在AI技术飞速发展的今天，安全威胁的复杂性和多样化前所未有。不同于云计算时代，AI时代的安全威胁不仅源自外部，还可能来自内部，且其性质更加复杂多变。短短10分钟内，一笔高达430万元的巨款被骗走，这只是AI技术普及后，由AI换脸、变声等技术引发的违法犯罪案件的冰山一角，直接触及消费者身边的安全问题。 AI技术的“双刃剑”效应根据奇安信发布的《2024人工智能安全报告》，2023年基于AI的深度伪造欺诈案件激增了3000%。生成式AI在为企业带来速度、规模、精度和先进性的同时，也降低了攻击者的技术门槛。黑客利用AGI（人工智能生成模型）工具，可能仅需几分钟就能生成一个攻击病毒，从而大大提高攻击效率和范围。 DeepInstinct的第四版报告指出，2024年有75%的安全专业人员目睹了网络攻击的增加，其中85%的攻击由生成式AI驱动。黑客不仅会利用AI技术威胁企业组织，还会尝试攻击企业的AI模型，甚至利用企业的AI来对付企业，如让AI对供应链做出错误预测，或使聊天机器人产生仇恨情绪。 数据安全：AI时代的软肋在AI时代，数据安全的定义正在发生变化。AI技术的脆弱性和对数据的强依赖性，使得企业在享受AI带来的便利时，也面临着前所未有的数据安全挑战。从数据收集、处理、存储到传输，每一个环节都潜藏着风险。 中国工程院院士邬贺铨曾指出：“在人工智能时代，数据安全的内涵会扩展，当然也会放大数据安全的风险。”数据的来源可能并不安全，收集过程中存在被窃取的风险，甚至可能因未经同意而违反隐私政策和法律。此外，数据标注过程中的防篡改要求极高，因为它是确保大模型质量最重要的保障。 AI对抗AI：数据安全的新策略面对AI时代的复杂性和动态性，传统的数据安全举措已难以应对新的挑战。企业需采取全面的安全策略，并持续进行技术改进，以最大限度地减少数据安全风险。 数据加密作为数据治理的基础防线，为数据穿上了一层坚不可摧的防护服。同态加密技术的引入，更是允许数据分析者在不解密的前提下对数据进行处理，既保障了数据的安全性，又满足了数据分析的需求。 在数据标注与增强环节，访问控制和多因素认证机制如同城堡的守卫，严格把控着数据的入口。数据脱敏技术的应用，则为敏感信息披上了一层神秘的面纱。 针对AI时代数据共享难题，隐私计算和多方同态加密技术提供了有效的解决方案。通过特定的密钥控制，实现数据的加密计算，确保数据在共享过程中既可用又不可见。 然而，仅靠这些还不够。面对不断变化的风险环境，企业需要借助AI的力量来对抗AI。通过机器学习和深度学习技术，实时监测网络流量，识别异常行为，实现快速响应潜在的安全威胁。 技术高峰中的安全洼地尽管企业对安全技术有着迫切的需求，但技术供应商却普遍面临亏损。这背后的原因在于，现有的数据安全解决方案存在明显的不足，导致企业在数据安全方面的投资未能达到预期效果。 需求和供给严重不匹配，使得企业往往面临着诸多碎片化的安全问题。在日益复杂的安全管理环境下，企业平均部署的安全产品和工具多达76个，这无疑增加了安全管理的复杂度。 因此，一个能够全方面解决AI安全问题的方案显得尤为重要。全国网络安全标准化技术委员会发布的《人工智能安全治理框架》1.0版，为AI安全治理提供了原则和技术应对措施。同时，市场上也出现了一些针对AI安全的解决方案，如奇安信集团的AI安全整体应对方案，以及阿里云和百度智能云的全栈式安全防护体系。 共筑数据安全长城在AI引导的新一轮技术革命中，技术服务商既需要利用AI技术提升安全能力和运营效率，又需要助力对抗新技术带来的新风险。而对于企业来说，必须紧跟时代步伐，但如何规避沿途的危险，成为了一个亟待解决的问题。 AI时代，数据安全这道题如何解？答案在于企业需采取全面的安全策略，持续进行技术改进，并加强合作与创新。只有时刻保持警惕，共筑起一道坚不可摧的数据安全长城，才能确保企业在AI时代的稳健发展。 |
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