如何防范 AI 算法遭受攻击或利用漏洞？

发布时间：2025-04-11 15:47:48 | 责任编辑：字母汇 | 浏览量：8 次

防范AI算法遭受攻击或利用漏洞，可以从基础设施、数据安全、应用安全、模型安全等多个层面入手，以下是具体措施：

基础设施安全

• 强化安全基线：对开源组件强制实施身份认证、访问控制与日志审计，例如对Ollama进行配置改造。

• 网络安全防护：利用防火墙、Web应用防火墙（WAF）和云访问安全代理（CASB）等传统网络安全措施，保护AI API端点及数据流量。但需注意，传统防火墙和WAF难以检测恶意AI提示词注入或防范AI模型篡改，企业可与相关供应商合作强化AI相关策略执行。

数据安全

• 构建纵深防御：采用零信任架构管理API调用，实施动态令牌认证与最小权限控制。对敏感数据实施端到端加密，分离存储用户隐私与模型训练数据。

• 数据防泄漏与态势管理：利用AI安全态势管理（AI-SPM）方案，保护AI模型、API和数据流，免受基于模型的攻击和数据泄露。同时，利用数据安全态势管理（DSPM）功能，确保安全团队拥有实时的AI资产清单。

应用安全

• 严格访问控制：确保只有授权用户才能访问AI应用，实施严格的API认证和授权机制，如OAuth 2.0或OpenID Connect等多因素认证。

• 输入输出验证与过滤：建立输入验证机制，防止恶意提示词注入攻击以及跨站脚本攻击（XSS）、SQL注入等攻击。同时，建立输出过滤机制，对输出数据进行编码，避免恶意脚本的执行。

• 会话管理与监控：使用安全的会话管理机制，如JWT，并设置会话超时机制，定期更新会话ID。监控AI服务的响应时间、错误率、输入内容特征，分析异常访问行为，即时触发熔断机制并告警。

• 定期安全评估与测试：定期开展AI应用安全评估与测试，包括基线检查、漏洞扫描、渗透测试、代码审计等，及时发现并修复安全漏洞。

模型安全

• 多层次保护机制：在训练阶段，实施严格的数据清洗与验证流程，加密传输分布式训练数据。在部署阶段，建立模型的完整性校验机制，防范未经授权的修改。在运行阶段，使用SIEM工具通过流量镜像等方式，实时予以推理监控和异常检测。

• 定期开展模型安全评估：建立攻击模拟测试集，开展对抗样本测试。通过模型水印检测模型对于篡改的鲁棒性。检查模型的公平性与解释性。

• 防范对抗性攻击：针对预测性人工智能系统的规避攻击、数据投毒攻击和隐私攻击，采取相应的缓解措施，如开展对抗性训练、利用随机平滑方法、通过形式化验证提高神经网络对抗稳健性。针对生成式人工智能系统的供应链攻击、直接提示攻击和间接提示注入攻击，采取验证网络下载、过滤数据、检测模型漏洞、设计应用程序来降低模型风险等措施。

供应链安全

• 严控供应链风险：对第三方组件（如开源框架、云服务）进行安全合规审查。建立仿冒应用监测机制，联合监管部门打击恶意软件传播渠道。

用户侧防御

• 打破认知误区：个人用户需打破“AI即安全”的认知误区，仅从官方渠道下载AI应用，警惕诱导性更新提示。定期审查授权权限，关闭非必要的数据访问请求。对AI平台上传的数据进行脱敏处理，避免泄露敏感内容。

通过以上措施，可以有效防范AI算法遭受攻击或利用漏洞，保障AI系统的安全稳定运行。