你知道如何使用零信任降低人工智能风险吗？
人工智能的变革力量正在重塑众多行业的业务运营。通过机器人流程自动化，人工智能将人力资源从重复性、基于规则的任务束缚中解放出来，并将他们的注意力集中到战略性、复杂的运营上。此外，人工智能和机器学习算法可以前所未有的速度和准确性破译大量数据，为企业提供强大的洞察力。对于客户关系，人工智能可充当个人接触点，通过个性化互动增强参与度。
尽管人工智能对企业有好处，但它也带来了非常独特的安全挑战。例如，对抗性攻击巧妙地操纵人工智能模型的输入数据，使其表现异常，同时规避检测。同样令人担忧的是数据中毒现象，攻击者在训练阶段通过注入误导性数据来污染人工智能模型，从而破坏其最终结果。
正是在这种情况下，“不信任任何东西，验证一切”的零信任安全模型声称可以有效对抗基于人工智能的威胁。零信任摆脱了安全边界的传统概念，相反，它假设任何设备或用户，无论其位于网络内部还是外部，都应被视为威胁。
这种思维转变需要严格的访问控制、全面的可见性以及整个IT生态系统的持续监控。随着人工智能技术提高运营效率和决策能力，如果没有得到适当的保护，它们也可能成为攻击的渠道。网络犯罪分子已经试图通过数据中毒和对抗性攻击来利用人工智能系统，这使得零信任模型在保护这些系统方面的作用变得更加重要。
人工智能威胁多
减轻人工智能威胁风险需要采取全面的人工智能安全方法，包括仔细设计和测试人工智能模型、强大的数据保护措施、持续监控可疑活动以及使用安全、可靠的基础设施。企业在实施人工智能时需要考虑以下风险。
对抗性攻击：这些攻击涉及操纵人工智能模型的输入数据，使模型按照攻击者期望的方式运行，而不触发警报。例如，攻击者可以操纵面部识别系统来错误识别个人，从而允许未经授权的访问。
数据中毒：此类攻击涉及在训练阶段向人工智能模型引入虚假或误导性数据，目的是破坏模型的结果。由于人工智能系统严重依赖于训练数据，中毒数据会严重影响其性能和可靠性。
模型盗窃和反转攻击：攻击者可能会尝试窃取专有的人工智能模型或根据其输出重新创建它们，对于作为服务提供的模型来说，这种风险尤其高。此外，攻击者可以尝试从人工智能模型的输出中推断敏感信息，例如了解训练数据集中的个人。
人工智能增强的网络攻击：恶意行为者可以利用人工智能来自动化和增强他们的网络攻击。这包括使用人工智能执行更复杂的网络钓鱼攻击、自动发现漏洞或执行更快、更有效的暴力攻击。
缺乏透明度（黑匣子问题）：通常很难理解复杂的人工智能模型如何做出决策。这种缺乏透明度可能会造成安全风险，因为它可能导致偏见或恶意行为未被发现。
对人工智能系统的依赖：随着企业越来越依赖人工智能系统，对这些系统的任何破坏都可能产生严重后果。这可能是由于技术问题、对人工智能系统本身的攻击或对底层基础设施的攻击而发生的。
人工智能的零信任模型
零信任提供了一种有效的策略来消除基于人工智能的威胁。零信任的核心是一个简单的概念：不信任任何内容，验证一切。它否定了安全边界的传统概念，并假设任何设备或用户，无论是在网络内部还是外部，都可能是潜在威胁。因此，它要求对整个 IT 环境进行严格的访问控制、全面的可见性和持续监控。零信任是应对人工智能威胁的有效策略，原因如下：
零信任架构：根据最小权限原则设计精细的访问控制。每个人工智能模型、数据源和用户都被单独考虑，并具有严格的权限，仅限制对必要内容的访问。这种方法显着减少了攻击者可以利用的威胁面。
零信任可见性：强调所有数字资产的深度可见性，包括人工智能算法和数据集。这种透明度使组织能够快速监控和检测异常活动，有助于及时缓解模型漂移或数据操纵等特定于人工智能的威胁。
零信任持续安全监控和评估：在快速发展的人工智能领域，静态安全立场是不够的。零信任促进安全控制的持续评估和实时适应，帮助组织在人工智能威胁面前领先一步。
将零信任应用于人工智能
零信任原则可用于保护企业的敏感数据免遭无意中发送到ChatGPT等人工智能服务或任何其他外部系统。以下是零信任中可以帮助降低风险的一些功能：
身份和访问管理 (IAM)： IAM 需要实施强大的身份验证机制，例如多因素身份验证，以及用于用户行为和风险级别评估的自适应身份验证技术。部署遵循最小权限原则的精细访问控制至关重要，以确保用户仅拥有执行任务所需的访问权限。
网络分段：这涉及根据信任级别和数据敏感性将网络划分为更小的隔离区域，并部署严格的网络访问控制和防火墙来限制网段间的通信。它还需要使用安全连接（例如 VPN）来远程访问敏感数据或系统。
数据加密：使用强大的加密算法和安全密钥管理实践对静态和传输中的敏感数据进行加密至关重要。为了保护与外部系统交换的数据，还需要对通信通道应用端到端加密。
数据丢失防护 (DLP)：这涉及部署 DLP 解决方案来监控和防止潜在的数据泄露，采用内容检查和上下文分析来识别和阻止未经授权的数据传输，以及定义 DLP 策略来检测和防止敏感信息传输到外部系统，包括人工智能模型。
