譯者 | 核子可樂

審校 | 重樓

生成式AI正在重塑企業運營模式，以前所未有的規模實現自動化、內容生成和智能決策。從AI驅動的聊天機器人到高級代碼生成和創意設計，生成式AI正在通過提升效率與創新能力引發行業革命。然而，伴隨技術進步而來的還有企業必須應對的重大安全風險。

現實挑戰在于，隨著AI系統日益智能化和復雜化，其面臨的威脅與風險也在持續演變。確保AI在開發與部署全周期的安全性至關重要。

本文提供實用的安全檢查清單，幫助企業安全采用生成式AI技術。通過理解關鍵安全風險、部署必要技術并遵循最佳實踐，企業能在釋放生成式AI潛力的同時，確保數據、模型和用戶安全。

檢查清單分為兩大類別：

? 生成式AI核心安全風險

? 生成式AI必要安全技術

生成式AI的核心安全風險

生成式AI引入了企業必須直面的新型安全風險，包括數據泄露、模型篡改和未授權訪問等。若缺乏適當防護措施，這些風險可能導致嚴重的隱私與安全漏洞。

1. 數據隱私與合規風險

生成式AI可能暴露敏感數據，違反GDPR、HIPAA等法規要求。若AI模型未加防護地處理機密信息，企業將面臨法律、財務和聲譽風險。確保合規需要嚴格的數據處理、訪問控制和定期審計。

例如，2023年三星員工誤將機密數據輸入ChatGPT，引發企業數據隱私與AI誤用重大擔憂。

應對數據隱私與合規風險的舉措包括：

• 使用角色控制限制AI訪問敏感數據
• AI處理前實施數據匿名化與加密
• 審計AI交互是否符合GDPR、HIPAA等要求
• 使用AI治理工具執行數據保護政策

2. 虛假信息與偏見

AI模型可能生成錯誤或誤導性內容（即"幻覺"）。若訓練數據存在偏見，AI可能強化刻板印象并產生不公平結果。企業必須確保AI生成內容準確、符合倫理且無偏見。2023年某AI新聞網站就曾發布虛假文章，誤導公眾并嚴重損害到其公信力。

• 定期測試AI模型的偏見與準確性
• 使用多樣且高質量的訓練數據
• 對關鍵AI輸出實施人工審核
• 建立AI倫理準則確保負責任使用

3. 未授權訪問與濫用

一旦缺少安全措施，未授權用戶可能訪問AI模型，導致數據盜竊或篡改。內部人員與外部黑客均可能成為威脅來源，尤其是在API安全防護薄弱或配置錯誤等背景之下。某案例中，因API漏洞導致AI聊天機器人公開用戶對話，隱私受到侵害。應對措施包括：

• 強制對AI訪問實施多因素驗證（MFA）
• 實施角色基礎訪問控制
• 監控AI活動日志中的可疑行為
• 定期開展安全審計與滲透測試

4. 數據投毒

攻擊者可通過注入惡意輸入破壞AI訓練數據，導致模型輸出被篡改。這可能引發偏見決策、虛假信息或可利用漏洞。某實驗中，研究人員通過投毒數據集操縱人臉識別系統，使其錯誤識別目標。相關防護策略包括：

• AI處理前驗證并清洗訓練數據
• 使用差分隱私防止數據篡改
• 部署異常檢測工具識別被污染數據
• 使用驗證過的多樣數據集重新訓練模型

5. 偽造“ChatGPT”與仿冒攻擊

詐騙者制作偽造AI工具模仿ChatGPT等服務，誘騙用戶分享敏感數據或安裝惡意軟件。這些仿冒品常以移動應用、瀏覽器擴展或釣魚網站形式出現，甚至混入官方應用商店。安裝后可能竊取登錄憑證、財務信息或傳播惡意軟件。相關防護建議包括：

