艾体宝方案 深度解析生成式 AI 安全风险，Lepide 为数据安全护航

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生成式 AI正在改变游戏规则，重新定义创造力、自动化，甚至是网络安全的未来。像 GPT-4和deepseek这样的模型能够生成类人文本、精美图片以及软件代码，为企业和个人打开了全新的可能性。然而，强大的能力伴随着巨大的风险。网络安全专家越来越关注生成式 AI，不仅因为其技术突破，还因为它带来的潜在安全隐患。在本文中，我们将探讨生成式 AI 的复杂性，包括其运作方式、安全风险，以及企业如何有效降低这些风险。

一、生成式 AI：创新与风险并存的前沿技术

生成式 AI是人工智能的一个重要分支，能够自动生成文本、图像、音频、视频乃至代码。不同于传统 AI侧重数据分析和分类，生成式 AI依托大规模训练数据和深度学习技术，可以创造全新内容，其核心技术包括：

大语言模型（LLMs）：如 GPT-4、DeepSeek，具备强大的语言理解与生成能力。

神经网络：模拟人脑思维模式，通过学习数据中的模式进行推理。

强化学习与微调（Fine-Tuning）：通过行业数据优化模型，使其更契合特定应用场景。

当前主流的生成式 AI技术涵盖多个领域：

GPT-4（OpenAI）：擅长生成自然流畅的文本。

DeepSeek（深度求索）：专注中文语境优化，提升 AI生成能力。

DALL-E：可根据文本描述生成精细图像。

MidJourney：以艺术风格图像创作见长。

这些技术已广泛应用于媒体、设计、医疗、内容创作和软件开发等领域，大幅提升生产效率。然而，生成式 AI的发展也带来了新的挑战和风险。

二、生成式 AI的安全风险

生成式 AI带来了巨大的机遇，但同时也引发了一系列网络安全威胁。从数据泄露到AI生成语音和深度伪造（Deepfake），这种技术对企业和政府机构构成了重大风险。以下是生成式 AI可能带来的主要安全隐患：

1.数据泄露与隐私侵犯

生成式 AI面临的最严重问题之一就是数据泄露。由于这些模型是在海量数据集上训练的，它们可能会无意中复现训练数据中的敏感信息，从而侵犯用户隐私。例如，OpenAI曾表示，大型语言模型可能会在 1-2%的情况下无意暴露输入数据，其中可能包含个人身份信息（PII）。对于受严格数据监管的行业（如医疗或金融领域），数据泄露可能会导致巨大的财务损失或声誉损害。

2.恶意代码生成

网络犯罪分子可以利用生成式 AI创建恶意文本，包括恶意软件（Malware）和勒索软件（Ransomware）脚本。一些攻击者已经开始使用 GPT生成复杂的网络钓鱼（Phishing）邮件，甚至直接编写攻击代码，降低了黑客入侵的技术门槛。根据 CheckPoint的报告，高级持续性威胁（APT）组织已开始使用AI生成的网络钓鱼脚本来规避传统安全工具的检测。

3.模型反演攻击（Model Inversion Attacks）

在模型反演攻击中，攻击者可以通过访问 AI模型，推测或恢复模型的训练数据。这可能导致敏感数据（甚至是匿名数据）被泄露，而一旦这些数据落入网络犯罪分子手中，他们可能获取专有算法或用户个人信息。例如，Securiti研究人员曾演示过，在缺乏安全保护的情况下，攻击者可以通过生成式 AI模型提取私人信息。

4.深度伪造（Deepfake）与欺诈

深度伪造（Deepfake）技术的精度正在不断提高，并被用于身份冒充、虚假信息传播和社交工程攻击。

AI 语音克隆可以让黑客模仿公司高管或知名人士的声音，从而进行诈骗。

伪造视频可能用于虚假新闻、欺诈性广告或政治操纵。

根据普华永道（PWC）的一项研究，到 2026年，深度伪造技术可能每年造成高达 2.5亿美元的损失，主要来自欺诈和错误信息传播。

5.偏见与伦理问题

生成式 AI依赖于已有数据进行训练，因此可能会固化社会偏见。如果训练数据中存在歧视性内容，模型生成的结果可能会不公平或带有歧视性，从而影响决策的公正性。

企业层面，这种偏见可能会带来品牌风险、法律诉讼和合规问题。

在受监管行业，如招聘、金融和医疗，AI生成的不公平决策可能会触犯法律，导致企业面临法律和伦理责任。

尽管生成式 AI提供了巨大的创新潜力，但同时也带来了严重的数据安全、网络攻击、伦理偏见和社会工程攻击风险。因此，企业和政府机构在应用生成式 AI时，必须采取适当的安全措施，以降低这些潜在威胁。

