業(yè)界有云:“復(fù)雜性是安全性的敵人”。如今智能化領(lǐng)域中愈發(fā)搶眼的AI大模型,在計(jì)算機(jī)視覺、文字生成等應(yīng)用場景,顯現(xiàn)出震撼人心的智能化水準(zhǔn)前,都有著一段類似“破繭成蝶”的經(jīng)歷。AI大模型“黑箱”內(nèi)部架構(gòu)有高度復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以及需要源源不斷地投喂、輸入高質(zhì)量語料。經(jīng)過高密度信息訓(xùn)練與推理后的AI大模型,內(nèi)部復(fù)雜性可想而知。
如今,AI大模型已成為智能化時代的核心基礎(chǔ)資產(chǎn)。在AI大模型本體基礎(chǔ)上的應(yīng)用層面,也展現(xiàn)了百花齊放的創(chuàng)新形態(tài)。從更廣的維度看,多類別創(chuàng)新版圖之間,貫穿不同系統(tǒng)平臺的API鏈路,也使得AI大模型生態(tài)日漸復(fù)雜,展現(xiàn)在黑客眼前的攻擊暴露面,正在持續(xù)蔓延。
OWASP:重點(diǎn)關(guān)注三大風(fēng)險
經(jīng)過多輪分析、挑選,OWASP安全機(jī)構(gòu)發(fā)布了AI大模型應(yīng)用的十大風(fēng)險:
從中可以全覽AI大模型的風(fēng)險分布,為AI大模型的通用安全漏洞評測提供標(biāo)準(zhǔn)依據(jù)。
從利用外部數(shù)據(jù)源訓(xùn)練、微調(diào)數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練數(shù)據(jù)階段,到基于大模型自動化代理為終端用戶構(gòu)建核心應(yīng)用服務(wù),以及聯(lián)動多方插件布局大模型的下游服務(wù),OWASP重點(diǎn)提示的十大風(fēng)險,遍布于整個AI大模型創(chuàng)新生態(tài)的全鏈路關(guān)鍵場景。
如果說AI大模型的語料訓(xùn)練階段,還屬于智能化科創(chuàng)企業(yè)的“閉門造車”的內(nèi)部研發(fā)階段,但步入了推理部署階段之后,即將蝶變的AI智能體大腦,一經(jīng)發(fā)布就要呈現(xiàn)于全域數(shù)字化場景中。此時,窺伺大模型與相關(guān)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的黑客,將會易于尋覓到更多攻擊切入點(diǎn)。
大模型+API:風(fēng)險指數(shù)隨之增加
鑒于業(yè)界成型的AI大模型訓(xùn)練成本門檻高,API接口與開源模型廣為應(yīng)用。借助API的互聯(lián)性,大模型更易用,可跨平臺響應(yīng)不同應(yīng)用需求與商業(yè)化運(yùn)營。保護(hù)好API的安全性,就是在一定程度上增強(qiáng)了AI大模型的外層防御力度。因而,我們需要把API與漏洞評估視為AI大模型的頭等大事。
AI大模型與上下游生態(tài)所組成的整個體系,API接口如毛細(xì)血管一般,向不同位置的工作負(fù)載,輸送著多類別數(shù)據(jù)信息。結(jié)合OWASP安全機(jī)構(gòu)總結(jié)的十大威脅來看,大模型API面臨著訓(xùn)練數(shù)據(jù)投毒、大模型拒絕服務(wù)、敏感信息披露以及身份授權(quán)與認(rèn)證等方面的安全隱患。
Akamai云安全治理思路
深化加固重點(diǎn)攻防端口,有助于實(shí)現(xiàn)事半功倍的安全防護(hù)。無論是在傳統(tǒng)IT資產(chǎn),還是在近年涌現(xiàn)的AI大模型等新興的智能化資產(chǎn)中,API都關(guān)乎數(shù)據(jù)、關(guān)乎IT系統(tǒng)安全嚴(yán)密與否。Akamai認(rèn)為,做好API資產(chǎn)全生命周期管理,有助于全面檢測隱藏威脅,剔除黑客入侵路徑,規(guī)避AI大模型十大風(fēng)險以及其它安全漏洞。
治理好API安全,即是保障數(shù)據(jù)流通的“管道”安全。而在數(shù)據(jù)安全方面,尤其是企業(yè)通過內(nèi)部信息部署私有AI大模型時,也需注意培養(yǎng)員工對組織核心數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的安全意識,防范自身生產(chǎn)經(jīng)營文件、員工隱私的意外泄露。
當(dāng)下,多數(shù)AI大模型都部署于云端,所在云環(huán)境的安全性也十分關(guān)鍵。作為擁有多年安全基礎(chǔ)設(shè)施經(jīng)驗(yàn)積累的云服務(wù)商,Akamai針對智能化時代的數(shù)據(jù)安全威脅,已構(gòu)建有一套完全閉環(huán)的保護(hù)體系。目前,Akamai通過多種路徑與具備AI能力的云安全產(chǎn)品,深度保護(hù)AI大模型、API與數(shù)據(jù)等企業(yè)核心資產(chǎn)。
針對具有高度復(fù)雜性、黑箱性等特點(diǎn)的AI大模型安全治理,更需要開發(fā)大模型的AI先鋒企業(yè)建立全局視野,全生命周期端到端進(jìn)行安全防御。當(dāng)下,Akamai內(nèi)部云安全產(chǎn)品創(chuàng)新進(jìn)程中,也在持續(xù)調(diào)研、分析可預(yù)防與緩解AI大模型風(fēng)險的有效安全路徑,幫助AI科技等行業(yè)在安全運(yùn)營等方面化繁為簡,全方位規(guī)避大模型數(shù)據(jù)泄露,專注解鎖AI增長點(diǎn)。