• 僅從官方渠道使用驗證過的AI工具
• 教育員工識別假冒AI與釣魚詐騙
• 部署安全工具檢測欺詐性AI服務
• 向監管部門舉報假冒AI平臺

6. 模型竊取

攻擊者可通過利用API漏洞分析響應來提取專有AI模型，導致知識產權盜竊和競爭優勢喪失。北卡羅來納州立大學研究發現："研究者已證明無需入侵設備運行即可竊取AI模型。該技術新穎之處在于，即使攻擊者對支持AI的軟件或架構毫無先驗知識也可實施盜竊。"

圖一：模型竊取流程

上圖展示了攻擊者向目標模型發送大量查詢并收集響應，利用輸入輸出數據訓練仿制模型的過程，可能引發知識產權盜竊和未授權使用。

防護方案包括：

• 限制API訪問并設置請求頻率限制
• 部署時加密AI模型
• 使用水印技術追蹤未授權使用
• 監控API活動中的可疑提取模式

7. 模型逆向攻擊

黑客可通過逆向工程AI模型恢復敏感訓練數據，可能暴露機密或個人數據。某案例中，研究人員從人臉識別模型中重建面部圖像，泄露訓練用的用戶隱私數據。Andre Zhou在其GitHub倉庫中整理了模型逆向攻擊相關資源與研究清單。

模型逆向攻擊與模型竊取攻擊的區別在于，逆向攻擊通過分析模型輸出反推訓練數據，獲取隱私信息；模型竊取攻擊則通過查詢響應復制模型功能，竊取知識產權。

相關防護步驟包括：

• 使用差分隱私保護訓練數據
• 限制API響應以控制模型暴露
• 應用對抗性防御措施阻止逆向攻擊
• 定期對AI模型進行漏洞評估

8. AI增強的社會工程攻擊

AI可生成高度逼真的釣魚郵件、Deepfake深度偽造視頻和語音仿冒內容，使社會工程攻擊更具迷惑性。某歐洲公司遭遇AI生成語音仿冒高管聲音，成功授權22萬歐元欺詐交易。

相關防護措施包括：

• 使用開源工具（如Google SynthId）或商業工具培訓員工識別AI詐騙
• 部署AI驅動的安全工具檢測深度偽造內容
• 對金融交易實施多因素驗證
• 監控通信中的異常模式

生成式AI中的必要安全技術

保護生成式AI需要綜合運用加密、訪問控制、安全API等技術。監控工具可捕捉異常活動，防御措施能抵御攻擊。遵循隱私規范可確保AI使用的安全性與公平性。此外，還需關注以下技術方向以提升AI應用的安全水平：

1. 數據防泄漏方案

數據防泄漏（DLP）方案會監控并控制數據流，防止敏感信息泄露或濫用。相關實施建議包括：

• 使用AI驅動的DLP工具檢測并攔截未授權數據共享
• 實施嚴格的數據分類與訪問策略
• 監控AI生成輸出防止意外數據泄露
• 定期審計日志中的可疑活動

2. 零信任架構

零信任架構基于身份、上下文和最小權限原則實施嚴格訪問控制。相關實施舉措包括：

• 對AI訪問實施MFA
• 使用身份與訪問管理工具執行最小權限原則
• 持續監控并驗證用戶與AI交互
• 網絡分段限制AI系統暴露面

圖二：零信任架構

3. 加密與機密計算

加密技術保護靜態與傳輸中的AI數據，機密計算在安全環境中保護敏感AI操作。相關實施建議包括：

• 使用AES-256加密存儲數據，使用TLS 1.2+協議傳輸數據
• 采用硬件安全飛地處理AI任務
• 實施同態加密實現隱私保護計算
• 定期更新加密協議防范漏洞

總結

保護生成式AI需要采取適當措施以維護數據、模型和用戶安全，企業需持續優化安全策略，主動應對核心風險。具體包括部署強訪問控制、數據保護政策和定期安全測試，同時開展充分研究確保滿足自身需求與監管要求。遵循本文提供的檢查清單，企業將可安全且創新地使用生成式AI技術。

原文標題：A Comprehensive Guide to Protect Data, Models, and Users in the GenAI Era，作者：Boris Zaikin