生成式AI时代的网络安全挑战与应对
2024年09月04日⏰星期三🗓农历八月初二
本文由AI分析解读，AI提示词见文末
在数字化快速发展的今天，生成式AI为企业带来了巨大机遇，但也带来了新的网络安全挑战。
网络罪犯如何使用生成式AI
- 攻击组织：网络犯罪分子利用大型语言模型（LLM），可更快地进行更多攻击，如进行电子邮件网络钓鱼活动、创建恶意软件代码等。此外，深度伪造音频和AI设计的网络钓鱼也成为新的威胁。例如，犯罪分子可使用公司首席执行官的声音进行欺诈，AI设计的网络钓鱼电子邮件更具说服力，增加了用户错误点击的可能性。
- 攻击AI：黑客可能会通过将恶意训练数据注入AI模型并迫使AI做他们想做的事来对AI“投毒”，还可以使用基于语言的提示来“破解”LLM，使其泄露机密财务信息、创建易受攻击的软件代码等。
AI如何充分发挥网络安全作用
- 应对内部挑战：网络安全领导者面临着人员短缺、敏感数据激增、基础设施复杂性增加等内部挑战。每天，安全运营中心分析师的大量时间花在调查虚假威胁事件上，这不仅打击员工积极性，还可能产生网络安全瓶颈。
- 传统AI解决方案的优势：传统的AI解决方案使用ML帮助SOC分析师评估风险并推荐应对措施，具有诸多优点，如缩短发现并遏制泄露的时间、监控更多网络通信并缩短检测时间、节省成本等。
- 生成式AI的作用：生成式AI在网络安全领域具有潜力，64%的高管已将网络安全确定为生成式AI用例的首要任务，84%的人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自动执行重复、耗时的任务，提升安全专业人员的能力，具体用例包括自动化报告、整理威胁情报、加速威胁搜寻、解释机器生成的数据等。
保护AI的风险和建议
- 潜在影响：LLM的速度和易用性在大规模采用时存在网络安全风险，企业可能忽略数据安全最佳实践和标准，使用LLM生成的代码构建的软件有包含错误或幻觉的风险，还可能存在数据泄露和黑匣效应等问题。
- 建议：为保护AI，应保护数据、模型和基础架构的安全，建立AI治理框架。具体包括保护AI训练数据、实施数据安全控制、持续扫描漏洞、监控恶意输入、部署基础架构安全控制措施等。
总之，在生成式AI时代，网络安全至关重要。企业应充分认识到生成式AI带来的风险，并采取相应的措施加以应对，以保障企业的安全和稳定发展。
AI解读
AI提示词
- 本文使用如下提示词，由豆包@字节跳动提供解读
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- 内容充实: 文案输出要求内容丰富，不要简单生成。
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- 忠实于核心内容: 请忠实于原文的核心内容，不允许随意杜撰或联想，禁止使用正式、重复和机械化的语气。
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报告原文
报告共20页（5.0MB），扫码即可获取。
