零信任是对抗AI威胁的“解药”

人工智能的变革力量正在重塑众多行业的业务运营。通过机器人流程自动化（RPA），人工智能正在将人力资源从重复的、基于规则的任务中解放出来，并将其重点放在战略性的、复杂的操作上。此外，人工智能和机器学习算法可以以前所未有的速度和准确性破译大量数据，为企业提供曾经遥不可及的见解。就客户关系而言，人工智能作为个人接触点，通过个性化互动提高了参与度。

尽管人工智能对企业有利，但它也带来了非常独特的安全挑战。例如，对抗性攻击巧妙地操纵AI模型的输入数据，使其行为异常，同时规避检测。同样令人担忧的是数据中毒现象，即攻击者在训练阶段通过注入误导性数据来污染AI模型，从而破坏其最终结果。

正是在这种情况下，“永不信任，始终验证”的零信任安全模式，被认为是对抗基于人工智能的威胁的有力手段。零信任脱离了安全边界的传统概念，它假定任何设备或用户，无论其位于网络内部还是外部，都应被视为威胁。

这种思想上的转变要求严格的访问控制、全面的可见性和跨IT生态系统的持续监控。随着人工智能技术不断提高运营效率和决策能力，如果保护不当，它们也可能成为攻击的渠道。网络犯罪分子已经试图通过数据中毒和对抗性攻击来利用人工智能系统，这使得零信任模型在保护这些系统方面的作用变得日益突出。

了解人工智能威胁

减轻人工智能威胁风险需要全面的人工智能安全方法，包括仔细设计和测试人工智能模型、强大的数据保护措施、持续地监测可疑活动，以及使用安全可靠的基础设施。企业在实施人工智能时需要重点考虑以下风险：

对抗性攻击：这些攻击涉及操纵AI模型的输入数据，使模型按照攻击者希望的方式运行，而不会触发警报。例如，攻击者可以操纵面部识别系统来错误识别个人，从而允许未经授权的访问。
数据中毒：这种类型的攻击包括在人工智能模型的训练阶段引入虚假或误导性数据，目的是破坏模型的结果。由于人工智能系统严重依赖其训练数据，有毒的数据会严重影响它们的性能和可靠性。
模型盗窃和逆向攻击：攻击者可能会试图窃取专有的AI模型，或者根据它们的输出重新创建它们。对于作为服务提供的模型来说，这种风险尤其高。此外，攻击者可以尝试从人工智能模型的输出中推断出敏感信息，比如学习训练数据集中的个人信息。
人工智能增强的网络攻击：恶意行为者可以利用人工智能来自动化和增强他们的网络攻击。这包括使用人工智能执行更复杂的网络钓鱼攻击，自动发现漏洞，或进行更快、更有效的暴力破解攻击。
缺乏透明度（黑箱问题）：通常很难理解复杂的AI模型是如何做出决策的。这种透明度的缺乏可能会造成安全风险，因为它可能会隐藏有偏见或恶意的行为。
对人工智能系统的依赖：随着企业越来越依赖人工智能系统，对这些系统的任何破坏都可能产生严重后果。这可能是由于技术问题、对人工智能系统本身的攻击或对底层基础设施的攻击而造成的。

人工智能的零信任模型

零信任提供了一种有效的策略来消除基于人工智能的威胁。零信任的核心是一个简单的概念：永不信任，始终验证。它脱离了安全边界的传统概念，并假设任何设备或用户，无论是在网络内部还是外部，都可能是潜在的威胁。因此，它要求严格的访问控制、全面的可见性和跨IT环境的持续监视。零信任是应对人工智能威胁的有效策略，原因如下：

零信任架构：基于最小特权原则设计粒度访问控制。每个AI模型、数据源和用户都是单独考虑的，具有严格的权限，仅限对必要内容的访问。这种方法大大减少了攻击者可以利用的威胁面。
零信任可见性：强调所有数字资产的深度可见性，包括人工智能算法和数据集。这种透明度使组织能够快速监控和检测异常活动，帮助迅速减轻AI特定的威胁，如模型漂移或数据操纵。
零信任持续安全监测和评估：在快速发展的人工智能环境中，静态安全立场是远远不够的。零信任促进了安全控制的持续评估和实时适应，帮助组织在人工智能威胁面前保持领先。

