在這個環境中，企業需要對AI工具通常用於訓練和推論等功能所存取的龐大資料進行控管。防護所有這些威脅的最佳方式是採用AI驅動的資安解決方案。能掌握 AI 安全的企業，也將在競爭中搶占先機。
AI採用的成長與相伴隨的風險
AI 的普及速度驚人，無論是生成式 AI（GenAI）還是資料分析工具，都正加速重塑各產業樣貌。根據麥肯錫顧問公司（McKinsey & Company）近期調查，超過 75% 的企業已在多項業務功能中部署 AI，足見其帶來的價值之巨大。
然而，如同任何強大的技術，負責任的導入才是關鍵。雖然 AI 的快速採用令人振奮，但這也需要我們更加關注其底層資料以及系統的安全性。若能將安全性融入 AI 開發與部署的每一個環節，企業便能在充分享受其帶來效益的同時，有效降低潛在風險。
底層資料的挑戰
隨著企業導入 AI，積極主動的資料管理策略變得至關重要。雖然像 Hugging Face 這樣的平台提供了大量的開源模型與資料集（截至目前為止，已有超過 150 萬個模型和 40 萬個資料集），但確保這些資訊的負責任與合乎倫理的使用仍然十分重要。例如，醫療資料集的開放就需特別注意，如同 HIPAA 等隱私法規，透過落實健全的資料治理機制，企業能夠更有效地應對這些複雜的挑戰。
同樣地，針對大型語言模型（LLMs）訓練資料的持續討論，也突顯了尊重智慧財產權的重要性。主動面對這些議題，有助於建立一個更具永續性且合法合規的 AI 生態系統。此外，雖然 Palo Alto Networks 的研究人員發現了惡意 AI 模型，提醒我們需提高警覺，但這也同時促進了相關資安解決方案的發展，以偵測並消除此類威脅。
需要更多控制
企業可以做什麼？暫緩導入 AI並非解答，無論這看起來多麼誘人。對於想要保持競爭力的現今企業來說，這根本不可行。
關鍵在於採取「從設計即安全」（secure by design）的理念。這意味著在 AI 應用程式開發的整個生命週期中融入安全考量，使開發人員與資料科學家能夠打造穩健且值得信賴的模型。一個全面的 AI 安全平台應涵蓋以下幾個關鍵領域：
● AI代理的安全（Security for AI agents） – 代理必須受到保護，免受新的代理威脅，如工具濫用、身份冒充和記憶體操縱。
● AI模型掃描 （Scanning for AI models）– 主動掃描AI模型的漏洞，以便安全採用，將使您的AI生態系統免受反序列化攻擊、模型篡改、惡意腳本和其他風險。
● 狀況管理（Posture Management）－深入了解 AI 生態系統中與安全狀況相關的風險，有助於避免因配置錯誤、敏感資料外洩或權限過度等問題所帶來的風險。
● 執行階段安全（Runtime Security）－保護您的資料、AI 應用程式與由大型語言模型（LLMs）驅動的模型，免受執行期間可能出現的威脅，例如幻覺（hallucination）、有害內容、資源過載、提示注入（prompt injection）、敏感資料外洩與惡意程式碼等風險。
擊退 AI 引發的資料外洩風險
在 AI 的無人地帶裡，機會與威脅並存。由於未加保護的 AI 模型與資料集，一場大規模的資料外洩事件可能隨時爆發。面對這些風險，企業彷彿陷入進退兩難的境地—既無法忽視 AI 的潛力，又難以安心使用。但在競爭對手與攻擊者都已經積極運用 AI 的今天，AI 已不再是可有可無的選項。
AI 所帶來的好處無庸置疑，從加速應用程式開發、提升流程自動化，到顯著提高生產力，皆展現出其強大潛力。然而，若要真正實現這些優勢，從一開始就建立一個安全的基礎至關重要。請參考上述所提的最佳實務，打造一個穩固且安全的根基。如此一來，您將能夠在 AI 應用程式開發生命週期的每一階段確保安全，全面追蹤與監控員工對 AI 的使用情況，並隨時保護 AI 應用中所使用的資料，防止遺失或未經授權的存取。
關於Palo Alto Networks
Palo Alto Networks (納斯達克股票代碼：PANW)作為全球AI網路安全領導者，致力於透過持續創新，守護數位時代的生活與發展。受到全球超過70,000家企業和組織的信賴，Palo Alto Networks提供涵蓋網路、雲端、安全營運與人工智慧領域的全方位AI驅動資安解決方案，並結合Unit 42的威脅情報與專業團隊，全面強化防護能力。Palo Alto Networks專注推動資安平台化策略，協助企業在大規模運作中簡化安全管理，讓資安成為推動創新的關鍵動能。歡迎探索更多www.paloaltonetworks.com 。
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