守護生成式人工智能之門，規避人工智能進化中的安全挑戰
譯文
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生成式人工智能(GenAI)代表了人工智能的一個重大飛躍，能夠創建文本、音頻、圖像、代碼等新穎而逼真的數據。雖然這項創新具有巨大的潛力，但它也引發了人們對數據安全和隱私的嚴重擔憂。
本文深入探討了生成式人工智的技術能力及其對數據安全的影響，潛在的漏洞和緩解策略，以及為確保負責任和合乎道德的發展而進行合作的必要性。
揭示生成式人工智能的能力
生成式人工智能包含一系列技術，包括深度學習模型，可以從現有數據中學習并生成與原始數據相似的新數據。這種能力在各個領域開辟了新的途徑，比如合成圖像、視頻、文本等逼真的數據。
- 圖像和視頻生成：創建與現實世界難以區分的逼真的合成圖像和視頻。
- 文本生成：生成新的和語法正確的文本，從創造性寫作到代碼合成。
- 數據增強：通過生成合成數據點和增強圖像識別等任務的模型訓練來擴展現有數據集。
然而，生成式人工智能的本質（操縱和創建新數據的能力）對數據安全和隱私構成了重大挑戰。
生成式人工智能面臨的技術挑戰
生成式人工智能模型是在大量數據集上訓練的，這些數據集通常包含敏感信息。人們為此有以下方面的擔憂：
數據中毒
惡意行為者可以將有毒數據注入訓練集，導致模型產生有偏差或不準確的輸出。這可能產生重大后果，從操縱金融市場到影響選舉。
隱私泄漏
生成式人工智能模型可能會無意中泄露有關訓練數據的信息（即使是匿名的）。這可以通過像對抗性示例這樣的技術來實現，在對抗性示例中，對輸入數據的微小修改可以顯著改變模型的輸出。
深度偽造和合成媒體
生成式人工智能可以用來創建高度逼真的深度偽造（Deepfakes）和合成媒體，這使得人們很難區分真實和虛構的內容。這可以用于惡意目的，例如傳播錯誤信息或損害聲譽。
模型反演
通過觀察模型的輸出，網絡攻擊者可以潛在地推斷出關于訓練數據的敏感信息。這對于接受過醫療或金融數據訓練的模型來說尤其危險。
數據來源
生成式人工智能模型中數據來源和使用缺乏透明度，阻礙了問責制和監管合規性。
生成式人工智能實現和安全挑戰的具體示例
以下是生成式人工智能實現的一些真實示例和它們遭遇的安全挑戰。
社交媒體中的深度造假
（1）實施
生成式人工智能被用來制作逼真的視頻(深度造假)，其中有人似乎在說或做他們從未做過的事情。這些深度造假可以用來損害聲譽、傳播錯誤信息和操縱公眾輿論。
（2）安全挑戰
- 數據泄露：用于創建深度偽造的訓練數據可能包含有關目標個人的敏感信息，從而導致隱私泄露。
- 濫用和操縱：深度造假可以很容易地通過社交媒體傳播，使得人們很難區分真實和捏造的內容。
醫學研究合成數據生成
（1）實施
生成式人工智能可用于生成用于醫學研究目的的患者合成數據。這有助于解決與真實患者數據相關的隱私問題，同時使研究人員能夠開發和測試新的治療方法。
（2）安全挑戰
- 隱私泄露：即使使用匿名化技術，生成的合成數據仍有可能包含被重新識別回真實個人的信息。
- 數據偏差：如果用于生成式人工智能模型的訓練數據存在偏差，則生成的合成數據也可能繼承這些偏差，從而導致研究結果出現偏差。
藝術創作的生成對抗網絡(GAN)
（1）實現
生成式人工智能可以用來創造新的和獨特的藝術品，包括繪畫、雕塑和音樂。這為藝術表達和探索開辟了新的途徑。
（2）安全挑戰
- 侵犯版權：如果訓練數據包含沒有適當歸屬的版權材料，生成式人工智能生成的藝術品可能會侵犯現有的版權。
- 歸屬和所有權：為生成式人工智能生成的藝術品分配所有權和真實性可能具有挑戰性，會產生潛在的法律和道德問題。
聊天機器人和虛擬助手
（1）實現
生成式人工智能為聊天機器人和虛擬助手提供動力，這些機器人和虛擬助手可以與用戶對話、回答問題并提供幫助。
（2）安全挑戰