将零信任应用于人工智能

零信任原则可以应用于保护企业的敏感数据不被无意中发送到ChatGPT等人工智能服务或任何其他外部系统。以下是零信任中可以帮助降低风险的一些功能：

身份和访问管理（IAM）：IAM需要实现健壮的身份验证机制，例如多因素身份验证，以及针对用户行为和风险级别评估的自适应身份验证技术。部署粒度访问控制，遵循最小权限原则，确保用户只有执行任务所需的访问权限。
网络分段：这包括根据信任级别和数据敏感性将网络划分为更小的隔离区域，并部署严格的网络访问控制和防火墙来限制段间通信。它还需要使用安全连接，以远程访问敏感数据或系统。
数据加密：使用稳健的加密算法和安全的密钥管理实践对静态和传输中的敏感数据进行加密至关重要。对通信通道应用端到端加密对于保护与外部系统交换的数据也是必要的。
数据丢失预防（DLP）：这包括部署DLP解决方案来监控和防止潜在的数据泄露，使用内容检查和上下文分析来识别和阻止未经授权的数据传输，以及定义DLP策略来检测和防止敏感信息传输到外部系统，包括人工智能模型。
用户和实体行为分析（UEBA）：UEBA解决方案的实现有助于监控用户行为并识别异常活动。分析模式和正常行为的偏差可以检测到潜在的数据泄露企图。还应该设置实时警报或触发器，以通知安全团队任何可疑活动。
持续监视和审计：部署健壮的监视和日志记录机制对于跟踪和审计数据访问和使用情况至关重要。利用安全信息和事件管理（SIEM）系统可以帮助聚合和关联安全事件。定期检查日志和主动分析对于识别未经授权的数据传输或潜在的安全漏洞也是必要的。
事件响应和补救：为数据泄漏或未经授权的数据传输制定专门的事件响应计划至关重要。应该明确事件响应团队成员的角色和职责，并定期进行演练和演习，以测试计划的有效性。
安全分析和威胁情报：利用安全分析和威胁情报平台是识别和减轻潜在风险的关键。及时了解与人工智能系统相关的新威胁和漏洞，并相应地调整安全措施也至关重要。

零信任原则为保护敏感数据提供了坚实的基础。然而，随着人工智能越来越多地融入企业，不断评估和调整安全措施以应对不断变化的威胁和行业最佳实践也很重要。

案例研究

一家大型金融机构利用人工智能来增强客户支持并简化业务流程。然而，由于内部威胁或滥用等因素，对敏感客户或专有财务数据可能暴露的担忧日益加剧。为了解决这个问题，该机构承诺实施零信任架构，整合各种安全措施，以确保其运营中的数据隐私和机密性。

这个零信任架构包含多个策略。第一个是身份和访问管理（IAM）系统，它执行访问控制和身份验证机制。该计划还优先考虑与人工智能的所有交互的数据匿名化和强加密措施。部署数据丢失防护（DLP）解决方案和用户和实体行为分析（UEBA）工具来监控对话、检测潜在的数据泄漏和发现异常行为。此外，基于角色的访问控制（RBAC）限制用户只能访问与其角色相关的数据，并实现了对活动的持续监视和审计方案。

此外，该机构还强调用户意识和培训，让员工接受有关数据隐私、内部威胁和滥用风险以及处理敏感数据的指导方针的培训。由于该机构的零信任架构在与人工智能的交互过程中不断验证信任，因此大大降低了导致数据隐私和机密性丢失的违规风险，保护了敏感数据并维护了机构业务运营的完整性。

人工智能与零信任的未来

人工智能威胁的演变是由人工智能系统日益增长的复杂性和普遍性，以及不断寻找新方法来利用它们的网络犯罪分子的复杂程度所驱动的。以下是人工智能威胁的一些持续演变，以及零信任模型适应这些挑战的方式：

高级对抗性攻击：随着AI模型变得越来越复杂，针对它们的对抗性攻击也越来越复杂。恶意行为者正在从简单的数据操纵转向高度复杂的技术，旨在以难以检测和防御的方式欺骗人工智能系统。为了解决这个问题，零信任架构必须实施更先进的检测和预防系统，将人工智能本身结合起来，实时识别和响应对抗性输入。
人工智能支持的网络攻击：随着网络犯罪分子开始使用人工智能来自动化和强化他们的攻击，企业面临着更快、更频繁、更复杂的威胁。作为回应，零信任模型应结合人工智能驱动的威胁检测和响应工具，使它们能够更快、更准确地识别和应对人工智能驱动的攻击。
利用AI的“黑箱”问题：某些AI系统固有的复杂性使得我们很难理解它们是如何做出决策的。这种缺乏透明度的情况可能会被攻击者利用。零信任可以通过要求人工智能系统更加透明，并实施能够检测人工智能行为异常的监控工具来适应。
数据隐私风险：由于人工智能系统需要大量数据，与数据隐私和保护相关的风险越来越大。零信任通过确保对所有数据进行加密、严格控制访问以及立即检测和调查任何异常数据访问模式来解决这个问题。
物联网设备中的AI：随着AI嵌入物联网设备，攻击面正在扩大。零信任可以将“永不信任，始终验证”的原则扩展到网络中的每个物联网设备，无论其性质或位置如何。

零信任模型的适应性和稳健性使其尤为适合应对人工智能领域不断变化的威胁。通过基于最新威胁情报不断更新其策略和工具，零信任可以跟上快速发展的人工智能威胁领域的步伐。