报告的名称为从大语言模型中提取训练数据,一共64页,并不是很懂。只把摘要和简介部分翻译,算是知道这篇论文的目的吧。在查找资料的过程中,看到这篇https://m.huxiu.com/article/2370737.html,解释地非常清楚。请大家直接阅读。 |
-
保持对相关安全威胁的了解 -
在设计阶段对开发人员进行安全编码技术和保护AI最佳实践方面的教育 -
评估及量化威胁和漏洞的严重性 -
设计AI系统以实现适当的功能、用户体验、部署环境、性能、保证、监督、道德和法律要求 -
使用威胁模型中的数据,选择 AI 模型架构、配置、训练数据以及训练算法和超参数
-
评估和保护AI系统生命周期生态系统的供应链 -
跟踪并保护所有具有相关风险的资产 -
记录AI系统的硬件和软件组件,无论是内部开发的还是通过其他第三方软件开发商和供应商获取的 -
记录培训数据源、数据敏感性以及护栏的预期和有限用途 -
开发协议,报告潜在威胁和漏洞
-
通过对API、AI 模型和数据及其培训和处理管道、研发和部署应用适当的访问控制来保护基础设施 -
通过实施标准网络安全最佳实践来持续保护人工智能模型 -
实施控制措施以检测和防止访问、修改或泄露机密信息的尝试 -
制定事件响应、升级和修复计划,由高质量审核日志和其他安全特性和功能支持 -
在发布生成式AI系统之前评估安全基准并沟通局限性和潜在的失败模式
-
监控AI模型系统的行为 -
合规性审核以确保系统符合隐私和数据保护要求 -
调查事件、隔离威胁并修复漏洞 -
通过安全的模块化更新程序来自动更新产品,以进行分发 -
分享经验教训和最佳实践,持续改进
-
身份和访问 – 通过基于风险的有条件访问控制、授权、记账和身份验证(例如防网络钓鱼 MFA)来管理身份管理 -
数据治理 –通过加密、DLP 和基于安全策略的数据分类提供数据保护 -
网络 - 加密其环境中的 DNS 请求和 HTTP 流量。 通过微分段进行隔离和遏制。 -
端点 – 阻止、检测和响应可识别和已归档设备上的事件。 使用机器学习进行持续威胁识别和端点保护修复。 启用零信任访问 (ZTA) 而不是传统 VPN以支持用户远程访问。 -
应用程序 – 保护整个供应链生态系统中的API、云应用程序和云工作负载 -
自动化和编排-自动响应安全事件。 快速有效地编排现代运营和事件响应。 -
可见性和分析 – 使用 ML 和 UEBA 这样的分析进行监控,以分析用户行为并识别异常活动
-
生成对抗网络(GANs)
-
变分自动编码器(VAEs)
-
增强的威胁检测
-
自适应安全协议
-
自动响应系统
-
数据隐私和合规性
-
高级风险评估
-
训练与模拟
-
1. 高级威胁检测:生成式AI模型可以经过训练来识别鱼叉式网络钓鱼尝试的细微迹象,这些攻击通常涉及精心设计的电子邮件或模仿合法通信的消息。 这些模型可以分析通信方式、电子邮件标题和内容中的特征和异常,以识别传统安全措施可能遗漏的潜在威胁。 -
2.自动行为分析:通过学习组织内的正常通信模式,生成式AI可以检测可能表明鱼叉式网络钓鱼企图的偏离。 例如,对敏感信息或资金转移的异常请求,特别是如果它们偏离典型模式,可以标记并进一步调查。 -
3.模拟攻击进行培训:生成式AI可以为培训员工创建真切的鱼叉式网络钓鱼模拟。 通过让员工面临安全的模拟攻击,他们可以更加擅长识别和响应真正的鱼叉式网络钓鱼尝试,从而降低成功入侵的风险。 -
4.响应策略:在检测到潜在的鱼叉式网络钓鱼尝试后,生成式AI可以协助制定快速响应策略,最大限度地缩短攻击成功的时间窗口。 这可以包括向潜在受影响方发出自动警报以及隔离受损帐户或系统。 -
5.持续学习和适应:随着鱼叉式网络钓鱼策略的发展,生成式AI系统可以不断学习新的模式和技术,不断更新其检测能力。 这种持续的学习过程对于与不断完善攻击策略的网络犯罪分子的军备竞赛至关重要。 -
6.内容验证:生成式AI可以帮助验证电子邮件或消息中内容的真实性。 通过分析语言模式并与已知数据库交叉引用信息,它可以确定通信属于鱼叉式网络钓鱼攻击的可能性。
-
1. 增强的安全协议:生成式AI可用于开发更先进的安全协议和系统。 通过学习有关网络攻击和安全入侵的大量数据,这些模型可以比传统方法更有效地预测和识别潜在威胁。 -
2. 自动威胁检测:AI模型可以持续监控网络是否存在异常活动,比人类操作的系统更快地自动检测和响应威胁。 此功能对于识别和缓解零日漏洞至关重要,零日漏洞是以前未知的漏洞。 -
3. 网络钓鱼和社会工程:另一方面,生成式AI可用于创建更复杂的网络钓鱼攻击。 通过生成真实的电子邮件、消息,甚至语音和视频通信,攻击者可以诱骗个人泄露敏感信息或授予对安全系统的访问权限。 -
4. 深度伪造(Deepfakes)和错误信息:由生成式AI驱动的深度伪造(Deepfake)技术的兴起带来了一种新型网络安全威胁。 这些令人信服的虚假视频和音频可用于传播错误信息、操纵公众舆论或出于欺诈目的冒充个人。 -
5. 密码破解和密码分析:先进的人工智能算法比传统方法更快地破解密码和加密密钥。 此功能甚至可能危及最安全的系统。 -
6. 培训和意识:生成式AI可用于培训目的,创建真实的网络攻击场景,以更好地帮助网络安全专业人员做好准备。 它还可以提高人们对潜在威胁和现代网络攻击复杂性的认识。 -
7. 道德和法律挑战:在网络安全中部署生成式AI引发了道德和法律问题。 需要制定明确的指导方针和法规来防止滥用这项技术,特别是在隐私、数据保护和创建误导性内容等领域。
|
-
发现资产:当新的云服务启动并暴露到互联网时,将启动扫描以查找任何漏洞,以便您可以更快地修复它们 -
了解暴露的内容:全面了解您的网络边界,跟踪活动和无响应的目标,识别更改,监控过期证书,并查看不应暴露在互联网上的任何端口、服务或协议 -
检测更多:使用多个扫描器来识别整个攻击面的漏洞和暴露情况,为您提供最大的可见性 -
专注于大问题:根据上下文确定结果的优先顺序,这样您就可以专注于最紧迫的问题,而无需浪费时间筛选噪音数据。
原文始发于微信公众号(安全行者老霍):保护AI
- 左青龙
- 微信扫一扫
- 右白虎
- 微信扫一扫
评论