英国国家网络安全中心建议：认真考虑AI系统的安全性
2025 年 3 月 13 日，英国国家网络安全中心 (NCSC) 发布了一篇重要的博文，题为“考虑AI系统的安全性”。这篇博文旨在提醒组织机构，在快速发展的人工智能 (AI) 领域，必须从一开始就将安全纳入设计和部署过程。随着 AI 系统变得越来越普及，它们也成为了攻击者更有价值的目标。因此，理解并解决 AI 系统的安全风险至关重要。
这篇博文的核心思想在于强调“安全至上”的方法，并提供了一些关键的考虑因素，帮助组织机构确保其 AI 系统免受潜在威胁。以下我们将深入探讨 NCSC 提出的要点，并以通俗易懂的方式进行解读。
为何 AI 系统的安全性如此重要？
简单来说，AI 系统依赖于数据、算法和基础设施，这些要素都可以成为攻击目标。以下是一些关键原因，解释了为什么 AI 系统的安全性不容忽视：
- 数据泄露： AI 系统通常需要大量的训练数据，这些数据可能包含敏感信息。如果这些数据遭到泄露，可能会造成严重的隐私侵犯和商业损失。
- 模型攻击： 攻击者可以操纵 AI 模型，使其产生错误或恶意输出。这被称为“对抗攻击”，可能导致错误决策，甚至破坏系统功能。
- 拒绝服务 (DoS) 攻击： 攻击者可以利用 AI 系统的漏洞，发起拒绝服务攻击，使其无法正常运行，从而影响业务连续性。
- 知识产权盗窃： AI 模型本身可以被视为知识产权。如果模型被盗，竞争对手可以利用它来获取竞争优势。
- 供应链风险： AI 系统通常依赖于来自不同供应商的组件。这些组件可能存在漏洞，从而引入安全风险。
NCSC 建议关注的关键领域：
NCSC 的博文重点关注了以下几个关键领域，旨在帮助组织机构构建更安全的 AI 系统：
1. 数据安全：
- 数据来源审查： 仔细评估用于训练 AI 系统的数据来源。确保数据来自可信赖的来源，并且经过适当的清洗和验证。
- 数据安全存储和访问控制： 采用强有力的安全措施来保护训练数据和模型数据，例如加密、访问控制列表和数据脱敏。
- 数据最小化原则： 只收集和使用训练 AI 系统所需的最小数据量。这可以降低数据泄露的风险。
通俗解释： 就像盖房子需要好的地基一样，AI 系统需要好的数据。我们需要确保数据的质量和安全，就像保护金库一样。只收集必要的数据，并且像保护银行账户一样保护它们。
2. 模型安全：
- 对抗攻击防御： 采取措施来防御对抗攻击，例如对抗训练和模型加固。
- 模型可解释性： 理解 AI 模型的决策过程。这有助于识别和解决潜在的偏差和漏洞。
- 模型审计和监控： 定期审计和监控 AI 模型的性能，以及检测异常行为。
通俗解释： AI 模型就像一个大脑，我们需要确保它不会被欺骗或控制。我们需要理解它的思考方式，并且定期检查它的健康状况。
3. 基础设施安全：
- 安全部署环境： 将 AI 系统部署在安全的环境中，例如隔离的网络或云平台。
- 漏洞管理： 定期扫描和修复 AI 系统及其基础设施的漏洞。
- 安全配置： 正确配置 AI 系统及其基础设施，以防止未经授权的访问。
通俗解释： AI 系统需要一个安全的家，就像给电脑安装杀毒软件一样。我们需要确保这个家足够坚固，能够抵御外部攻击。
4. 供应链安全：
- 供应商尽职调查： 对 AI 系统供应商进行尽职调查，以确保其具有适当的安全措施。
- 合同条款： 在合同中明确规定供应商的安全责任。
- 组件安全： 确保 AI 系统中使用的所有组件都经过安全测试和验证。
通俗解释： AI 系统可能需要依赖不同的零件，就像组装一台电脑。我们需要确保每个零件都是安全的，并且了解供应商的安全能力。
5. 人员培训和意识：
- 安全培训： 为所有涉及 AI 系统开发、部署和维护的人员提供安全培训。
- 安全意识： 提高员工对 AI 系统安全风险的认识。
- 安全文化： 建立一种安全文化，鼓励员工报告安全问题。
通俗解释： 就像消防演习一样，我们需要对所有相关人员进行安全培训，并且让他们了解 AI 系统的安全风险。
NCSC 的建议不仅仅是技术性的，它还强调了文化和流程的重要性。 建立一种安全至上的文化，鼓励员工报告安全问题，并不断改进安全措施，是确保 AI 系统安全的关键。
结论：
NCSC 的博文为组织机构提供了一个重要的框架，帮助他们理解并解决 AI 系统的安全风险。随着 AI 技术的不断发展，安全问题也将变得越来越复杂。因此，组织机构必须从一开始就将安全纳入 AI 系统的设计和部署过程，并不断更新和改进安全措施，以应对新的威胁。
总而言之，这意味着：
- 从一开始就考虑安全性。
- 理解 AI 系统的各个组成部分及其潜在的风险。
- 实施强有力的安全措施来保护数据、模型和基础设施。
- 建立一种安全文化，鼓励员工报告安全问题。
- 不断学习和适应，以应对新的威胁。
通过遵循这些建议，组织机构可以构建更安全的 AI 系统，从而充分利用 AI 带来的益处，同时最大限度地降低潜在的风险。
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