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生成式人工智能 (genai) 和大型語言模型 (llm) 的快速採用正在以前所未有的速度改變行業。近 90% 的組織正在積極實施或探索 llm 用例，渴望利用這些革命性技術的力量。然而，這種熱情與令人擔憂的安全準備不足並存。 lakera 最近的一份 genai 就緒報告顯示，只有約 5% 的組織對其 genai 安全框架充滿信心。
生成式人工智能 (GenAI) 和大型語言模型 (LLM) 的快速採用正在以前所未有的速度改變行業。近 90% 的組織正在積極實施或探索 LLM 用例，渴望利用這些革命性技術的力量。然而，這種熱情與令人擔憂的安全準備不足並存。 Lakera 最近的一份 GenAI 準備情況報告顯示，只有約 5% 的組織對其 GenAI 安全框架充滿信心。
採用和安全準備情況之間的明顯差異提出了一個關鍵問題：市場是否爲 GenAI 的潛在安全性做好了準備風險？
即時黑客攻擊的興起
隨着 GenAI 的廣泛採用，出現了一種新的潛在毀滅性威脅：即時黑客攻擊。與需要大量編碼知識的傳統黑客方法不同，即時黑客攻擊使利用人工智能系統的能力變得民主化。只需幾句話，即使是新手也可以操縱人工智能模型，從而導致意外行爲和潛在的數據泄露。
Lakera 的 Gandalf，一款免費的 LLM 黑客模擬遊戲，清楚地說明了這種威脅。迄今爲止，已有 100 萬甘道夫玩家和 5000 萬條提示和猜測記錄，其中有 200,000 人成功破解了整個遊戲。這一演示 GenAI 是多麼容易被操縱，這應該爲那些在沒有足夠安全措施的情況下急於實施這些技術的組織敲響警鐘。
GenAI 安全準備狀況
Lakera 的 GenAI 準備情況報告將 Gandalf 模擬數據與 1,000 多名參與者的調查結果相結合，描繪了一幅有關 GenAI 安全現狀的令人擔憂的圖景：
採用率高，置信度低：雖然 42% 的受訪者已經積極使用 GenAI 並實施 LLM，只有 5% 對其 AI 安全措施充滿信心。
缺乏針對 AI 的威脅建模：只有 22% 的受訪者採用針對 AI 的威脅建模來做好準備針對 GenAI 特定的威脅。
不同的安全實踐：雖然 61% 的組織已實施訪問控制機制，但只有 37% 的組織採用滲透測試，只有 22% 的組織使用 AI 特定的威脅
對漏洞響應緩慢：遇到 GenAI 漏洞的組織中有 20% 表示這些問題仍未完全解決。
這些調查結果凸顯了安全準備方面的重大差距，使得許多 GenAI 系統極易受到惡意操縱和濫用。
瞭解風險
與 GenAI 相關的安全風險不僅僅限於數據泄露。報告中確定的一些關鍵漏洞包括：
有偏差的輸出：47% 遇到漏洞的組織報告了有偏差的 AI 輸出問題。
數據泄露：42% 遇到了通過 AI 交互暴露敏感數據的問題。
濫用 AI 輸出：38% 報告了 AI 生成的信息被濫用的情況。
模型操縱：34% 的人嘗試過改變或篡改他們的 AI 模型。
未經授權的訪問：19% 面臨未經授權的個人訪問 GenAI 的問題
這些漏洞的影響可能是深遠的，從輕微的操作中斷到重大的數據泄露和法律後果。
實施人工智能特定的威脅建模
組織需要採用特定於 AI 的威脅建模實踐來解決 GenAI 帶來的獨特安全挑戰。此方法涉及：
識別 AI 特定資產：識別 AI 系統的獨特組件，包括訓練數據、模型架構和推理端點。
繪製攻擊面：瞭解對手如何嘗試操縱您的人工智能系統，包括通過輸入數據中毒、模型反轉攻擊或提示注入。
分析潛在威脅：考慮傳統的網絡安全威脅和特定於 AI 的風險，例如模型盜竊或輸出操縱。
實施緩解策略：開發和部署針對 AI 系統量身定製的安全措施，例如強大的輸入驗證、輸出過濾和持續模型監控。
定期測試和更新：持續進行安全評估，並在新漏洞和攻擊向量出現時更新威脅模型。
保護 GenAI 系統的最佳實踐
爲了彌合 GenAI 採用和安全之間的差距，組織應考慮以下最佳實踐：
實施強大的訪問控制：要限制潛在的攻擊媒介，請使用基於角色的訪問控制和最小權限原則。
加密敏感數據：確保所有 AI 訓練和推理數據都經過適當加密
定期進行安全審覈：執行內部和外部安全審覈，主動識別和解決漏洞。
採用滲透測試：定期測試您的 AI 系統免受潛在攻擊，以發現弱點，以免被利用。
制定安全的 AI 實踐：在整個 AI 開發生命週期（從數據收集到模型部署）中整合安全考慮因素.
隨時瞭解情況：通過行業論壇、安全諮詢以及與研究人員的合作，瞭解最新的人工智能安全威脅和最佳實踐。
制定正式的 AI 安全策略：制定並實施針對組織內 AI 系統的全面安全策略。
投資於 AI 安全專業知識：建立或收購具有 AI 安全專業知識的團隊，以解決這些系統的獨特挑戰。
未來之路
隨着 GenAI 不斷革新行業，強大的安全措施的重要性怎麼強調都不爲過。組織必須彌合採用和安全之間的差距，以充分實現這些強大技術的優勢，同時降低相關風險。
通過實施特定於 AI 的威脅建模，採用 GenAI 安全性的最佳實踐，並培育一種文化持續學習和適應，組織可以爲安全的人工智能創新奠定堅實的基礎。當我們探索這一新領域時，成功的關鍵在於在利用 GenAI 的變革力量和確保人工智能系統的安全性和完整性之間取得適當的平衡。
GenAI 革命已經到來，是時候我們安全實踐也隨之發展。您準備好保障您的人工智能未來了嗎？
以上就是人工智能安全差距：保護生成式人工智能時代的系統的詳細內容，更多請關注本站其它相關文章！
