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以零信任守护AI原生应用:防范LLM攻击与数据投毒
  • 2024.06.11
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AI原生应用正在迅速成为人工智能的下一个前沿领域。这些程序利用先进的AI技术,例如大型语言模型(LLMs),以赋能应用的智能化和交互化。从聊天机器人和虚拟助手到内容生成和情感分析,AI原生应用正在改变企业与客户互动和处理信息的方式。

 

然而,AI原生应用的兴起也带来了新的安全挑战,特别是在针对LLM的攻击和数据投毒方面。LLMs(经过大量数据的训练,以理解并生成类似人类的文本的模型)容易受到各种攻击。这些攻击旨在操纵模型的行为,破坏数据完整性或窃取敏感信息。

 

一种常见的大型语言模型(LLM)攻击是数据投毒,攻击者将恶意数据注入训练数据集以影响模型的输出。这可能导致有偏差或有误导性的结果,在某些应用中可能会产生严重后果,例如金融分析或医学诊断。此外,针对LLMs的对抗攻击可以通过精心制作的输入用来欺骗模型,使其生成不适当甚至有害的内容。

 

用零信任解决LLM的安全挑战

 

对于AI原生应用来说,为了应对这些安全挑战,采用零信任安全模型是至关重要的。零信任的原则是“从不信任,始终验证”:将每个用户、设备和网络连接视为潜在的敌对对象。通过实施零信任,组织可以创建一个健壮的安全框架,帮助防止LLM攻击和数据投毒。零信任可以提供:

 

严格的访问控制:零信任在保护AI原生应用方面的根本优势在于其能够实施严格的访问控制。在零信任模型下,对LLMs及其相关数据的访问是基于"按需知晓"的原则授予的,确保只有经过授权的用户和系统才能与模型交互。这有助于防止对训练数据或模型本身的未经授权的修改,降低数据投毒和其他恶意活动的风险。

 

持续的监控:零信任使对AI原生应用进行持续监控和风险评估成为可能。通过利用先进的分析技术和机器学习技术,零信任解决方案可以检测出异常行为,例如可疑的数据访问模式或不寻常的模型输出。这使得组织能够实时识别潜在的LLM攻击或数据投毒尝试,并立即采取行动以降低风险。

 

强大的数据保护:零信任在确保AI原生应用安全方面的另一个关键方面是其对数据保护的重视。LLMs经常处理敏感和机密信息,因而数据安全至关重要。零信任解决方案通过强制执行强加密、数据分割和访问控制,保护数据全生命周期安全。通过确保LLMs中使用的数据的完整性和保密性,组织可以防止数据泄露并保持客户的信任。

 

最小权限访问:零信任还促进了最小权限原则的应用。这意味着用户和系统被授予执行其任务所需的最小访问权限。通过限制攻击面和减少入侵的潜在影响,零信任有助于控制针对LLM的攻击或数据投毒所造成的损害。

 

组织必须采取包括人员、流程和技术在内的整套方法,以有效地为AI原生应用实施零信任。这包括对员工进行安全最佳实践培训、为处理AI应用程序建立清晰明确的策略和流程,以及投资那些为AI和LLMs设计的零信任解决方案。

 

随着AI原生应用的日益普及,针对LLM的攻击和数据投毒的威胁也日益加剧。应对这些威胁,组织可以通过采用零信任安全模型来强化防御。零信任提供了访问控制、持续监控、数据保护和最小权限原则,以确保AI原生应用的安全。随着人工智能领域的不断发展,采用零信任对于组织来说至关重要,这将帮助他们确保其宝贵资产的安全和维护利益相关者信任,同时充分享受AI带来的好处。

 

 

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CSA官网文章链接:

https://cloudsecurityalliance.org/blog/2024/05/23/securing-ai-native-application-workloads-with-zero-trust-preventing-llm-attacks-and-poisoning

 

本文翻译来自CSA翻译组:

翻译:邢海韬,CSA大中华区专家

审校:崔崟,CSA翻译组轮席组长

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