人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)飛速發(fā)展，我們所處的時(shí)代正在經(jīng)歷前所未有的創(chuàng)新。但是，技術(shù)飛速發(fā)展的同時(shí)也帶來(lái)了各種挑戰(zhàn)。人工智能技術(shù)越來(lái)越復(fù)雜，與之相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)也越來(lái)越棘手，隨之產(chǎn)生了一個(gè)新的威脅領(lǐng)域，我們必須做好防范準(zhǔn)備。

人工智能安全風(fēng)險(xiǎn)多種多樣，造成的后果非常嚴(yán)重。這些安全風(fēng)險(xiǎn)包括由于機(jī)器學(xué)習(xí)模型存在缺陷而導(dǎo)致的數(shù)據(jù)泄露，以及惡意行為者濫用人工智能而實(shí)施的網(wǎng)絡(luò)釣魚或社交工程攻擊。

為了應(yīng)對(duì)層出不窮的威脅，網(wǎng)絡(luò)安全框架需要不斷發(fā)展。這讓零信任概念有了用武之地。零信任源于人們認(rèn)識(shí)到威脅既可以來(lái)自組織外部也可以來(lái)自組織內(nèi)部，是一種基于“永不信任、始終驗(yàn)證”原則運(yùn)作的安全模型。為此，讓我們更深入地研究并了解在人工智能安全風(fēng)險(xiǎn)時(shí)代零信任如何發(fā)揮重要作用。

了解人工智能安全風(fēng)險(xiǎn)

人工智能安全風(fēng)險(xiǎn)定義

人工智能安全風(fēng)險(xiǎn)是指因使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)而導(dǎo)致的潛在威脅和漏洞。這類風(fēng)險(xiǎn)有很多可能的實(shí)現(xiàn)方式，包括但不限于：

數(shù)據(jù)投毒：惡意行為者將錯(cuò)誤或惡意數(shù)據(jù)插入機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，目的是破壞數(shù)據(jù)并操縱模型的預(yù)測(cè)或行為。

對(duì)抗攻擊：在這類攻擊中，惡意行為者會(huì)對(duì)輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行不易察覺的更改，誤導(dǎo)人工智能系統(tǒng)做出錯(cuò)誤決策，而操作員往往不會(huì)注意到這些細(xì)微的更改。

模型竊取與逆向攻擊：指試圖通過使用專有人工智能模型的輸出重新創(chuàng)建專有 AI 模型，或者從模型中提取敏感信息。

濫用人工智能：包括濫用人工智能技術(shù)進(jìn)行惡意活動(dòng)，例如制造深度偽造、自動(dòng)網(wǎng)絡(luò)攻擊或發(fā)起高級(jí)社交工程攻擊。

對(duì)個(gè)人用戶和企業(yè)的影響

人工智能安全風(fēng)險(xiǎn)對(duì)個(gè)人用戶和企業(yè)的影響尤為深遠(yuǎn)：

個(gè)人用戶有可能丟失個(gè)人數(shù)據(jù)，身份被盜用，或成為個(gè)性化網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊的目標(biāo)。從而可能導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)損失和個(gè)人隱私被侵犯。

企業(yè)的專有數(shù)據(jù)和知識(shí)產(chǎn)權(quán)面臨威脅。人工智能相關(guān)的攻擊可能導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)損失、聲譽(yù)受損和失去競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。此外，如果客戶數(shù)據(jù)因人工智能漏洞而遭到泄露，企業(yè)也可能面臨法律和合規(guī)問題。

顯然，了解和緩解人工智能安全風(fēng)險(xiǎn)不僅是必要的技術(shù)條件，也是商業(yè)和社會(huì)的當(dāng)務(wù)之急。這讓零信任有了用武之地。

如何為促進(jìn)人工智能安全而實(shí)施零信任

在組織內(nèi)實(shí)施零信任的關(guān)鍵步驟

實(shí)施零信任模型的過程可能很復(fù)雜，但可以采取以下關(guān)鍵步驟進(jìn)行管理。

識(shí)別敏感數(shù)據(jù)和資產(chǎn)：了解哪些是重要資產(chǎn)及其所在位置。重要資產(chǎn)可以包括數(shù)據(jù)庫(kù)、服務(wù)器或?qū)Ｓ?AI 模型。

