AI 安全
什么是 AI 安全？
为保护 AI 系统及其获得的宝贵洞见免受攻击和漏洞的影响，需要采取 AI 安全措施。在依赖 AI 进行决策和数据处理的未来时代，确保 AI 流程的完整性和保密性至关重要。
此定义讨论了加强 AI 安全以保护洞见、隔离 AI 操作以降低攻击风险以及采用零信任方法的措施。
保护获得洞见的过程：保护从数据收集和模型训练到部署和持续运营的整个 AI 生命周期，以保护获得洞见的过程。要得出洞见，就需要严加保护 AI 系统数据以及将数据转化为有用洞见的模型。
隔离 AI 流程：使用隔离或分段方法来提高 AI 流程的安全性。这涉及到分离和限制 AI 工作流程两个阶段。保护重要的训练数据和模型参数有助于避免被操纵利用。隔离可减少违规行为的影响。
零信任模型：这种安全策略没有隐含信任，即使对内部用户和系统也是如此。这种零信任模式通过持续验证人员和系统来保障 AI 安全。需要从可信度、身份验证和授权方面全面评估 AI 系统。
通过这些关键点提高 AI 安全性涉及到利用 AI 技术本身：
- 借助机器学习检测异常：复杂的异常检测系统可借助 AI 监控 AI 流程是否有异常行为。这有助于检测和处理安全事件。
- 行为分析：AI 可以通过监控用户和系统行为来构建基线模式并检测可能表明出现安全漏洞的变化。
- 安全模型部署：AI 可以在安全容器中自动部署模型，通过监控确保只有获得授权的人员和流程可以访问模型。
- AI 驱动型网络安全解决方案通过提供实时监控和威胁情报，帮助企业提早防范新出现的威胁和漏洞。
AI 安全措施不断完善，以保护 AI 生命周期、洞见和数据。组织可通过隔离 AI 流程、采用零信任架构以及使用 AI 技术来提高安全性，从而保护其 AI 系统免受各类风险和漏洞的影响。这可确保利用 AI 得出可信、可靠的洞见。
针对 AI 的攻击类型或风险有哪些？
对于 AI 安全而言，识别和解决各种类型的攻击和风险至关重要，这些攻击和风险可能会损害 AI 模型和系统的完整性和可靠性。
- 数据安全风险 - AI 管道成为了攻击面：由于 AI 系统依赖于数据，包括数据收集、存储和传输在内的整个数据管道容易受到攻击。攻击者可利用这些流程来获取访问权限、篡改数据或引入恶意输入。
- 数据安全风险 - 工程流程中的生产数据：在 AI 工程中使用真实的生产数据存在风险隐患。如果管理不当，敏感的生产数据可能会泄露到模型训练数据集中，导致隐私侵犯、数据泄露或模型输出存在偏差。
- 对 AI 模型或对抗性机器学习的攻击：对抗性机器学习攻击通过改变输入数据来欺骗 AI 模型。攻击者会不动声色地改动视觉效果或文本以进行错误分类或预测。这些攻击可能会损害 AI 系统的可信度。
- 数据投毒攻击：数据投毒涉及将有害或误导性数据插入到训练数据集中。这会破坏学习，导致模型出现偏差或表现不佳。攻击者利用 AI 决策造成破坏。
- 输入操纵攻击：实时输入操纵攻击会修改 AI 系统输入。更改传感器读数、设置或用户输入以修改 AI 的响应或动作。这些攻击可能会阻止 AI 驱动型系统的运行，并可能导致错误决策。
- 模型反转攻击：模型反转攻击对 AI 模型进行逆向工程以窃取敏感数据。攻击者利用模型输出推断敏感训练数据，造成隐私风险和潜在泄露。
- 成员推理攻击：在成员推理攻击中，攻击者将试图确定特定数据点是否属于 AI 模型训练数据集的一部分。这种攻击可能会暴露个人或组织的隐私数据。
- 探索性攻击：探索性攻击探查 AI 系统以摸清其底层工作原理。攻击者可通过搜索或输入来查找漏洞、模型行为或专有信息，以供后续攻击使用。
