AIGC专题：生成式+AI时代的网络安全

生成式 AI 时代的网络安全

1. 简介

• 高管关注：84% 的高管计划优先考虑生成式 AI 的网络安全解决方案。
• 企业现状：48% 的高管预计，明年近一半的员工将使用生成式 AI 助力日常工作。96% 的企业领导者认为，采用生成式 AI 可能在未来 3 年内造成安全漏洞。

2. 网络罪犯会如何使用生成式 AI

• 网络钓鱼：生成式 AI 可以加速并增加网络钓鱼活动，模仿信任用户的声音，创建更具针对性的钓鱼邮件。
• 深度伪造：攻击者可以使用生成式 AI 生成深度伪造音频，例如模仿公司 CEO 的声音给 CFO 留言，指示支付伪造发票。
• AI 模型攻击：黑客可以将恶意训练数据注入 AI 模型，导致错误预测或恶意行为，甚至创建易受攻击的软件代码。

3. AI 如何充分发挥投入网络安全的时间和人才的作用

• 预算增长：2023 年的 AI 网络安全预算比 2021 年增加了 51%，预计到 2025 年再增加 43%。
• 用例：
  • 自动化报告：生成式 AI 可以创建安全案例和事件的简单摘要，方便与不同级别的领导者分享。
  • 加速威胁搜寻：自动生成搜索以检测威胁，加快对新威胁的响应。
  • 解释机器生成的数据：简化安全日志数据的解释，加快分析师的调查速度。
  • 整理威胁情报：筛选出最相关的威胁情报，根据客户的风险状况进行调整。

4. 保护 AI：风险和建议

• 风险：
  • 仓促的数据安全实践：工程师和分析师在使用生成式 AI 时忽视数据安全最佳实践。
  • 软件供应链风险：依赖开源代码和商业软件组件可能导致新的安全漏洞。
  • 数据泄露：未经适当监督和治理，敏感数据可能暴露给未授权用户。
  • 黑匣效应：缺乏可见性和透明度，难以解释 AI 的决策过程。
• 建议：
  • 使用多样化的训练数据：确保 AI 模型在多样化、平衡且结构良好的数据上训练。
  • 严格评估生成的代码：确保输出质量。
  • 保护数据：使用数据发现和分类工具检测敏感数据，实施加密和访问管理。
  • 保护模型：扫描管道中的漏洞，强化 API 和插件集成。
  • 保护基础架构：扩展现有的网络安全策略，包括威胁检测和响应、数据安全、身份欺诈和设备管理。
  • 建立 AI 治理框架：启用负责、可解释、高质量且值得信赖的 AI 模型，自动记录模型血缘和元数据，监控公平性和偏差。

总结

生成式 AI 为网络安全带来了前所未有的机遇和挑战。企业需要采取综合措施，包括加强数据安全、优化 AI 模型和基础架构的安全性，以确保网络安全。通过合理利用生成式 AI，企业可以显著提升网络安全水平，减少潜在风险。