繪制數(shù)據(jù)處理流程圖：繪制數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中移動(dòng)的流程圖，有助于了解 AI 系統(tǒng)如何與網(wǎng)絡(luò)中的其他元素交互。

構(gòu)建零信任網(wǎng)絡(luò)：實(shí)施微分段以在網(wǎng)絡(luò)中創(chuàng)建安全區(qū)域。使用基于 AI 的分析方法確定正常行為并突出異常情況。

加密數(shù)據(jù)：無(wú)論是靜態(tài)數(shù)據(jù)還是動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，都必須使用強(qiáng)大的加密算法和安全密鑰管理方法保護(hù)敏感數(shù)據(jù)。在通信路徑中應(yīng)用端到端加密同樣重要，可確保與外部系統(tǒng)共享的數(shù)據(jù)在整個(gè)傳輸過程中受到保護(hù)。

防止數(shù)據(jù)丟失（DLP）：該方法需要利用 DLP 策略來(lái)監(jiān)督和避免可能的數(shù)據(jù)泄漏。DLP 策略采用內(nèi)容審查和情境分析來(lái)查明和阻止未經(jīng)授權(quán)的數(shù)據(jù)移動(dòng)。制定 DLP 指南對(duì)于檢測(cè)和阻止敏感數(shù)據(jù)傳輸?shù)酵獠肯到y(tǒng)（包括 AI 模型）也至關(guān)重要。

創(chuàng)建零信任策略：定義組織的零信任策略，包括訪問控制、身份驗(yàn)證協(xié)議和其他安全程序。

監(jiān)控和維護(hù)：持續(xù)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)并定期更新和維護(hù)系統(tǒng)。請(qǐng)注意，零信任并非一次性解決方案，而是一個(gè)持續(xù)的過程。

不同利益相關(guān)方在實(shí)施零信任中的角色

在實(shí)施零信任的過程中，所有利益相關(guān)方都要承擔(dān)各自的角色：

管理層：最高管理層為零信任的實(shí)施定基調(diào)。管理層應(yīng)支持零信任策略，并為其實(shí)施分配充足的資源。

IT 團(tuán)隊(duì)：IT 團(tuán)隊(duì)主要負(fù)責(zé)零信任策略的執(zhí)行。他們應(yīng)該從技術(shù)層面研究零信任，例如微分段、訪問控制、持續(xù)監(jiān)控等。

員工：所有員工，而不只是 IT 員工，都應(yīng)了解零信任原則。員工應(yīng)該了解自己在確保安全方面的作用，例如遵守訪問協(xié)議、舉報(bào)可疑活動(dòng)等。

實(shí)施過程中可能遇到的挑戰(zhàn)和相應(yīng)解決方案

在實(shí)施零信任時(shí)，組織可能會(huì)面臨以下挑戰(zhàn)：

變革阻力：向零信任的轉(zhuǎn)型往往意味著運(yùn)營(yíng)要經(jīng)歷重大變革，可能會(huì)遇到阻力。通過有效的變更管理、培訓(xùn)以及就零信任的優(yōu)勢(shì)展開持續(xù)溝通，可以克服這個(gè)問題。

復(fù)雜性：零信任的實(shí)施過程不僅復(fù)雜，而且需要大量資源。與經(jīng)驗(yàn)豐富的合作伙伴合作，同時(shí)采用自動(dòng)化工具有助于簡(jiǎn)化這一轉(zhuǎn)型過程。

持續(xù)監(jiān)控：持續(xù)監(jiān)控非常有必要。但是，借助由人工智能驅(qū)動(dòng)的高級(jí)分析方法和威脅檢測(cè)工具，可以有效地管理持續(xù)監(jiān)控工作。

通過了解和應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，組織可以成功實(shí)施零信任模型，增強(qiáng)對(duì)人工智能安全風(fēng)險(xiǎn)的防御能力。

