人工智能安全漏洞：保护生成式人工智能时代的系统

生成式人工智能（GenAI）和大型语言模型（LLM）的迅速普及正在以空前的速度重塑各行各业。大约90%的组织正在积极部署或探索LLM的应用场景，希望借助这些技术的力量实现变革。然而，这种热情与安全准备的不足形成了鲜明对比。Lakera最近发布的一份关于GenAI准备情况的报告显示，仅有大约5%的组织对其GenAI安全框架感到自信。

这种采用与安全准备之间的差距引发了一个关键问题：市场是否已经为GenAI可能带来的安全风险做好了准备？

即时黑客攻击的兴起

随着GenAI的广泛应用，一种新的、潜在的破坏性威胁也随之出现：即时黑客攻击。与传统需要深厚编程知识的黑客手段不同，即时黑客攻击使得利用AI系统的能力变得普及。即使是新手，只需几句精心构造的指令，也能操纵AI模型，可能导致意外的行为和潜在的数据泄露。

Lakera的Gandalf是一个免费的LLM黑客模拟游戏，它清晰地展示了这种威胁。迄今为止，在100万名Gandalf玩家和5000万次提示与猜测中，令人震惊的是，有20万人成功破解了整个游戏。这表明GenAI很容易被操纵，对于那些急于采用这些技术而没有足够安全措施的组织来说，这是一个警钟。

GenAI安全准备的现状

Lakera的GenAI准备情况报告结合了Gandalf模拟数据和来自1000多名参与者的调查结果，揭示了GenAI安全现状的令人担忧的画面：

• 高采用率，低信心：尽管42%的受访者已经积极使用GenAI并部署LLM，但只有5%的人对他们的AI安全措施有信心。
• 缺乏针对AI的特定威胁模型：只有22%的企业采用了针对AI的特定威胁模型来应对GenAI特有的威胁。
• 安全实践的多样性：虽然61%的组织已经实施了访问控制机制，但只有37%的组织进行了渗透测试，而仅有22%的组织使用了针对AI的特定威胁模型。
• 对漏洞响应迟缓：20%遭遇GenAI漏洞的组织报告称这些问题仍未完全解决。

这些发现凸显了在安全防护方面存在的关键差距，使得许多GenAI系统极易受到恶意操纵和滥用。

了解风险

与GenAI相关的安全风险不仅限于数据泄露。报告中确定的一些主要漏洞包括：

• 输出偏见：47%存在漏洞的组织报告了AI输出偏见的问题。
• 数据泄露：42%的人遇到了通过AI交互泄露敏感数据的问题。
• 人工智能输出的滥用：38%的人报告了人工智能生成的信息被滥用的情况。
• 模型操纵：34%的人经历了改变或篡改其AI模型的尝试。
• 未经授权的访问：19%的用户遇到了未经授权的个人访问GenAI系统的问题。

这些漏洞的影响可能非常深远，从轻微的运营中断到重大的数据泄露和法律后果。

实施针对人工智能的威胁模型

组织需要采用针对AI的威胁建模实践来应对GenAI带来的独特安全挑战。这包括：

• 识别AI特定资产：识别AI系统的独特组件，包括训练数据、模型架构和推理端点。
• 绘制攻击面：了解对手如何尝试操纵您的AI系统，包括通过输入数据污染、模型反转攻击或提示注入。
• 分析潜在威胁：考虑传统的网络安全威胁和人工智能特定的风险，如模型盗窃或输出操纵。
• 实施缓解策略：开发和部署针对人工智能系统的安全措施，如强大的输入验证、输出过滤和持续模型监控。
• 定期测试和更新：进行持续的安全评估，并在出现新的漏洞和攻击媒介时更新您的威胁模型。

保护GenAI系统的最佳实践

为了缩小GenAI采用与安全性之间的差距，组织应考虑以下最佳实践：

• 实施强大的访问控制：使用基于角色的访问控制和最小特权原则，以限制潜在的攻击媒介。
• 加密敏感数据：确保所有AI训练和推理数据（无论是传输中还是静止时）都得到适当加密。
• 定期进行安全审计：执行内部和外部安全审计，主动识别和解决漏洞。
• 采用渗透测试：定期测试您的人工智能系统是否能够抵御潜在攻击，以便在其被利用之前发现弱点。
• 制定安全的人工智能实践：从数据收集到模型部署，在整个人工智能开发生命周期中融入安全考虑因素。
• 随时了解：通过行业论坛、安全公告和与研究人员的合作，随时了解最新的人工智能安全威胁和最佳实践。
• 创建正式的AI安全政策：制定并实施针对组织内AI系统的全面安全政策。
• 投资人工智能安全专业知识：建立或收购具有人工智能安全专业知识的团队，以应对这些系统的独特挑战。

GenAI相关的API清单

以下列举了几款好用的GenAI相关的API：

• 虚拟助手平台API-轻语：轻语虚拟助手平台API提供了一套完整的应用程序接口，允许开发者将虚拟助手的功能集成到各种应用中。通过API，开发者可以调用轻语虚拟助手的语音识别、自然语言处理、任务管理等功能，实现与用户的智能交互。API支持多种开发语言和框架，方便开发者根据需求进行集成和定制。
• 聊天机器人服务-Chatbase：Chatbase聊天机器人是基于GPT技术的自定义聊天机器人，可嵌入网站中处理客户支持、潜在客户生成以及与用户互动等任务。它集成多源数据进行训练，确保无缝用户交互，并已受到5000多家企业的信赖。Chatbase以其简单创建流程和强大的客户反馈，成为企业提升服务效率和用户体验的优选方案。
• 聊天机器人-Writesonic ChatSonic：Chatsonic 是一款由人工智能驱动的多功能助手，不仅能够创建文本，还能生成图像。作为类似于 ChatGPT 的对话式AI聊天机器人，Chatsonic 拥有实时数据、图像和语音搜索的能力。它依托于与谷歌搜索的紧密整合，能够提供极具相关性、真实性和时效性的内容。利用人工智能技术，Chatsonic 能够生成独具匠心的文本副本和数字艺术作品。

未来之路

随着GenAI不断革新行业，强大的安全措施的重要性不言而喻。组织必须缩小采用与安全之间的差距，以充分发挥这些强大技术的优势，同时降低相关风险。

通过实施针对AI的威胁建模、采用GenAI安全性的最佳实践以及培养持续学习和适应的文化，组织可以为安全的AI创新奠定坚实的基础。在我们探索这一新领域时，成功的关键在于在利用GenAI的变革力量与确保我们AI系统的安全性和完整性之间取得适当的平衡。

GenAI革命已经到来，我们的安全实践也应该随之发展。您准备好保护您的AI未来了吗？

原文链接：在生成式 AI 时代保护系统 – DZone