AIGC 时代，网络安全何去何从？报告揭示惊人挑战与机遇

摘要： AIGC 时代，网络安全何去何从？报告揭示惊人挑战与机遇AI时代的网络安全(1)《AIGC专题：生成式AI时代的网络安全》探讨了生成式AI给网络安全带来的挑战与机遇，包括网络罪犯的...

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“AIGC专题：生成人工智能时代的网络安全”探讨了生成人工智能给网络安全带来的挑战和机遇管家婆2024精准资料大全，包括网络犯罪分子如何利用它、人工智能在网络安全中的作用，以及保护人工智能的相关建议。

1. 简介

网络安全领导者面临着生成式人工智能的挑战，它可以提高企业生产力，但也带来潜在风险，例如数据泄露和黑客攻击。数据泄露在全球范围内代价高昂，企业需要降低风险。黑客可能会使用生成式人工智能来创建更有针对性的网络钓鱼电子邮件、模仿声音、创建恶意软件和窃取数据，但网络安全领导者可以使用人工智能进行反击并保护数据和用户。

网络犯罪分子如何使用生成式人工智能

- 攻击你的组织：

- 人工智能设计的网络钓鱼：网络犯罪分子可以使用大型语言模型更快地进行更多的网络钓鱼攻击管家婆一肖一码取准确比必，例如创建逼真的网络钓鱼电子邮件，增加用户误点击的可能性，以及进行模仿受害者语言风格的有针对性的网络钓鱼。

- 深度伪造音频：犯罪分子可以将说话者的声音录音输入语言模型以生成所需的音频，例如模仿公司首席执行官指示财务主管支付虚假发票的声音。他们还可以拨打“音频插孔”电话，实时克隆说话者的声音并获取敏感信息。

- 攻击你的人工智能：

- 毒害你的 AI：黑客可以向 AI 模型注入恶意训练数据，导致其发生故障或从事恶意行为AIGC 时代，网络安全何去何从？报告揭示惊人挑战与机遇，例如制造虚假信息或对关键基础设施发起网络攻击。然而，这需要黑客能够访问训练数据。如果数据是安全的，攻击将很难进行。然而，如果 AI 模型是在开源数据集上训练的，攻击的门槛就会降低。

- 入侵您的 LLM：攻击者可以使用自然语言提示来命令语言模型做他们想做的事情，绕过或破坏安全和审计功能，例如泄露机密财务信息、创建易受攻击的恶意代码以及提供糟糕的安全建议。

人工智能如何充分利用网络安全方面投入的时间和人才

网络安全领导者面临内部挑战，例如人员和技能短缺、敏感数据激增、基础设施复杂性增加以及攻击面扩大，导致 SOC 分析师的时间浪费和效率低下。传统 AI 解决方案使用机器学习来帮助评估风险并推荐对策，具有缩短发现和遏制泄漏的时间、监控网络通信和节省成本等优势。生成式 AI 将改变这种情况，64% 的高管将网络安全确定为生成式 AI 用例的首要任务，84% 的高管计划优先考虑生成式 AI 网络安全解决方案。生成式 AI 可以代表分析师管理和执行任务，增强安全专业人员的能力。具体用例包括自动报告、加速威胁搜寻、解释机器生成的数据和组织威胁情报。未来，它还将能够学习并创建主动响应和优化。

4. 保护人工智能：风险与建议

- 对组织的潜在影响：

- 软件供应链风险：当工程师和分析师使用生成式人工智能创建代码和开发软件脚本时，人工智能未经过安全代码和实践训练的风险增加，企业可能会在有缺陷的代码上进行构建和创新，从而导致新的风险暴露。

- 仓促的数据安全实践：在急于采用语言模型时，组织可能会忽略数据安全最佳实践和标准，例如加密、驻留和特权访问控制。

- 幻觉：使用语言模型生成的代码构建的软件可能包含错误或幻觉，从而损害源代码的完整性和安全性。应使用在多样化、平衡和结构良好的数据上训练的人工智能模型，给出特定的提示，并严格评估代码输出的质量。

- 数据泄露：如果没有对第三方 AI 引擎进行适当的监督和管理，组织可能会将机密数据泄露给未经授权的用户。新的即时注入和即时泄漏攻击可能会暴露敏感信息并损害模型性能。

- 黑箱效应：一些人工智能处理发生在黑箱中，缺乏可见性、透明度和可解释性。组织应建立人工智能治理方法来跟踪模型生命周期内的性能并解释模型结果。

- 保护人工智能的建议：

- 保护数据：使用数据发现和分类来检测敏感数据，实施数据安全控制和数据丢失预防技术。

- 保护模型：持续扫描 AI 和 ML 管道中是否存在漏洞、恶意软件和损坏，强化 API 和插件与第三方模型的集成，并实施策略和访问控制。

- 确保安全使用：监控恶意输入，实施人工智能安全解决方案，检测和应对针对人工智能的攻击，并制定响应运行手册。

- 保护基础设施：将现有的网络安全策略和解决方案扩展到底层人工智能基础设施，部署基础设施安全控制2024年新澳开奖结果查询表，利用现有专业知识优化安全、隐私和合规标准，加强人工智能环境的网络安全、访问控制、数据加密、入侵检测和预防，并投资新的安全防御措施。

以下为报告摘录：