只管人工智能对企业有好处，但它也带来了非常独特的安全寻衅。
例如，对抗性攻击奥妙地操纵人工智能模型的输入数据，使其表现非常，同时规避检测。
同样令人担忧的是数据中毒征象，攻击者在演习阶段通过注入误导性数据来污染人工智能模型，从而毁坏其终极结果。

　　正是在这种情形下，“不信赖任何东西，验证统统”的零信赖安全模型声称可以有效对抗基于人工智能的威胁。
零信赖摆脱了安全边界的传统观点，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。

　　这种思维转变须要严格的访问掌握、全面的可见性以及全体IT生态系统的持续监控。
随着人工智能技能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，这使得零信赖模型在保护这些系统方面的浸染变得更加主要。

　　人工智能威胁多

　　减轻人工智能威胁风险须要采纳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、强大的数据保护方法、持续监控可疑活动以及利用安全、可靠的根本举动步伐。
企业在履行人工智能时须要考虑以下风险。

　　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办法运行，而不触发警报。
例如，攻击者可以操纵面部识别系统来缺点识别个人，从而许可未经授权的访问。

　　数据中毒：此类攻击涉及在演习阶段向人工智能模型引入虚假或误导性数据，目的是毁坏模型的结果。
由于人工智能系统严重依赖于演习数据，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：攻击者可能会考试测验盗取专有的人工智能模型或根据其输出重新创建它们，对付作为做事供应的模型来说，这种风险尤其高。
此外，攻击者可以考试测验从人工智能模型的输出中推断敏感信息，例如理解演习数据集中的个人。

　　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。
这包括利用人工智能实行更繁芜的网络钓鱼攻击、自动创造漏洞或实行更快、更有效的暴力攻击。

　　缺少透明度（黑匣子问题）：常日很难明得繁芜的人工智能模型如何做出决策。
这种缺少透明度可能会造成安全风险，由于它可能导致偏见或恶意行为未被创造。

　　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，对这些系统的任何毁坏都可能产生严重后果。
这可能是由于技能问题、对人工智能系统本身的攻击或对底层根本举动步伐的攻击而发生的。

　　人工智能的零信赖模型

　　零信赖供应了一种有效的策略来肃清基于人工智能的威胁。
零信赖的核心是一个大略的观点：不信赖任何内容，验证统统。
它否定了安全边界的传统观点，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，它哀求对全体 IT 环境进行严格的访问掌握、全面的可见性和持续监控。
零信赖是应对人工智能威胁的有效策略，缘故原由如下：

　　零信赖架构：根据最小权限原则设计风雅的访问掌握。
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，仅限定对必要内容的访问。
这种方法显著减少了攻击者可以利用的威胁面。

　　零信赖可见性：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非常活动，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。

　　零信赖持续安全监控和评估：在快速发展的人工智能领域，静态安全态度是不足的。
零信赖促进安全掌握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。

　　将零信赖运用于人工智能

　　零信赖原则可用于保护企业的敏感数据免遭无意中发送到ChatGPT等人工智能做事或任何其他外部系统。
以下是零信赖中可以帮助降落风险的一些功能：

　　身份和访问管理 (IAM)： IAM 须要履行强大的身份验证机制，例如多成分身份验证，以及用于用户行为和风险级别评估的自适应身份验证技能。
支配遵照最小权限原则的风雅访问掌握至关主要，以确保用户仅拥有实行任务所需的访问权限。

　　网络分段：这涉及根据信赖级别和数据敏感性将网络划分为更小的隔离区域，并支配严格的网络访问掌握和防火墙来限定网段间的通信。
它还须要利用安全连接（例如 VPN）来远程访问敏感数据或系统。

　　数据加密：利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主要。
为了保护与外部系统交流的数据，还须要对通信通道运用端到端加密。

　　数据丢失防护 (DLP)：这涉及支配 DLP 办理方案来监控和防止潜在的数据透露，采取内容检讨和高下文剖析来识别和阻挡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。

　　用户和实体行为剖析 (UEBA)： UEBA 办理方案的履行有助于监控用户行为并识别非常活动。
剖析正常行为的模式和偏差可以检测潜在的数据透露考试测验。
还应设置实时警报或触发器，以关照安全团队任何可疑活动。