三、如何降低生成式 AI的安全风险

面对当前及未来的 AI安全挑战，企业和机构必须采取全面的安全策略来应对生成式 AI可能带来的风险。以下是一些关键的缓解措施：

1.数据隐私保护与差分隐私（Differential Privacy）

数据清理是减少 AI训练数据泄露风险的最佳方法之一。企业应在使用数据之前，对数据集进行清理，去除所有可识别的个人信息，以防止 AI模型无意中泄露敏感数据。

此外，差分隐私技术（Differential Privacy）可以进一步增强数据保护，它能够确保模型在生成内容时不会暴露单个用户的数据。目前，Google和 Apple等公司已经在其大规模 AI模型中采用了差分隐私来保护用户信息。

2. AI审计与持续监控

定期审核 AI模型，并持续监测其输出，有助于发现潜在的攻击或安全风险。例如，AI可能会产生偏见内容或无意中泄露敏感信息，企业需要建立AI监管体系，以确保 AI技术的合理应用。

第三方 AI审计（如 PWC建议的外部评估）可以帮助组织符合隐私法规和安全要求，并确保 AI系统的公平性和透明度。

AI 监测系统可以实时检测异常行为，防止 AI生成误导性或有害内容。

3.加密与访问控制

限制对 AI模型的访问权限至关重要，企业可以采用基于角色的访问控制（RBAC），确保只有授权用户才能使用 AI系统。

此外，AI生成的输出数据和训练数据在传输过程中应进行加密，防止数据在传输过程中被窃取或篡改。

4.引入“人类监督”（Human-in-the-Loop）机制

在 AI生成内容的关键环节加入人工审核，可以有效减少偏见、不当或恶意内容的产生。

通过人类监督（Human-in-the-Loop），企业可以确保 AI生成的内容符合道德标准，并避免错误信息的传播。

人工审核机制还可以提高 AI 系统的可信度，减少 AI自动化带来的潜在风险。

生成式 AI的强大能力给企业和社会带来了无限可能，同时也伴随着数据隐私、网络安全、伦理偏见等风险。只有通过隐私保护、持续监控、访问控制和人工监督等多层次的安全措施，才能确保 AI的安全应用，防止其被恶意利用。

四、使用 Lepide保障生成式 AI的安全性

面对生成式 AI带来的安全挑战，Lepide数据安全平台提供了一套全面且主动的解决方案，有效降低相关风险。Lepide能够实时监控数据交互、用户权限及访问活动，帮助企业在安全威胁发生之前及时检测并响应可疑行为，防止安全事件升级为严重的数据泄露。

Lepide的核心优势之一在于其能够防止未经授权的访问，最大程度地降低 AI驱动环境中的数据泄露风险。通过详细的审计日志，企业可以追踪敏感数据的所有变更，确保对 AI相关数据使用的可视化管理和全面掌控。

除了安全监控，Lepide还在合规性管理方面发挥着关键作用。它能够自动化合规报告，并提供自定义安全警报，帮助企业遵守 GDPR、CCPA、HIPAA等严格的数据隐私法规，降低因违规导致的法律和经济风险，确保敏感数据始终受到严格保护。

此外，Lepide采用 AI驱动的异常检测技术，可以识别并响应异常的数据访问模式。这种主动防御策略有助于及时发现内部威胁、AI滥用或潜在的网络攻击，确保企业能够在安全事件发生前采取应对措施。

通过集成自动化风险评估、精细化访问控制和先进的威胁情报，Lepide使企业能够在确保数据安全和合规性的前提下，放心采用生成式 AI技术。

结论

生成式 AI正在重塑未来科技的发展，但它带来的安全风险不容忽视。从数据泄露到 AI生成的恶意软件，这些威胁都是真实存在且不断演变的。然而，解决方案并不是回避 AI，而是通过加密、监控和道德治理等积极措施，确保 AI的安全使用。

通过结合强大的安全实践与人工监督，企业可以在保证安全性的同时，充分释放生成式 AI的潜力。关键在于在创新与责任之间找到平衡，确保 AI在推动技术进步的同时，始终遵循安全和伦理标准。

审核编辑 黄宇