全面指南：保障人工智能系统开发的安全性

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数据科学家、人工智能工程师与网络安全专业人士在开发过程中如果未能确保他们的AI系统安全，将面临显著的财务、声誉和运营风险。他们应如何保护组织，减轻潜在的负面影响？

网络安全专业人士必须应对的常见威胁

数据集污染是一个关键的安全挑战，通常难以被发现。如果攻击者通过不正确或无关的信息污染了少数数据源，他们可能会在训练过程中削弱AI模型的表现。

另一种显著威胁是提示注入攻击。在这种情况下，攻击者劫持模型的输出，诱导其产生意外行为。研究显示，此类攻击的成功率达到了惊人的97.2%，使恶意行为者能够利用模型访问训练数据并触发未授权操作。

提示提取是提示注入的一个特别有害的变体，攻击者可以操控AI系统泄露其底层规则，进而获取敏感数据。在模型反演攻击中，攻击者可以逆向工程模型输出，提取训练数据集，进而暴露机密信息，严重损害组织声誉。

被攻陷的AI系统的影响

当AI系统被攻陷时，整个组织的安全框架都面临威胁。意识到这种风险，约60%的公司已经主动采取措施以减轻与AI相关的网络安全威胁。

成功的攻击可能导致不良后果，包括连接组件的妥协和对存储系统的未授权访问。最终的目标往往是窃取敏感信息、知识产权或包含个人识别信息的训练数据集。被窃数据的影响因行业而异，可能导致法律诉讼、监管审查和公众反弹，财务损失亦是一个常见结果。

开发前的安全考量

网络安全专业人士在设计AI系统时应牢记几个关键安全因素。数据集的选择至关重要，因为污染和篡改攻击可能在模型早期开发阶段对其造成深远影响。即使使用预训练模型，确保数据集的完整性同样重要，因为原始数据集可能隐藏漏洞。

依赖第三方模型开发者需要对其可靠性进行审查，因为疏忽或恶意行为可能在无监管的情况下引入漏洞。

AI系统开发的关键安全步骤

数据科学家必须持续更新算法参数，以反映新信息；草率行事可能引入安全隐患。AI的黑箱特性使得识别妥协指标（IOCs）变得复杂，从而使得检测数据集污染或篡改变得困难。

虽然大多数攻击来自外部威胁，但内部人为失误占网络安全事件的95%。因此，在AI系统开发过程中，无论是内部开发还是外包，防范物理和数字威胁至关重要。

开发不足的后果

在AI系统部署前未能识别妥协指标可能导致持续且难以解释的网络威胁。工程师必须评估低标准开发的潜在安全后果，因为被忽视的漏洞可能引发模型行为不当和数据泄露，从而削弱组织的安全态势。

保护AI系统开发过程中的策略

网络安全专业人士、数据科学家和AI工程师之间的合作对于减少开发过程中的漏洞至关重要。有效的信息共享能够提升威胁缓解能力，并促进对潜在问题的早期检测。

实施限制措施可以为系统提供额外保护，以防止恶意使用。此外，采用模型可解释性有助于识别妥协指标，从而更快速地响应数据集污染或提示注入攻击。

定期审核AI系统、与网络安全专家合作是关键的最佳实践。彻底测试可以在漏洞升级之前识别并消除风险。

为AI系统建立基线，可以在出现安全隐患时提供回滚选项，从而在不经过冗长事件响应流程的情况下保护模型。

AI系统开发的基本指南

多个监管机构发布了有关安全AI开发的指导。美国、加拿大和英国与包括澳大利亚、以色列和韩国在内的多个国家的机构合作，编写了一份20页的关于AI安全与负责任发展的文件。

网络安全基础设施安全局（CISA）和国家网络安全中心（NCSC）等机构为该指南做出了贡献，旨在减少开发阶段的风险，同时列出最佳实践和开发者的责任。

应对威胁的主动措施

网络安全专业人士在开发过程中必须积极监控AI系统的潜在漏洞。主动措施能有效提高应对威胁的能力，从而实现更优异的商业成果。

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