人工智慧可能帶來哪些資安危機？
近年來，人工智慧 (AI) 已迅速成為各行業的重要技術，從農業到醫療，各領域都在探索 AI 的無限潛力。然而，隨著 AI 應用的擴展，其資安風險也日益受到關注。在這篇文章中，我們將討論 AI 相關的資安風險，並提供有效的應對策略，幫助企業以安全和道德的方式使用 AI 模型。
人工智慧的定義與應用
AI 是指運算設備提供進階資料處理能力，使軟體能模擬人類智能來解決問題或做出決策。AI 的應用範圍涵蓋供應鏈管理、醫療診斷、金融安全等領域，其能力大幅提升了企業運營效率。
AI 常見的技術
- 機器學習 (ML)：藉由大量數據進行訓練，AI 逐步學習如何解決問題，隨著數據量增多，AI 的預測能力越來越準確。
- 大型語言模型 (LLM)：利用深度學習技術，LLM 可以處理巨量數據，並生成具情境理解的語意回應。
- 生成式 AI：從資料中學習並生成文字、圖像等內容，應用於軟體設計、文章撰寫、圖像創作等領域。
AI 帶來的資安風險
雖然 AI 能為企業帶來諸多好處，但其潛在的資安風險也不容忽視。以下是大型語言模型 (LLM) 在 OWASP 2023 年報告中列出的十大風險：
- 提示詞注入：攻擊者可以使用精心設計的提示詞來控制 AI 模型，執行非預期操作，類似於 SQL 注入攻擊。
- 未妥善處理輸出內容：攻擊者可以通過模糊測試，發現系統弱點，從而獲取敏感數據，導致數據洩露。
- 訓練資料下毒攻擊：如果訓練資料遭到篡改，AI 的預測結果將受到影響，可能引入安全隱患。
- 阻斷服務 (DoS) 攻擊：AI 系統因資源密集，容易成為 DoS 攻擊目標，導致系統癱瘓。
- 供應鏈攻擊：AI 系統的依賴組件和外部服務可能成為攻擊目標，進而影響整個應用生命週期。
- 機敏資訊外流：AI 系統可能無意中暴露用戶的私密數據，導致嚴重的隱私問題。
- 不安全的外掛程式設計：設計不當的外掛程式可能會暴露系統，讓攻擊者利用來發動遠端執行程式碼攻擊 (RCE)。
- 過多主控權：AI 系統擁有過多自動化權限，可能會在無人監控的情況下執行不必要的操作，帶來潛在風險。
- 過度依賴 AI：使用者過度依賴 AI，可能忽視其錯誤或不正確的回應，導致決策錯誤或安全事件。
- 模型盜竊：攻擊者可能會竊取 AI 模型及其訓練數據，導致企業核心資產的洩露。
如何降低 AI 的資安風險？
- 輸入與輸出驗證：對使用者輸入進行檢查，並對輸出進行過濾，防止敏感資料洩露與提示詞注入攻擊。
- 供應鏈安全：定期稽核供應商，確保資料來源可靠，並進行多層次的資安防護。
- 加強存取控制：實施嚴格的存取控制和網絡隔離機制，防止未授權存取或竊取 AI 模型。
- 教育與訓練：對員工進行資安培訓，讓他們了解 AI 的潛在風險，並教導如何安全使用 AI 工具。
- 定期檢查與修補：保持系統更新，應用最新的安全修補程式，減少被攻擊的風險。
結語
AI 的快速發展給企業帶來了無限的潛力，同時也帶來了資安風險。透過制定嚴格的安全策略、加強訓練及技術措施，企業可以最大限度地降低 AI 相關的安全風險，實現 AI 的安全應用。
