什么是 AI 安全性？

AI 以前所未有的速度为世界带来了令人难以置信的创新。遗憾的是，网络犯罪分子也像世界其他地方一样迅速掌握了人工智能技术，这就带来了新的安全漏洞、威胁和挑战。

AI 安全或人工智能安全，是指旨在保护 AI 系统免受这些威胁的措施和做法。正如传统 IT 系统需要防范黑客攻击、病毒和未经授权的访问一样，AI 系统需要自己的安全措施来确保它们保持正常运行、可靠且受保护。

AI 安全性非常重要，原因有多种，包括：
 

• 保护敏感数据。AI 系统处理大量敏感数据，包括金融、医疗、个人和财务信息。 

• 维护系统完整性。AI 系统中未经检查的漏洞可能会导致模型受损，进而产生不准确或有害的结果。

• 保障人工智能服务的可用性。与任何其他服务一样，AI 系统必须保持可用性和可操作性，尤其是当越来越多的人和组织开始依赖这些系统时。安全漏洞往往会导致停机，从而中断基本服务。 

• 问责制。如果要在全球范围内采用 AI，人员和组织需要相信 AI 系统安全可靠。

• 机密性：确保只有经过授权的个人或系统才能访问敏感数据。 

• 完整性：保持 AI 系统的准确性和一致性。

• 可用性：确保 AI 系统保持运行和可访问性。 
  
  
• 问责制：跟踪 AI 系统执行操作能力。

 

重要的是要区分两个相关但不同的概念：AI 安全性和适用于网络安全的 AI。

AI 安全侧重于保护 AI 系统本身。AI 安全包括旨在保护 AI 模型、数据和算法免受威胁的策略、工具和做法。这包括确保 AI 系统按预期运行，并且攻击者无法利用漏洞来作输出或窃取敏感信息。

另一方面，用于网络安全的 AI 是指使用 AI 工具和模型来提高组织检测、响应和缓解所有技术系统威胁的能力。它可帮助企业分析海量事件数据，并找出表明潜在威胁的模式。用于网络安全的 AI 可以跨多个源分析和关联事件和网络威胁数据。

总而言之，AI 安全是保护 AI 系统，而 AI 网络安全是指使用 AI 系统来增强组织的整体安全状况。

确保 AI 系统的安全性需要一种全面的方法来解决技术和运营难题。下面是一些保护 AI 系统的最佳做法：

为了确保用于训练 AI 模型的数据的完整性和保密性，组织应实施可靠的数据安全措施，其中包括：

• 加密敏感数据以帮助防止未经授权访问 AI 训练数据集。

• 验证数据源：请务必确保用于训练的数据来自受信任且可验证的源，从而降低数据危害的风险。

• 定期清理数据以删除任何恶意或不需要的元素有助于缓解 AI 安全风险。

保护 AI 模型免受攻击与保护数据同样重要。确保模型安全性的关键技术包括：

• 定期测试 AI 模型，找出潜在的对抗性攻击漏洞，对于维护安全至关重要。

• 使用差异隐私来帮助防止攻击者从 AI 模型中反向工程敏感信息。

• 实现攻击性训练，该训练针对模拟攻击的算法训练 AI 模型，以帮助他们更快地识别实际攻击。 

实施强访问控制机制可确保只有经过授权的个人才能与 AI 系统交互或修改 AI 系统。组织应：

• 使用基于角色的访问控制基于用户角色限制对 AI 系统的访问。

• 实现多重身份验证，为访问 AI 模型和数据提供额外的安全层。

• 监视和记录所有访问尝试，确保快速检测和缓解未经授权的访问。

持续监视和审核 AI 系统对于检测和响应潜在安全威胁至关重要。组织应：

• 定期审核 AI 系统，以发现系统性能中的漏洞或异常。 

• 使用自动监视工具实时检测异常行为或访问模式。 

• 定期更新 AI 模型，修补漏洞，提高抵御新威胁的能力。 

有多种工具和技术可帮助增强 AI 系统的安全性。其中包括安全框架、加密技术和专用 AI 安全工具。

NIST AI 风险管理框架等框架为组织提供了管理和缓解与 AI 相关的风险的准则。这些框架提供了保护 AI 系统、识别潜在风险以及确保 AI 模型可靠性的最佳做法。

使用加密技术有助于保护数据和 AI 模型。通过对敏感数据进行加密，企业可以降低数据泄露的风险，并确保即使攻击者获取了数据，这些数据仍然无法使用。

开发了各种工具和平台来保护 AI 应用程序。这些工具可帮助组织检测漏洞、监视 AI 系统是否存在潜在攻击，以及强制实施安全协议。 

随着 AI 的日益普及，这些系统面临的威胁也将继续变得更加复杂。一个值得关注的主要问题是，AI 本身被用来实现网络攻击的自动化，这使得对手更容易开展针对性强、效率高的攻击活动。例如，攻击者使用大型语言模型和 AI 网络钓鱼技术来制作具有说服力的个性化消息，从而增加受害者遭受伤害的可能性。这些攻击的规模和精确性给传统的网络安全防御带来了新的挑战。


为了应对这些不断发展的威胁，许多组织开始使用 AI 支持的防御系统。这些工具（如 Microsoft 的AI 支持的统一 SecOps 解决方案），通过识别异常行为并自动响应攻击来实时检测和缓解威胁。

随着 AI 安全挑战的不断演变，组织必须始终积极主动地将其安全策略适应不断变化的威胁环境，确保 AI 系统的安全性和可靠性。关键策略包括采用全面的安全框架、投资加密技术和访问控制，以及随时了解新出现的威胁和新解决方案。

新式 AI 安全解决方案 保护和管理 AI，显著增强了组织对这些新威胁的保护。通过集成这些强大的 AI 安全解决方案，组织可以更好地保护其敏感数据、维护法规合规性，并帮助确保 AI 环境的复原能力免受将来的威胁。