- 供应链攻击：AI 系统的开发和部署成为供应链威胁的目标。攻击者入侵软件或硬件，插入恶意代码或访问 AI 资源，包括第三方库或云服务。
- 资源耗尽攻击：资源耗尽攻击是指通过大量请求或输入使 AI 系统过载，导致性能下降或造成停机。此类攻击可能会降低 AI 服务的可用性。
- 公平性和偏见风险：AI 模型做出的决策可能会传播偏见和歧视。AI 系统可能会产生不公平的结果或助长社会偏见，引发道德、声誉和法律问题。
- 模型漂移和衰减：随着时间的推移，数据分布、威胁和技术过时会降低 AI 模型的有效性。这会威胁到 AI 系统的准确性和可靠性，尤其是在动态环境中。
了解这些威胁和危险对于制定 AI 安全措施以及减少 AI 模型和系统漏洞至关重要。
我们如何建立流程或标准来保护业务？
我们想展示并说明目前存在的各种标准类型。我们还想展示如何在整个业务范围内对其进行推广。
现行标准
- ISO/IEC 27001 是全球最著名的信息安全管理系统 (ISMS) 标准。该标准定义了 ISMS 必须满足的要求。
- ISO/IEC FDIS 5338 – ISO/IEC/IEEE 12207 描述了软件生命周期过程，ISO/IEC/IEEE 15288 描述了系统生命周期过程。虽然这些生命周期过程广泛适用于 AI 系统，但它们需要引入新流程并修改现有流程以适应 AI 系统的特点。
- SAMM - SAMM 代表软件保障成熟度模型。我们的使命是为所有类型的组织提供一种有效且可测量的方法，以分析和改善他们的软件安全状态。我们希望通过我们的自我评估模型来提高组织在设计、开发和部署安全软件方面的意识和教育。
我们如何在组织中应用这些标准？
- 标准化流程：ISO/IEC 标准提供了一个框架，使 CTO 或 CIO 能够简化和标准化企业内部的流程，确保跨技术运营的一致性和效率。
- 增强信息安全：通过实施 ISO/IEC 27001，CTO 或 CIO 可以建立强大的信息安全管理系统，识别和降低风险，保护敏感数据，并确保符合法律和法规要求。
- 确保质量管理：CTO 或 CIO 可通过应用 ISO 9001 在企业内实施质量管理流程。这包括设定目标、监控绩效、持续改进流程，最终提高客户满意度。
- 培养持续改进的文化：CTO 或 CIO 可利用 ISO/IEC 标准来鼓励组织内部形成持续改进的文化。组织可通过实施 ISO 9001 和 ISO 27001 进行定期审核和评审，以确定需要改进的方面并推动创新。
- 促进国际合作以及建立合作伙伴关系：ISO/IEC 标准为不同企业之间展开协作、建立合作伙伴关系提供了通用语言和框架。这使 CTO 或 CIO 能够确保与全球合作伙伴和客户的系统互操作性、无缝集成以及分享交流最佳实践。
- 评估和差距分析：就您目前的程序和安全措施执行全面的评估和差距分析。确定可使用和改进 ISO/IEC 标准和 SAMM 的范围。
- 领导层参与：获得高层领导的支持和承诺，包括 CTO、CIO 和其他重要的利益相关者。他们的参与对于整个组织接受这些标准至关重要。
- 定制和集成：为您的组织定制标准，确保能够轻松整合到当前工作流程中。AI 系统特有的属性可能需要根据 ISO/IEC FDIS 5338 和 15288 调整流程。
- 员工培训和意识：致力于员工培训和意识提升，以确保团队成员了解这些标准及其合规性义务。SAMM 自我评估技术可帮助团队学习软件安全最佳实践。
- 文件和政策框架：需要概述相关标准和流程的全面文档和规则，其中包括分配任务、记录流程以及设定信息安全和软件保障标准。
