作者：Noam Harel
在当今快速发展的技术领域，生成式人工智能（AI）已成为各行各业的强大工具，企业似乎也在快速采用。生成式AI是指利用机器学习算法生成原创和创意内容，例如图像、文本或音乐。虽然生成式AI为创新提供了巨大的潜力，但它也给企业内部的首席信息安全官（CISO）带来了重大的安全担忧。
随着CISO应对生成式AI的炒作周期，并考虑在组织内部采用和集成生成式AI，他们必须解决关键的安全考虑因素，并平衡内部“迫切”希望采用它的驱动力。在企业内部采用和部署生成式AI存在几个关键的安全担忧，包括访问控制、数据治理、数据安全、数据隐私、知识产权及其他相关领域。通过理解并主动解决这些担忧，CISO可以确保一个强大且安全的环境，以便利用生成式AI，并安全地引导组织进行AI转型。
作为首席信息安全官（CISO），您的角色至关重要，既要保护组织的敏感数据，确保安全环境，同时又要支持采用生成式AI等尖端技术。随着人工智能（AI）的快速发展和生成式AI技术的出现，理解并应对这些创新带来的独特安全和合规挑战至关重要。在本博文中，我们将探讨企业内部生成式AI的关键安全担忧，并规划缓解潜在风险的策略。
对抗性攻击
生成式AI模型容易受到对抗性攻击，恶意行为者试图操纵或欺骗AI系统。对抗性攻击可能导致未经授权的访问、数据泄露或生成误导性或有害内容。CISO必须投入强大的防御措施，例如对抗性训练和检测机制，以防范这些攻击并确保AI生成内容的完整性。
数据隐私与保密性
生成式AI模型通常需要大量数据来学习和生成有意义的输出。这种对数据的依赖引发了对数据隐私和保密性的担忧，尤其是在使用公司内部数据的情况下。组织必须建立严格的数据治理政策，包括数据匿名化技术、安全数据存储和加密实践。遵守相关法规（例如GDPR或CCPA）至关重要，以保护敏感信息并维护客户信任，或者使用能够超越这些安全和合规挑战的安全生成式AI平台。
模型偏差与歧视
在存在偏见或歧视性数据上训练的生成式AI模型可能会在其输出中延续偏见和歧视性行为。CISO需要确保用于生成式AI模型的训练数据是多样化、具有代表性且尽可能没有偏见的。定期监控和审计模型的输出可以帮助识别和解决任何潜在的偏见，确保AI生成内容的公平性和包容性。
知识产权与企业知识保护
生成式AI模型有潜力复制和创建与现有作品高度相似的内容。这引发了知识产权侵权和未经授权使用受版权保护材料的担忧。诸如ChatGPT之类的LLM使用您的数据进行训练，提取并分享您的企业独有且珍贵的知识库。但您真的拥有它吗？您的企业应寻求安全且可定制的解决方案，让您在安全的前提下保护知识产权并加速竞争优势。CISO应寻求一种完全在其自身网络上运行、无需用户将敏感数据发送到外部服务器或第三方、确保零数据和知识产权泄露的工具。所有数据和查询必须保留在您的安全网络内，达到最高的隐私和安全标准。CISO还应考虑与法务团队密切合作，建立强大的知识产权保护措施，包括版权监控工具、内容指纹识别和主动检测未经授权的内容复制。
恶意使用AI生成内容
生成式AI可能被用于恶意目的，例如生成逼真的深度伪造视频、传播虚假信息，甚至更糟，发起社会工程攻击。CISO应考虑实施严格的内容验证流程，并利用基于AI的内容验证工具和人工监督来识别和缓解恶意使用AI生成内容相关的风险。
供应链风险
随着组织越来越依赖第三方AI供应商和基于云的AI服务，供应链风险成为关键担忧。CISO应评估外部AI供应商的安全实践和协议，进行彻底的尽职调查，并建立强有力的合同协议，以确保数据保护并缓解与供应链相关的风险。
缺乏可解释性和可审计性