用户和实体行为分析 (UEBA)： UEBA 解决方案的实施有助于监控用户行为并识别异常活动。分析正常行为的模式和偏差可以检测潜在的数据泄露尝试。还应设置实时警报或触发器，以通知安全团队任何可疑活动。
持续监控和审计：部署强大的监控和日志记录机制对于跟踪和审计数据访问和使用至关重要。利用安全信息和事件管理 (SIEM) 系统可以帮助聚合和关联安全事件。定期检查日志和主动分析对于识别未经授权的数据传输或潜在的安全漏洞是必要的。
事件响应和补救：针对数据泄露或未经授权的数据传输制定专门的事件响应计划至关重要。应明确事件响应团队成员的角色和职责，并定期进行演习和演习以测试计划的有效性。
安全分析和威胁情报：利用安全分析和威胁情报平台是识别和减轻潜在风险的关键。及时了解与人工智能系统相关的新威胁和漏洞并相应调整安全措施也至关重要。
零信任原则为保护敏感数据提供了坚实的基础。然而，随着人工智能越来越融入业务，不断评估和调整安全措施以应对不断变化的威胁和行业优秀实践也很重要。
案例研究
一家大型金融机构利用人工智能来增强客户支持并简化业务流程。然而，人们担心敏感客户或专有财务数据可能会暴露，这主要是由于内部威胁或滥用。为了解决这个问题，该机构致力于实施零信任架构，整合各种安全措施，以确保其运营中的数据隐私和机密性。
这种零信任架构包含多种策略。第一个是身份和访问管理 (IAM) 系统，用于强制实施访问控制和身份验证机制。该计划还优先考虑与人工智能的所有交互的数据匿名和强大的加密措施。部署数据丢失防护 (DLP) 解决方案以及用户和实体行为分析 (UEBA) 工具来监控对话、检测潜在的数据泄漏并发现异常行为。此外，基于角色的访问控制 (RBAC) 限制用户只能访问与其角色相关的数据，并实施了持续监控和审计活动的方案。
此外，还强调用户意识和培训，让员工接受有关数据隐私、内部威胁和滥用风险以及敏感数据处理指南的教育。通过该机构的零信任架构在与人工智能的交互过程中不断验证和验证信任，可显着降低导致数据隐私和机密性丢失的违规风险，从而保护敏感数据并保持机构业务运营的完整性。
人工智能和零信任的未来
人工智能威胁的演变是由人工智能系统不断增加的复杂性和普遍性以及不断寻找新方法利用它们的网络犯罪分子的复杂性推动的。以下是人工智能威胁的一些持续演变，以及零信任模型如何适应应对这些挑战：
高级对抗性攻击：随着人工智能模型变得越来越复杂，针对它们的对抗性攻击也变得越来越复杂。我们正在超越简单的数据操纵，转向高度复杂的技术，旨在以难以检测和防御的方式欺骗人工智能系统。为了解决这个问题，零信任架构必须实施更先进的检测和预防系统，结合人工智能本身来实时识别和响应对抗性输入。
人工智能驱动的网络攻击：随着网络犯罪分子开始使用人工智能来自动化和增强他们的攻击，企业面临着更快、更频繁、更复杂的威胁。作为回应，零信任模型应结合人工智能驱动的威胁检测和响应工具，使它们能够以更快的速度和准确性识别人工智能驱动的攻击并做出反应。
利用人工智能的“黑匣子”问题：一些人工智能系统固有的复杂性使得人们很难理解它们如何做出决策。这种缺乏透明度的情况可能会被攻击者利用。零信任可以通过要求人工智能系统更加透明并实施能够检测人工智能行为异常的监控工具来适应，即使底层决策过程不透明。
数据隐私风险：由于人工智能系统需要大量数据，数据隐私和保护相关的风险越来越大。零信任通过确保所有数据都经过加密、访问受到严格控制以及立即检测和调查任何异常数据访问模式来解决此问题。
物联网设备中的人工智能：随着人工智能嵌入物联网设备中，攻击面正在扩大。零信任可以通过将“从不信任，始终验证”原则扩展到网络中的每个物联网设备（无论其性质或位置如何）来提供帮助。
零信任模型的适应性和稳健性使其特别适合应对人工智能领域不断变化的威胁。通过根据最新的威胁情报不断更新其策略和工具，零信任可以跟上快速发展的人工智能威胁领域的步伐。
结论
随着人工智能的不断发展，针对这些技术的威胁也会不断发展。零信任模型提供了一种有效的方法来消除这些威胁，即假设没有隐式信任并验证IT环境中的所有内容。它应用精细的访问控制，提供全面的可见性，并促进持续的安全监控，使其成为对抗基于人工智能的威胁的重要工具。
作为IT专业人员，我们必须积极主动、创新地保护我们的组织。人工智能正在重塑我们的运营，使我们能够简化工作、做出更好的决策并提供更好的客户体验。然而，这些好处也伴随着独特的安全挑战，需要采取全面且具有前瞻性的网络安全方法。
参考链接：https://cybersecurity.att.com/blogs/security-essentials/understanding-ai-risks-and-how-to-secure-using-zero-trust