生成式AI安全雷区警示：四大风险维度与攻防实践指南

生成式AI模型的训练，依赖于海量的数据，往往包含大量敏感信息。一旦泄露，将给个人、企业乃至国家带来不可估量的损失。

• 遵循数据采集最小化原则，仅收集必要的数据；

• 加强数据存储加密和访问控制，防止未授权访问；

• 采用数据脱敏和匿名化技术，消除或替换敏感信息；

• 加强模型安全审计，及时发现和修复数据泄露漏洞。

用户与生成式AI系统交互时，往往会输入包含敏感信息的查询。若系统未对这些输入进行有效的过滤和脱敏处理，可能被模型记录或写入输出，导致泄露。用户输入泄露的风险，在涉及个人身份信息、财务信息等的交互场景中尤为突出。

生成式AI模型在生成内容时，可能会因为训练数据的偏见、算法缺陷或攻击者的诱导，而生成包含敏感信息的输出。一旦被不当利用，可能引发严重后果。

• 加强模型训练数据的筛选和清洗工作，消除偏见和敏感信息；

• 优化模型算法，提高模型的准确性和可靠性；

• 采用安全围栏技术，对模型输出进行实时监控和过滤；

• 建立内容审核机制，对模型输出进行人工或自动审核，确保其安全性和合规性。

除外部攻击者外，内部人员也是数据泄露的重要风险源。系统管理员、开发人员等内部人员，因为疏忽大意、利益驱使或恶意行为，而违规访问或泄露敏感数据。

• 加强内部人员的权限管理，实施最小权限原则；

• 加强安全意识培训，提高内部人员对数据安全的重视程度；

• 建立数据泄露应急响应机制，及时发现和处置数据泄露事件。

模型幻觉是指模型生成看似合理但实际错误、虚构甚至有害的内容的现象。此现象源于模型对训练数据的统计拟合而非真正理解。

• 改进模型架构，引入注意力机制、记忆网络等，提高模型对上下文的理解能力；

• 优化训练算法，采用对抗训练、强化学习等，提高模型的鲁棒性和泛化能力；

• 引入外部知识库，对模型输出进行事实核查和验证。

越狱攻击是指攻击者通过构造特定提示词，诱导模型绕过安全限制，生成敏感、有害或违法的内容的现象。该攻击利用模型的某些漏洞或缺陷，通过提示词操纵模型的输出。

• 加强模型输入过滤，对用户输入进行实时检查和清洗；

• 采用安全围栏技术，对模型输出进行实时监控和过滤；

• 加强模型安全审计工作，及时发现和修复模型的漏洞；

• 建立用户反馈机制，及时收集和处理用户对模型输出的投诉和举报。

在内容生成领域，生成式AI模型可能被诱导生成虚假信息、有害内容或版权侵权内容。一旦传播开来，可能对社会造成不良影响。

• 加强模型的事实核查能力，引入外部知识库对模型输出进行验证；

• 建立内容审核机制，对模型输出进行人工或自动审核；

• 加强用户教育，提高其对虚假信息的辨识能力。

在代码生成领域，生成的代码可能存在安全漏洞，被恶意利用，导致系统被入侵、数据泄露等严重后果。

• 加强模型对代码安全性的训练工作，引入安全编码规范和最佳实践；

• 建立代码安全检测机制，对生成的代码进行静态分析和动态测试；

• 加强用户教育，提高其对代码安全性的重视程度。

在决策支持领域，模型的错误推荐可能导致严重的经济损失或社会影响，甚至可能损害公众对人工智能技术的信任。

• 加强模型训练数据的筛选和清洗工作，提高数据质量；

• 优化模型算法，提高模型的准确性和可靠性；

• 建立决策支持系统的监控和评估机制，及时发现和纠正错误推荐。

基础设施的安全配置错误是导致系统被入侵的常见原因之一。例如，服务器未及时更新安全补丁、网络设备未配置防火墙等。

• 加强基础设施的安全配置管理工作，遵循最小权限原则进行配置；

• 定期进行安全漏洞扫描和修复工作；

• 建立基础设施安全监控和审计机制，及时发现和处置安全事件。

访问控制策略的缺失或不当配置可能导致未授权访问和数据泄露等风险。

• 实施严格的访问控制策略，遵循最小权限原则进行授权管理；

• 加强身份认证和授权管理工作；

• 定期进行访问控制策略审计和评估工作，及时发现和纠正策略中的漏洞和缺陷。

安全日志的缺失或不完善可能导致无法追踪和分析安全事件。例如，系统未记录关键操作日志或日志信息不完整等。

• 建立完善的安全日志记录机制，确保关键操作日志的完整性和准确性；

• 定期进行安全日志分析和审计工作，及时发现和处置安全事件；

• 建立安全事件应急响应机制，提高应对安全事件的能力和效率。