI模型的清单，以及识别与AI模型使用相关的潜在风险。例如，在进行人工智能模型风险评估之后，安全团队需要确保人工智能模型是公平的、遵循指示，并且不会受到幻觉或偏见的影响。此外，人工智能模型安全还建立了保护措施，以防止模型被窃取或篡改。 AI 模型权利用于对所有模型访问权限进行彻底审查，以确保负责任的使用。

2. 数据使用

生成式人工智能可以直接在企业数据上进行训练，也可以通过外部来源进行增强。为了确保数据安全和法规遵从性，必须清楚地了解人工智能模型所使用的数据。这包括对所有存储和管理的数据进行彻底清查、对数据类型进行分类以及确定谁有权访问敏感数据。此外，组织必须了解与数据同意、保留和位置相关的任何元数据，并维护人工智能模型使用的数据的审计跟踪。此外，了解自动化社会工程攻击的风险也至关重要，这种攻击可能会损害敏感数据或鼓励用户从事危险行为。

3. 数据溢出

使用生成式人工智能服务时，用户可以在文本提示中输入任何类型的数据，包括敏感信息。这意味着个人可能会无意或有意通过这些服务共享机密信息，例如知识产权或专有信息。例如，旨在帮助开发人员编写代码的代码生成服务（例如 GitHub Copilot）可能会收到知识产权或 API 密钥，从而授予对客户信息的特殊访问权限。

4. 数据存储

随着生成式人工智能模型随着数据量的增加而不断改进，将这些数据存储在安全可靠的位置至关重要。虽然数据可以存储在第三方服务提供商处，但这也带来了数据滥用和泄露的风险。为了减轻这些风险并防止泄露，组织必须使用强大的加密方法来保护数据，并实施严格的访问控制以确保只有授权的个人才能访问数据。

5. 综合数据

生成式人工智能可以创建类似于真实数据的合成数据。这可能会导致人们担心个人是否能够识别数据的来源。合成数据可能具有可能泄露敏感信息的小模式或细节，从而可能导致个人身份的识别。此外，生成模型，尤其是基于文本或图像的生成模型，可能会无意中包含本应保密的训练数据中的信息。

6. 及时安全

生成式人工智能模型需要以提示形式输入，提示可以分为系统提示和用户提示。系统提示对于塑造模型的行为至关重要，应采用准确、信息丰富且公正的命令来构建，以引导模型走向可接受的行为。然而，即使系统提示设计良好，用户提示也可能构成安全威胁，因此生成式人工智能系统必须实时独立扫描用户提示，以检测潜在的安全问题。这些问题包括即时注入和越狱攻击、网络钓鱼尝试、模型劫持、拒绝服务攻击等。

7. 人工智能法规

为了有效地使用生成式人工智能，组织不仅必须遵守现有的数据保护法，还必须预见并遵守新兴的人工智能治理法，例如欧盟人工智能法案，以确保敏感数据的安全处理。未来的发展包括来自不同国家的指导方针和框架，包括欧盟委员会、英国、法国、西班牙、美国、澳大利亚、新加坡、中国、印度和越南。这些法规将要求组织实施能够安全使用生成式人工智能并确保遵守各种义务的政策和流程。

8.IP泄露

生成式人工智能的一个主要问题是知识产权泄露，因为基于网络/应用程序的人工智能工具的易用性可能会带来泄露敏感信息的风险。此外，这些工具的易用性也带来了创建另一种形式的影子 IT 的风险。然而，有一些方法可以减轻这些风险，其中一种解决方案是在访问在线生成人工智能应用程序时使用虚拟专用网络（VPN）。通过这样做，您可以获得额外的安全层，因为 VPN 将屏蔽您的 IP 地址并加密传输中的数据，为您的敏感信息提供额外的保护层。

9. 人工智能滥用

恶意行为者可能滥用生成式人工智能是一个主要问题。例如，它可以用来创建令人信服的深度伪造品，欺骗个人并操纵公众舆论。此外，如果人工智能系统没有得到充分的保护，它们可能会成为网络攻击的目标，这可能会带来额外的安全问题。