- 社會工程：惡意行為者可以使用由生成式人工智能驅動的聊天機器人冒充真實人物，欺騙用戶泄露敏感信息。
- 偏見和歧視：如果聊天機器人的訓練數據有偏見，它們可能會在與用戶的互動中持續使用歧視性或攻擊性的語言或行為。
以下是生成式人工智能如何實現以及相關安全挑戰的幾個示例。隨著技術的不斷發展，制定全面的安全措施以減輕這些風險并確保負責任地和合乎道德地使用生成式人工智能至關重要。
緩解策略
應對這些挑戰需要多方面的方法，包括技術進步、監管框架和道德考慮：
數據治理框架
實現健壯的數據治理框架至關重要。這包括：
數據最小化：限制為訓練收集的數據量，可以減少攻擊面和潛在的隱私風險。
- 數據匿名化：采用差異化隱私等匿名化技術來保護敏感信息。
- 差異隱私：該技術可用于在訓練數據中添加噪聲，使其在統計上無法推斷個人的敏感信息。
數據來源和審計：實施穩健的數據來源和審計系統可以幫助跟蹤數據的來源和使用/沿襲，實現更好的問責制并檢測潛在的違規/漏洞。
用戶控制：個人應該有權訪問、修改和刪除生成式人工智能訓練過程中使用的數據。
監管框架：制定和執行明確的法規，促進負責任的數據收集、存儲和使用。這對于保護數據安全和隱私至關重要。
透明度和可解釋性：通過提高透明度和可解釋性來開發可解釋的生成式人工智能模型，可以幫助識別生成數據中的潛在偏差、數據泄漏和漏洞。
模型的安全性
像對抗性訓練這樣的技術可以幫助模型在對抗對抗性攻擊時變得更加健壯。此外，在生成式人工智能訓練期間實現差分隱私等技術可以幫助防止隱私泄露。
- 對抗性訓練：將模型暴露于對抗性示例(旨在欺騙模型的惡意輸入)可以幫助它們對攻擊變得更健壯。
- 檢測和監控：開發強大的檢測和監控系統，以識別和減輕潛在的安全威脅，例如數據中毒和深度偽造。
- 形式驗證：采用數學技術驗證生成式人工智能模型的安全特性，有助于識別潛在的漏洞。
- 聯合學習：這種方法允許在不直接共享敏感信息的情況下在分散的數據上訓練模型。
- 同態加密：該技術允許在不解密的情況下對加密數據進行計算，確保數據即使在訓練期間仍然保密。
未來的考慮事項
- 研究：隨著生成式人工智能的不斷發展，持續的研究對于開發新的有效的安全解決方案至關重要。
- 可解釋的人工智能：開發可解釋的人工智能模型可以幫助理解模型如何做出決策，從而更好地發現偏見和漏洞。
- 法規和標準：為道德和負責任的生成式人工智能開發建立明確的法規和行業標準對于減輕安全風險至關重要。
- 公眾意識和教育：教育公眾了解生成式人工智能的潛在風險和益處，對于建立信任和促進負責任地使用這項技術至關重要。研究人員、政策制定者和行業利益相關者之間的合作對于設計和實施安全的生成式人工智能開發和部署的強大框架至關重要。
結論
生成式人工智能和數據安全之間的關系很微妙。雖然生成式人工智能在各個領域提供了巨大的機會，但其數據安全和隱私影響不容忽視。通過了解技術挑戰并實施適當的緩解戰略，可以確保安全、負責任地開發和部署生成式人工智能，釋放其全部潛力，同時最大限度地降低潛在風險。通過研究人員、開發人員、政策制定者和公眾之間的持續合作，可以確保這項強大的技術為人類服務，而不會損害隱私權和數據安全的基本權利。
參考文獻
- 生成式人工智能模型的隱私泄露
- 深度造假和信任的侵蝕：一個理解挑戰的框架
- 生成對抗網絡醫學圖像合成
- 對抗性例子并非天生脆弱
- 將魯棒性嵌入深度學習系統
原文標題：Guarding the Gates of GenAI: Security Challenges in AI Evolution，作者：Phani Kumar Varma Kokkerlapati
鏈接：https://dzone.com/articles/guarding-the-gates-of-genai-security-challenges-in。