- 有条不紊的实施和测试：逐步制定组织层面的标准和安全措施。测试和验证标准，以确保正确执行并满足相关目标。
- 持续监测和改进：实施定期审计和评审以监测标准合规性。通过识别和解决问题来提高安全性、质量以及加强软件保障。
- 认证和认可：考虑争取获得 ISO/IEC 27001 认证，以证明您对信息安全的承诺。
- 沟通和报告协议：为报告事件、质量问题和进度更新建立明确的渠道。
- 跨业务部门的可扩展实施：逐步扩大这些标准在不同部门和单位的采用。
- 外部专家协作：与精通 ISO/IEC 标准和 SAMM 的外部专家或顾问合作，获得实施流程指导。
AI 如何应用于安全领域？
人工智能 (AI) 越来越多地用于各个安全领域，以提升威胁检测、事件响应和整体网络安全水平。以下是 AI 在安全领域的一些关键应用：
- 高级威胁检测：
- 异常检测：AI 识别指示潜在威胁的异常模式。
- 行为分析：监控用户和网络行为的可疑活动。
- 无签名检测：基于恶意行为识别新威胁和未知威胁。
- 网络保护：
- 入侵侦测与防御：AI 快速检测并响应网络入侵。
- 防火墙优化：对网络流量进行分析以优化防火墙规则并识别漏洞。
- 端点安全增强：
- 端点保护：AI 驱动型防病毒和反恶意软件检测和防止恶意软件感染。
- 零日威胁检测：通过监控端点行为识别未知威胁。
- 用户身份验证和访问安全：
- 生物识别认证：AI 利用生物识别技术实现安全访问。
- 基于行为的身份验证：通过分析用户的行为模式来检测未经授权的访问。
- 安全运营优化：
- SIEM 增强：借助 AI，可通过自动化方式执行 SIEM 平台的威胁分析、警报优先级排序和事件响应。
- 聊天机器人和虚拟助手：AI 可协助安全分析师实时识别和降低事件风险。
- 网络钓鱼和欺诈预防：
- 电子邮件安全：AI 会分析邮件内容和发件人行为，以检测网络钓鱼和恶意邮件。
- 交易监控：标记可疑金融交易和欺诈指标。
- 漏洞管理：
- 自动扫描：AI 会自动扫描和评估漏洞。
- 风险评估：AI 会评估漏洞的严重程度和影响，根据轻重缓急进行修复。
- 安全自动化和编排：
- 事件响应自动化：AI 驱动型工作流程会自动响应常见安全事件。
- 编排：AI 可协调响应复杂威胁的安全流程。
- 威胁预测性分析：
- 威胁情报：AI 会分析威胁情报，以预测新出现的威胁和漏洞。
- 物理安全增强：
- 监控：AI 驱动型视频分析可识别可疑活动，从而提高物理安全性。
- 合规性和报告自动化：
- 审计和合规：借助 AI 可通过自动化方式执行合规性检查并生成报告以满足相关法规要求。
- 安全软件开发支持：
- 静态和动态代码分析：AI 可在开发过程中分析代码中的安全漏洞。持续的监控、更新和培训对于防范不断演变的威胁至关重要。
AI 如何提高安全性？
人工智能 (AI) 通过以下方式增强威胁检测、响应能力和整体网络安全措施，从而提高安全性：
- 高级威胁检测和实时监控：
- AI 分析异常模式和行为的数据，从而实现早期威胁检测。
- 实时监控和警报有助于及时识别和响应安全事件。
- 减少误报：AI 能够最大限度地减少误报，使安全团队能够集中精力化解真正的威胁。
- 威胁情报和预测性分析：AI 处理威胁情报数据并预测新出现的威胁，支持主动防御措施。
- 高效事件响应：自动化有助于快速响应事件，包括系统隔离和修补。
- 网络钓鱼和零日防护：AI 可检测网络钓鱼企图和零日漏洞，从而增强电子邮件和系统的安全性。
- 用户身份验证和访问控制：AI 支持安全的身份验证方法并持续监控用户行为。