　　持续监控和审计：支配强大的监控和日志记录机制对付跟踪和审计数据访问和利用至关主要。
利用安全信息和事宜管理 (SIEM) 系统可以帮助聚合和关联安全事宜。
定期检讨日志和主动剖析对付识别未经授权的数据传输或潜在的安全漏洞是必要的。

　　事宜相应息争救：针对数据透露或未经授权的数据传输制订专门的事宜相应操持至关主要。
应明确事宜相应团队成员的角色和职责，并定期进行练习和练习以测试操持的有效性。

　　安全剖析和威胁情报：利用安全剖析和威胁情报平台是识别和减轻潜在风险的关键。
及时理解与人工智能系统干系的新威胁和漏洞并相应调度安全方法也至关主要。

　　零信赖原则为保护敏感数据供应了坚实的根本。
然而，随着人工智能越来越融入业务，不断评估和调度安全方法以应对不断变革的威胁和行业精良实践也很主要。

　　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，这紧张是由于内部威胁或滥用。
为理解决这个问题，该机构致力于履行零信赖架构，整合各种安全方法，以确保其运营中的数据隐私和机密性。

　　这种零信赖架构包含多种策略。
第一个是身份和访问管理 (IAM) 系统，用于逼迫履行访问掌握和身份验证机制。
该操持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方法。
支配数据丢失防护 (DLP) 办理方案以及用户和实体行为剖析 (UEBA) 工具来监控对话、检测潜在的数据泄露并创造非常行为。
此外，基于角色的访问掌握 (RBAC) 限定用户只能访问与其角色干系的数据，并履行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，让员工接管有关数据隐私、内部威胁和滥用风险以及敏感数据处理指南的教诲。
通过该机构的零信赖架构在与人工智能的交互过程中不断验证和验证信赖，可显著降落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全性。

　　人工智能和零信赖的未来

　　人工智能威胁的演化是由人工智能系统不断增加的繁芜性和普遍性以及不断探求新方法利用它们的网络犯罪分子的繁芜性推动的。
以下是人工智能威胁的一些持续演化，以及零信赖模型如何适应应对这些寻衅：

　　高等对抗性攻击：随着人工智能模型变得越来越繁芜，针对它们的对抗性攻击也变得越来越繁芜。
我们正在超越大略的数据操纵，转向高度繁芜的技能，旨在以难以检测和防御的办法欺骗人工智能系统。
为理解决这个问题，零信赖架构必须履行更前辈的检测和预防系统，结合人工智能本身来实时识别和相应对抗性输入。

　　人工智能驱动的网络攻击：随着网络犯罪分子开始利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、更繁芜的威胁。
作为回应，零信赖模型应结合人工智能驱动的威胁检测和相应工具，使它们能够以更快的速率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繁芜性使得人们很难明得它们如何做出决策。
这种缺少透明度的情形可能会被攻击者利用。
零信赖可以通过哀求人工智能系统更加透明并履行能够检测人工智能行为非常的监控工具来适应，纵然底层决策过程不透明。

　　数据隐私风险：由于人工智能系统须要大量数据，数据隐私和保护干系的风险越来越大。
零信赖通过确保所有数据都经由加密、访问受到严格掌握以及立即检测和调查任何非常数据访问模式来办理此问题。

　　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。
零信赖可以通过将“从不信赖，始终验证”原则扩展到网络中的每个物联网设备（无论其性子或位置如何）来供应帮助。

　　零信赖模型的适应性和稳健性使其特殊适宜应对人工智能领域不断变革的威胁。
通过根据最新的威胁情报不断更新其策略和工具，零信赖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，针对这些技能的威胁也会不断发展。
零信赖模型供应了一种有效的方法来肃清这些威胁，即假设没有隐式信赖并验证IT环境中的所有内容。
它运用风雅的访问掌握，供应全面的可见性，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主要工具。

　　作为IT专业职员，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，使我们能够简化事情、做出更好的决策并供应更好的客户体验。
然而，这些好处也伴随着独特的安全寻衅，须要采纳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