AI 如何应对对抗攻击并保障系统安全？

发布时间：2025-04-13 14:14:35 | 责任编辑：字母汇 | 浏览量：21 次

AI系统面临对抗攻击时，可从系统、应用、模型等多个层面采取措施应对并保障安全：

系统层面

• 隔离与资源限制：将AI应用服务部署在独立容器或虚拟机中，实现与主业务系统的隔离，避免单点故障扩散。同时，对AI服务分配CPU、内存、请求速率等配额，防止资源耗尽攻击。

• 安全配置与更新：操作系统及容器镜像需遵循CIS基准加固，禁用非必要服务端口。定期更新系统、依赖库和AI应用框架，修复漏洞。

• 身份认证与权限管理：用户需使用多因素认证或SSO登录AI应用，增强身份验证安全性。AI应用及其服务账号运行在最小权限下，避免使用高权限账号，减少攻击面。

• 备份与恢复：定期备份AI应用的配置和数据，确保发生故障时能快速恢复。

应用层面

• 访问控制与认证：确保只有授权用户能访问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。根据RBAC或ABAC原则，对AI服务接口按角色分配权限。

• 数据安全与防护：为API添加签名机制，防止篡改。建立输入验证机制，限制输入内容，防止恶意提示词注入攻击及XSS、SQL注入等攻击。建立输出过滤机制，对输出数据进行编码，避免恶意脚本执行。

• 会话管理与监控：使用安全的会话管理机制，如JWT，启用HttpOnly和Secure标志的Cookie，防止XSS和中间人攻击。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。

模型层面

• 多层次保护机制：在训练阶段，实施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工具实时监控推理和异常检测。

• 模型安全评估与测试：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篡改的鲁棒性。检查模型的公平性与解释性。

其他措施

• 网络安全防护：利用传统网络安全措施，如防火墙、WAF、CASB等，保护AI系统。但需注意这些措施在AI安全领域的局限性，如传统防火墙难以检测恶意AI提示词注入或防范AI模型篡改。

• AI安全态势管理：采用AI-SPM方案，对AI部署进行安全评估、风险监测和策略实施，保护AI模型、API和数据流。

• 对抗性训练与检测：开展对抗性训练，使用对抗性示例增强训练数据。利用随机平滑方法为测试样本提供认证预测，通过形式化验证提高神经网络对抗稳健性。

• 数据投毒攻击缓解：针对不同类型的数据投毒攻击，采取清理训练数据、提高模型稳健性、保护训练数据、采用拜占庭弹性聚合规则等措施。

• 直接提示攻击缓解：在训练前和训练后，采用安全训练、对抗性训练方法等，增加通过直接提示注入访问有害模型功能的难度。在评估期间，衡量模型对基于查询的攻击的脆弱性。在部署期间，采取多种干预措施，如运用提示指令和格式化技术、检测和终止有害交互等。

• 间接即时注入攻击缓解：开发缓解间接提示注入的训练技术，提出检测方案和输入处理方法。

综上所述，AI应对对抗攻击并保障系统安全需多层面综合施策，结合技术创新、安全管理和策略部署，构建全面防护体系。