生成式AI模型，特别是基于深度学习的模型，通常缺乏可解释性和透明度。这使得理解生成输出背后的决策过程变得困难，阻碍了对安全性、审计和合规性至关重要的有效审计和问责制。CISO应探索可解释AI技术、模型可解释性方法，并建立全面的审计跟踪，以增强透明度、问责制和法规遵从性。
RBAC（基于角色的访问控制）：保护生成式AI基础设施
基于角色的访问控制构成了企业内部安全生成式AI基础设施的基础。CISO必须实施强大的身份验证和授权机制，以限制对敏感生成式AI系统和数据的访问。通过使用强密码、多因素身份验证和基于角色的访问控制，组织可以防止未经授权的个人在业务部门和部门间从外部和内部篡改或滥用生成式AI功能。例如，知识工作者以及营销或工程部门的用户不应访问敏感的人力资源或财务数据。
此外，职责分离在访问控制中起着至关重要的作用。不同的用户角色应具有不同级别的访问权限和特权，以确保职责分离并最大程度地降低内部威胁的风险。定期的访问评审和监控可以帮助检测和缓解任何潜在的漏洞或未经授权的访问尝试。
数据治理：建立政策和程序
数据治理包含使组织能够有效管理其数据所需的框架和流程。在生成式AI的背景下，CISO需要建立全面的数据治理政策和程序。这包括定义数据所有权、数据分类和数据生命周期管理。
为确保安全和合规性，CISO应明确定义谁可以访问生成式AI生成的数据、如何存储以及存储多久。此外，组织必须实施数据质量控制并建立数据溯源和审计跟踪机制。通过采用强大的数据治理框架，企业可以缓解与生成式AI相关的风险，并维护对其数据资产的控制。
数据安全：防范威胁和攻击
数据安全是CISO在企业内部部署生成式AI时面临的关键担忧。企业必须保护生成式AI模型、训练数据和生成输出免受未经授权的访问、修改或盗窃。
为确保数据安全，组织应采用加密技术来保护静态和传输中的敏感数据。安全的编码实践和定期的漏洞评估有助于识别和修补生成式AI基础设施中潜在的安全漏洞。所有企业内部数据和查询必须保留在您的安全网络内，达到最高的隐私和安全标准，以实现最佳性能并完全控制您的商业智能和洞察。此外，实施入侵检测和防御系统（IDPS）可以提供实时监控和警报，从而能够快速响应安全事件。
数据隐私：维护用户保密性和合规性
随着生成式AI的普及，确保数据隐私和维护用户保密性至关重要。组织必须遵守相关数据保护法规，例如《通用数据保护条例》（GDPR）或《加州消费者隐私法案》（CCPA），同时记住xGPT解决方案拥有用于训练它们的企业内部数据或将其泄露给竞争对手。为了组织符合ISO 27001、SOC2、HIPAA、GDPR及其他合规标准，应避免共享客户敏感信息以及自身的敏感数据。不幸的是，对于AI即服务，无法控制传输到公司外部的数据类型——这意味着维护合规性具有挑战性。
CISO应寻求一种在其组织的安全网络内部运行的平台，确保不将数据发送到第三方，并确保数据的原始所有者保持不变，从而保证公司不会泄露内部私密数据，企业可以继续提供客户所期望的隐私级别。您的组织可以获得最佳性能并保留对其数据的完全控制。
CISO还应寻求智能和洞察，以实施数据匿名化技术，最大限度地降低重新识别的风险。在使用个人数据进行生成式AI目的时，您还应获得用户的明确同意。通过优先考虑数据隐私，企业可以建立用户信任并减轻法律和声誉风险。
其他主要担忧：伦理影响与偏差缓解
随着生成式AI变得越来越复杂，它引发了CISO必须解决的伦理担忧。生成式AI的潜在滥用，例如深度伪造或恶意内容生成，凸显了在组织内部实施伦理框架和指南的重要性。