- 漏洞管理和合规性：AI 可自动执行漏洞评估、风险优先级排序和合规性检查。
- 安全自动化和物理安全：AI 驱动型自动化简化了安全流程并增强了物理监控。
- 安全软件开发：AI 可识别并减少开发过程中的代码漏洞。
组织可利用 AI 强化安全措施、更快地响应威胁，从而降低风险并有效应对不断演变的网络安全挑战。
AI 会接管网络安全吗？
网络安全中的机器学习和风险管理中的人工智能都是强大的工具，可显著增强安全措施和风险缓解工作。但需要特别注意的一点是，它们是网络安全专业人员使用的工具，而非人类专业知识的替代品。原因如下：
- AI 增强人类专业知识：AI 通过自动化任务、改进威胁检测和缩短响应时间来增强网络安全。
- 高级威胁检测：AI 可识别包括零日漏洞和内部攻击在内的复杂威胁，从而增强整体安全性。
- 行为分析和持续监控：AI 会执行行为分析，识别异常活动，实现实时威胁监控。
- 高效威胁响应：借助 AI 可通过自动化方式执行例行任务，安全团队因此能够集中精力应对复杂挑战、制定战略性决策。
- 规模、速度和威胁情报：AI 会根据数据分析需求进行扩展，实时做出响应并处理大量威胁情报数据。
- 安全编排：AI 驱动型自动化简化了事件响应和缓解流程。
- 挑战与人类专业知识：AI 面临对抗性攻击，无法取代人类在网络安全方面的判断和道德考虑。
人工智能通过自动执行任务、加强威胁检测和提高响应效率来增强人类在网络安全方面的专业能力，同时应对数字环境中不断变化的挑战。
HPE 如何为您提供帮助？
HPE 提供一系列与安全、托管服务以及风险和合规性相关的产品和服务。HPE 可通过以下方式扩展其在以下领域的产品：
- 集成安全解决方案：HPE 可以提供囊括硬件、软件和服务的集成安全解决方案，全面保障网络安全。这可能涉及将 HPE 安全产品与 HPE Managed Services 捆绑在一起，以建立端到端安全性解决方案。
- 零信任实施：HPE 可利用其在该领域的专业知识，帮助组织实施零信任安全模型。HPE 可以通过提供咨询、培训和零信任相关服务，帮助客户建立更安全、适应性更强的网络。
- 安全管理：HPE 安全性管理解决方案可通过扩展涵盖更广泛的安全产品和服务。这可以包括增强的安全编排、自动化和响应 (SOAR) 功能，以简化安全操作。
- 网络安全培训和教育：HPE 提供教育资源、培训与认证计划，可帮助组织积累网络安全专业知识。这可作为其托管服务组合的一部分提供，以确保客户的员工培训到位。
- 网络弹性服务：HPE 可以通过将 AI 和机器学习功能集成到数据保护和恢复解决方案中来增强其网络弹性服务。这可以提高检测和应对网络威胁的能力，同时确保数据可用性。
- 定制风险与合规性解决方案：HPE 可开发定制的风险和合规解决方案，以满足不同行业和监管环境的特定需求。这可能涉及创建特定于行业的合规性模板和报告工具。
- 高级威胁检测：HPE 可投资 AI 驱动型威胁检测和分析，为客户提供高级威胁情报和主动威胁搜索功能。这可以帮助组织未雨绸缪，积极防范不断演变的威胁。
- 增强的远程监控服务：HPE Managed Services 可扩展其远程基础设施监控功能，包括预测性维护和基于 AI 的异常检测。这可确保及早发现潜在的基础设施漏洞。
- 全面安全评估：HPE 提供深入的安全评估，涵盖组织的安全态势、风险暴露情况和合规性。通过这些评估，客户可以了解安全策略存在的缺口。
为了在这些领域取得突破，HPE 应深入了解客户特有的需求，及时了解新出现的威胁和技术，并不断进行产品和服务创新，从而提供全面有效的网络安全解决方案。