零信任與 Splashtop

Splashtop 始終將安全性放在首位。我們的遠(yuǎn)程訪問和遠(yuǎn)程支持軟件贏得了廣大的個(gè)人用戶、企業(yè)和教育機(jī)構(gòu)的信賴。鑒于如此龐大的客戶群，Splashtop 提供了能夠保護(hù)用戶敏感數(shù)據(jù)和隱私的功能，這一點(diǎn)非常重要。

為此，我們承諾將始終以安全為先，增加投資以改善基礎(chǔ)設(shè)施，持續(xù)加強(qiáng)保護(hù)措施。同時(shí)，我們還組建了一支由網(wǎng)絡(luò)安全和合規(guī)領(lǐng)域知名專家組成的團(tuán)隊(duì)，以進(jìn)一步加強(qiáng)我們平臺(tái)的防御能力。

盡管有先進(jìn)的遠(yuǎn)程訪問解決方案，但許多組織仍在使用 VPN 等過時(shí)的技術(shù)。糟糕的是，通過 VPN 可以將遠(yuǎn)程設(shè)備直接連接到公司網(wǎng)絡(luò)，但也導(dǎo)致公司網(wǎng)絡(luò)面臨網(wǎng)絡(luò)威脅。而且，VPN 難以設(shè)置、擴(kuò)展和維護(hù)，無(wú)法使用關(guān)鍵的安全補(bǔ)丁實(shí)現(xiàn)自動(dòng)更新，導(dǎo)致組織容易受到攻擊。

不過，還有一個(gè)更安全的替代方案：零信任網(wǎng)絡(luò)訪問平臺(tái)。Splashtop 平臺(tái)提供對(duì)托管設(shè)備的安全遠(yuǎn)程訪問，避免了通常與 VPN 相關(guān)的安全漏洞。Splashtop 解決方案允許用戶訪問工作設(shè)備，同時(shí)仍能保持嚴(yán)格的安全措施。

Splashtop 采用零信任方法來(lái)確保安全性，假設(shè)所有設(shè)備、用戶和網(wǎng)絡(luò)流量都不可信。我們持續(xù)對(duì)敏感資源進(jìn)行身份驗(yàn)證和授權(quán)，阻止未經(jīng)授權(quán)的訪問嘗試，最大限度地降低數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)。

我們的零信任模型包括多因素身份驗(yàn)證、設(shè)備驗(yàn)證、詳細(xì)訪問控制等高級(jí)功能。這些功能確保了僅授權(quán)用戶和設(shè)備才能訪問敏感數(shù)據(jù)和系統(tǒng)，從而顯著降低潛在威脅的風(fēng)險(xiǎn)。

通過集成零信任安全功能，我們?yōu)橛脩籼峁┌踩煽康倪h(yuǎn)程訪問和支持解決方案。我們始終將安全放在首位，確保我們的用戶可以安心訪問其數(shù)據(jù)和系統(tǒng)，而不必?fù)?dān)心網(wǎng)絡(luò)威脅。

小結(jié)

零信任不僅是一種安全解決方案，也是網(wǎng)絡(luò)安全處理方式的根本轉(zhuǎn)變。人工智能不斷發(fā)展，越來(lái)越深植于我們的系統(tǒng)和流程中，安全方法必須做出相應(yīng)改變。

未來(lái)的安全發(fā)展道路非常明朗。對(duì)于要防范復(fù)雜的人工智能安全威脅的組織來(lái)說，采用零信任不只是一個(gè)選項(xiàng)，而且是必選項(xiàng)。在技術(shù)飛速發(fā)展的時(shí)代，要想防范網(wǎng)絡(luò)威脅，就必須時(shí)刻保持警惕、不斷適應(yīng)，堅(jiān)定地維護(hù)安全性。零信任模型體現(xiàn)了這些原則，確實(shí)是應(yīng)對(duì)人工智能安全風(fēng)險(xiǎn)的必備工具。

展望未來(lái)，零信任將繼續(xù)在我們的網(wǎng)絡(luò)安全戰(zhàn)略中發(fā)揮重要作用，保護(hù)我們的數(shù)字世界免受不斷演變的人工智能威脅的侵害。如果想找到可靠的零信任安全模型，可立即免費(fèi)試用 Splashtop，親身體驗(yàn)我們高級(jí)安全功能的優(yōu)勢(shì)。