守护AI前沿：应对数据外泄的策略

F5 ADSP | 2024年7月30日

随着越来越多的组织将生成式人工智能（GenAI）模型和大语言模型（LLM）集成到数字系统中，它们面临着新的、更严峻的风险。数据外泄相关风险往往位居安全团队的风险清单前列，这并不令人意外。数据外泄是指未经授权，将组织内部的数据传输到外部目的地。对于网络安全决策者而言，了解并缓解这些风险至关重要，有助于保护组织的敏感信息和系统完整性。

数据外泄对使用GenAI和LLM的组织构成重大威胁。这些复杂模型通常会处理大量敏感数据，因此容易成为网络犯罪分子的目标。攻击可能造成严重后果，包括经济损失、声誉受损、法律责任和监管处罚。医疗保健和金融服务公司发生的数据泄露等重大事件，凸显了采取强有力安全措施的迫切必要性。数据外泄事件的途径包括内部和外部的人为或系统性威胁，以及供应链中的威胁和漏洞，例如：

内部人员威胁：有权访问敏感数据的员工可能有意或无意地造成数据泄露。由于相关人员受到信任，内部人员威胁尤其难以缓解。
外部威胁：针对AI基础设施的网络攻击日益复杂。攻击者可能会利用AI模型、软件或硬件中的漏洞，未经授权访问数据。
供应链漏洞：第三方供应商和合作伙伴带来的风险可能会削弱AI系统的安全性。必须确保整个供应链的安全，以防止数据外泄。

值得庆幸的是，已有应对方法。可有效防范数据外泄事件的策略包括：

访问控制和身份验证：实施严格的访问控制和多重身份验证（MFA）对于管理AI系统和数据的访问权限至关重要。基于策略的访问控制（PBAC）可确保员工仅拥有其岗位所需的必要权限，从而降低未经授权访问的风险。
监控和异常检测：持续监控AI系统中的异常活动至关重要。利用AI和机器学习进行实时异常检测，有助于在潜在的数据外泄企图造成重大损害之前识别并采取应对措施。
定期审计和渗透测试：定期开展安全审计有助于发现AI系统中的漏洞。渗透测试由道德黑客尝试攻破系统，可为识别潜在弱点和需要改进的方面提供宝贵见解。
供应链安全：评估并缓解第三方供应商带来的风险，对于维护AI系统的安全至关重要。组织应在整个供应链中实施安全措施，包括严格审查供应商，并持续监控其安全实践。
员工培训与安全意识：对员工开展网络安全培训，是营造安全意识文化的关键。让员工了解数据外泄风险及其防范最佳实践，可以显著降低内部威胁和人为错误发生的可能性。

我们的 AI Runtime Security Solutions可应对这些挑战并采用相关策略，帮助组织在保持严格安全标准的同时，充分发挥GenAI的潜力。我们不受模型限制的“轻量化”信任层位于贵组织的数字基础设施与模型之间，可提供全方位保护，且不会增加延迟。多种可自定义的扫描器会检查每个提示词，确保私密信息不会离开系统，并阻止嵌入式代码或链接等恶意内容进入系统。PBAC可应用于个人、团队和模型，确保只有需要访问模型的人员才能获得访问权限。

由于该解决方案位于系统外部，安全团队可以全面了解正在使用的每款AI工具，从而实时检测可能表明存在威胁或攻击的异常活动。系统会跟踪与每个模型的每次交互，以及每位管理员与F5解决方案的每次交互，以供审查和审计，并提供有关用户行为和模型使用情况的详细洞察。要在数据安全、模型性能和运营功能之间实现适当平衡，关键在于选择合适的工具。将F5纳入贵组织的AI安全体系，有助于确保生成式AI部署始终透明、安全且稳定。如果您将参加8月6日至8日在拉斯维加斯举行的 BlackHat大会，请点击此处联系我们，了解我们的AI Runtime Security解决方案如何帮助改善贵组织的安全状况。