為何對抗性人工智慧是潛在的網絡威脅，可能顛覆安全！

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安全領導者：填補AI與MLOps安全中意圖與行動之間的鴻溝

最近一份報告揭示了安全領導者在保護AI和MLOps系統方面的意圖與行動之間存在令人擔憂的脫節。儘管97%的IT領導者強調保護AI及其系統的重要性，但只有61%的人對獲得必要資金感到有信心。更令人擔憂的是，77%的領導者報告曾經遭遇某種形式的AI相關安全漏洞，但僅有30%在當前的AI開發過程中實施了針對敵意攻擊的手動防禦措施，包括MLOps管道。只有14%的組織在為潛在的AI代理攻擊做準備，對AI模型的依賴不斷上升，使其成為敵意AI威脅的主要目標。平均而言，組織在生產中擁有1,689個AI模型，且98%的領導者認為某些模型對其成功至關重要。此外，83%的人報告團隊內廣泛使用AI，顯示出對安全實踐的迫切需求。報告分析師表示：“業界在推動AI採用的同時，卻未能建立足夠的安全措施。”

了解敵意AI

敵意AI旨在故意誤導AI和機器學習（ML）系統，使其無法有效運作。此類操控利用AI技術來利用漏洞，類似於高超棋手對對手弱點的攻擊。傳統網絡防禦往往難以檢測這些複雜的攻擊。HiddenLayer的報告將敵意AI分為三種類型：

1. 敵意機器學習攻擊：這些攻擊利用算法漏洞，旨在改變AI應用的行為、躲避檢測系統或竊取專有技術。國家往往參與政治和金融獲利的間諜活動，並為非法目的反向工程模型。

2. 生成性AI系統攻擊：攻擊者針對生成性AI的保護措施，包括數據來源和大型語言模型（LLMs）。這些攻擊中使用的技術能夠繞過內容限制，導致非法材料（如深度偽造和虛假資訊）的產生。美國情報界的2024年年度威脅評估強調中國如何精巧地利用生成性AI影響民主過程，特別是在美國選舉期間。

3. MLOps與軟件供應鏈攻擊：這些攻擊通常由國家或有組織的犯罪集團發動，旨在破壞AI系統開發不可或缺的框架和平台。策略涉及妥協MLOps管道組件，植入惡意代碼或污染數據集。

對抗敵意AI攻擊的四大策略

DevOps和CI/CD管道的差距越大，AI和ML模型的開發就越容易出現漏洞。保護模型依然是一個充滿挑戰的工作，特別是在生成性AI武器化興起的情況下。以下是組織可以採取的四項主動措施：

1. 整合紅隊演習與風險評估：在組織的DevSecOps框架中將紅隊演習作為核心實踐。定期評估系統漏洞可早期識別並加強對潛在攻擊途徑的防範，貫徹整個MLOps系統開發生命週期（SDLC）。

2. 採納有效的防禦框架：保持對與AI安全相關的各種防禦框架的了解。指定一名DevSecOps團隊成員評估哪些框架（如NIST AI風險管理框架或OWASP AI安全與隱私指南）最符合組織的目標。

3. 整合生物識別與無密碼身份驗證：通過在身份訪問管理系統中整合生物識別技術與無密碼身份驗證，抵禦基於合成數據的攻擊。結合面部識別、指紋掃描和聲音識別可增強對冒充威脅的防護。

4. 定期進行審計與更新：經常審計驗證系統並維護最新的訪問權限。隨著合成身份攻擊的增加，確保驗證流程持續更新並定期打補丁對有效防禦至關重要。

通過實施這些策略，組織可以強化其對抗不斷演變的敵意AI威脅的安全能力。

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