此外，生成式AI模型中的偏差会延续歧视性结果。CISO应确保用于训练生成式AI模型的数据集多样化且具有代表性，以最大程度地减少偏差。定期监控和审计生成式AI的输出有助于识别并纠正任何有偏差或不公平的结果。
增强网络安全精确度：生成式AI的力量
在生成式AI领域，每个网络安全供应商都设想了为客户服务的独特路径。然而，他们都拥有一个共同目标：利用生成式AI的潜力，带来实时洞察、数据准确性和精确性。开发运维、产品工程、数据工程和产品管理领域正在见证新的基于生成式AI的产品的快速出现，这些产品利用了该技术的优势。
虽然生成式AI的益处不可否认，但每个网络安全供应商都承认其双重性质，并努力在其产品中纳入保障措施，以缓解风险并确保最佳使用。
生成式AI对网络安全工具和产品的影响已经显而易见，因为它能够比现有技术更快地检测异常。通过实时解析日志和识别异常模式，它使网络安全专业人员能够快速分类和响应事件，同时模拟攻击场景。这种革命性的方法仅仅是个开始，因为生成式AI有潜力改变整个网络安全领域。
我们已经确定了生成式AI对当前和未来网络产品战略产生最重大影响的几个关键领域。
风险管理对于董事会和C级别高管来说是一项关键技能。我们最近对财富1000强C级别高管进行的调查清楚地表明了董事会对生成式AI投资回报率（ROI）的期望。我们的调查结果描绘了一幅惊人的画面，AI转型领导者（如CISO和CIO）及其团队面临着日益增长的营收期望，57%的受访者表示他们的董事会期望在下一财年从AI/ML投资中获得两位数的营收增长，另有37%表示期望获得个位数的增长。在当今加速和复杂的风险世界中，CIO和CISO面临新的挑战，但也可能带来职业发展的机会。量化网络风险、优先考虑成本、预测回报以及评估不同网络安全项目结果的能力非常宝贵。认识到这一机会，领先的网络安全供应商正在将其平台与生成式AI集成，并利用每日甚至接近实时的遥测数据来训练模型。通过增强风险的量化和控制，CIO和CISO可以释放其真正的潜力，并推动其职业向前发展。
EDR和EPP平台，现在被称为扩展检测和响应（XDR）平台，利用API和开放架构来聚合和分析实时数据。为了克服应用蔓延并消除网络攻击障碍，网络安全供应商正在转向生成式AI。通过这样做，他们可以消除历史上阻碍延迟和准确性的数据孤岛。生成式AI还有助于对从端点获得的大量数据进行情境化分析。
另一个前沿是生成式AI工具的有效管理，包括基于AI的聊天机器人服务，这些服务正成为主流，也是最常见的生成式AI初始用例之一。
负责向董事会汇报生成式AI进展的CIO和CISO，强调需要高效的工具来管理和监控模型和聊天机器人服务。预计网络供应商将开发和微调需要此类工具的私有LLM。这些解决方案将在微调和提高模型结果的准确性和精确度方面发挥关键作用。随着生成式AI日益突出，管理工具对于无缝集成和优化至关重要。
结论
生成式AI技术为企业内部的创新和创造力提供了巨大的潜力。然而，这些技术也引入了CISO必须解决的独特安全挑战。通过理解并主动缓解与生成式AI相关的安全担忧，实施强大的访问控制机制，建立全面的数据治理，确保数据安全和隐私，以及解决伦理影响和偏差问题——组织可以利用AI的益处，同时确保敏感数据、隐私和信任得到保护。通过结合强大的安全措施、与法务团队合作和持续监控，CISO可以有效应对不断发展的生成式AI环境，并保护其组织免受潜在风险。
请记住，及时了解生成式AI的最新发展并与该领域的专家合作，对于调整安全策略以应对新兴威胁至关重要。通过将安全和创新并重，CISO可以在组织内部成功拥抱生成式AI，同时保持强大的安全态势。
