对抗性人工智能：潜在的网络安全隐患与威胁

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安全领袖：弥合人工智能和MLOps安全中的意图与行动之间的差距

一份最新报告揭示了安全领导者在保护人工智能（AI）和MLOps系统方面的意图与实际行动之间的严重脱节。尽管高达97%的IT领导者强调保障AI安全及其系统的重要性，但仅有61%的人对获得所需资金感到自信。令人担忧的是，77%的领导者报告称遭遇过某种类型的AI相关安全漏洞，但目前仅有30%在他们的AI开发流程中（包括MLOps管道）实施了手动防御措施以应对对抗性攻击。

目前，仅有14%的组织为潜在的AI代理攻击做好了准备，而对AI模型的依赖日益增加，使其成为对抗性AI威胁的首要目标。平均而言，组织中有1,689个在生产中的AI模型，其中98%的领导者认为某些模型对其成功至关重要。此外，有83%的受访者表示，团队广泛使用AI，这显示出加强安全实践的迫切需求。报告分析师指出：“行业正在推动AI快速采用，但缺乏足够的安全措施。”

理解对抗性AI

对抗性AI旨在故意误导AI和机器学习（ML）系统，使其无法达到预期效果。这种操控利用AI技术来利用系统的脆弱性，类似于高水平棋手针对对手的弱点。传统网络防御往往难以检测这些复杂攻击。

HiddenLayer的报告将对抗性AI攻击分为三种主要类型：

1. 对抗性机器学习攻击：这些攻击利用算法漏洞，旨在改变AI应用的行为、逃避检测系统或窃取专有技术。国家行为者通常出于政治和经济利益进行间谍活动，反向工程模型以获取非法利益。

2. 生成式AI系统攻击：攻击者针对生成式AI的保护措施，包括数据源和大型语言模型（LLMs）。这些攻击使用的技术能够绕过内容限制，生成被禁止的材料，如深度伪造和虚假信息。美国情报界2024年度威胁评估报告强调了中国在影响民主进程（尤其是美国选举）中巧妙利用生成式AI的情况。

3. MLOps和软件供应链攻击：这些攻击通常由国家行为者或有组织的犯罪集团实施，旨在破坏AI系统开发中不可或缺的框架和平台。策略包括妥协MLOps管道组件，引入恶意代码或受污染的数据集。

四种防御对抗性AI攻击的策略

随着DevOps和CI/CD管道中漏洞的增加，AI和ML模型开发面临的脆弱性也在加剧。保护这些模型仍然是一个动态挑战，尤其是在生成式AI武器化的背景下。以下是组织可以采取的四个积极步骤：

1. 整合红队和风险评估：将红队演练作为组织DevSecOps框架的核心实践。定期评估系统脆弱性，便于及早发现潜在攻击向量并加强防御。

2. 采用有效的防御框架：了解与AI安全相关的各种防御框架。指定一名DevSecOps团队成员评估NIST AI风险管理框架或OWASP AI安全与隐私指南等框架，以确定哪个最符合组织目标。

3. 集成生物识别和无密码身份验证：通过在身份访问管理系统中整合生物识别技术和无密码身份验证来对抗合成数据攻击。结合面部识别、指纹扫描和声纹识别可以增强对冒充威胁的防御。

4. 定期审计和更新：经常性地审计验证系统，保持访问权限最新。随着合成身份攻击的增加，确保验证流程的时效性和常规更新对有效防御至关重要。

通过实施这些策略，组织能够更好地增强针对不断演变的对抗性AI威胁的安全姿态。

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