驾驭AI前沿：CISO安全采用生成式AI指南

生成式AI融入企业运营，有望带来变革性效益，从加速工作流程到增强洞察力。然而，这项技术飞跃并非没有风险。一种反复出现的事件模式表明，许多组织未能充分准备应对AI供应商带来的独特安全和合规风险。这一挑战超越了传统的网络安全范畴，需要对AI安全、治理和风险管理采取专门的方法。

发生了什么

组织渴望利用生成式AI的力量，迅速采用了第三方AI解决方案，但未能充分评估其固有的安全和合规风险。这往往导致在事件发生时采取被动姿态。相当一部分组织已经经历过涉及AI模型或应用程序的泄露事件，其中绝大多数缺乏适当的AI访问控制。例如，一些报告指出，相当比例的组织遭遇了此类泄露，其中很大一部分缺乏足够的控制。现代网络攻击的性质加剧了这种影响：供应链妥协是一个重大问题，可能影响大量个人并造成巨额损失。当AI供应商发生泄露时，其客户会直接继承这种风险，从而在整个供应链中产生连锁反应。

快速的采用曲线已超越了健壮的AI特定安全框架的开发和实施。许多组织错误地将AI安全视为其现有网络安全协议的简单延伸，未能认识到AI系统特有的不同威胁向量和合规要求。这种疏忽以多种方式体现，从对AI供应商数据处理实践的审查不足，到缺乏针对AI自主能力量身定制的治理框架。

为什么这种模式会反复出现

这种模式持续存在根本原因在于AI采用速度与AI安全实践成熟度之间的脱节。AI供应商正在激增，提供诱人的解决方案以实现更快的流程和更智能的洞察。然而，这种快速创新往往超出了企业进行彻底尽职调查的能力。安全团队面临着传统供应商评估方法无法解决的新型风险。训练数据源可能无意中使组织面临合规违规，而AI模型本身可能泄露或记忆敏感信息。对第三方AI依赖的依赖引入了固有的漏洞，这些漏洞可能在毫无预警的情况下显现。

另一个关键因素是AI安全定义本身的演变。今天的AI安全构成比往年更加细致入微，涵盖了代理AI安全、AI防火墙、模型控制平面（MCP）安全和AI运行时保护等领域。这些领域相互关联但又截然不同，专注于一个领域的供应商在其他领域可能并不强大。这种复杂性常常导致购买者感到困惑，难以选择适当的安全控制或准确评估供应商的能力。如果对这些区别没有清晰的理解，组织就难以提出正确的问题或有效验证答复，从而导致AI部署安全性不足的循环。

AI创新的速度要求企业安全和合规框架同样快速但又精心构建的演进。

攻击者的逐步策略

针对利用生成式AI的组织的攻击者通常采用多阶段方法，利用AI强大和普及的特点。他们的策略通常始于侦察，重点识别大量使用第三方AI服务的组织。他们会寻找AI供应链中的潜在薄弱环节，深知单个供应商的泄露可能导致对多个下游客户的访问。

1. 利用训练数据： 攻击者可能针对AI模型的训练数据源。这可能涉及注入恶意数据来污染模型，导致偏颇或可利用的输出，或者窃取无意中包含在训练集中的敏感数据。训练数据的多样性来源可能使其成为一个广泛的攻击面。
2. 模型操纵与规避： 一旦AI模型投入生产，攻击者就可以尝试通过对抗性输入或提示注入技术来操纵其行为。这旨在绕过安全过滤器，提取机密信息，或迫使模型生成有害内容。他们还可能寻求利用模型漏洞来实现未经授权的操作。
3. 第三方AI依赖妥协： 一个重要的攻击向量是直接针对AI供应商。通过入侵供应商的基础设施，攻击者可以获取其客户的数据、知识产权，甚至向AI服务本身注入恶意代码。供应链攻击已被证明非常有效，利用单一的妥协点实现广泛影响。
4. 代理AI利用： 随着能够自主规划、决策和执行行动的代理AI系统的兴起，攻击者的重点从模型“说什么”转向代理“做什么”。他们旨在破坏这些代理，以执行未经授权的交易、数据修改或系统访问，利用代理固有的权限和与其他工具的连接。
5. 数据外泄与变现： 最后阶段涉及提取有价值的数据——无论是敏感客户信息、专有算法还是知识产权——然后通过各种非法渠道将其变现，通常利用初始泄露来维持持久性并扩大其在受害者网络中的影响范围。

防御者错过了什么

防御者主要错过了从传统IT风险到AI特定风险的转变。许多组织未能认识到AI安全不能仅仅被视为现有网络安全框架的延伸。AI的独特特征，例如模型可能记忆或泄露敏感信息的潜力，需要不同的控制和评估。AI解决方案的快速采用往往超越了专门治理和合规计划的开发速度。

至关重要的是，组织低估了深入进行AI供应商风险评估的重要性。通用的供应商尽职调查问卷不足以评估AI提供商。它们经常忽视关于训练数据来源、模型安全性、AI应用程序访问控制以及供应商针对AI特定泄露的事件响应计划等关键问题。此外，防御者常常未能充分验证供应商的答复，依赖于自我声明而缺乏独立验证。缺乏主动的、AI特定的攻击性测试也意味着漏洞直到事件发生后才被发现。

实用的防御清单

为了有效保障生成式AI的采用，CISO和安全工程师必须实施主动且AI特定的防御策略。这涉及对供应商评估、治理和持续验证采取多层方法。

1. 开发AI特定供应商风险问卷： 超越通用问卷。重点关注关于训练数据来源、数据匿名化技术、模型可解释性、AI模型和应用程序的访问控制以及供应商AI事件响应计划的问题。考虑NIST AI RMF和FAIR方法论等框架。
2. 实施健壮的AI访问控制： 确保AI模型和应用程序具有细粒度的访问控制。这包括管理谁可以访问训练数据、谁可以部署模型以及自主AI代理拥有哪些权限。缺乏适当的AI访问控制是一个重大漏洞。
3. 建立AI治理框架： 设计并实施全面的AI治理框架，解决AI伦理使用、数据隐私和安全问题。整合Microsoft负责任AI等原则，并利用RACI矩阵明确职责。
4. 采用AI安全标准和认证： 优先选择遵循不断发展的AI安全标准的供应商。例如，一些行业更新包括专门的AI安全评估和认证，以及AI风险管理评估服务，这对于受监管行业至关重要。
5. 关注代理AI安全： 对于自主AI代理，优先采取防止未经授权行为的安全措施。理解仅保护模型“说什么”与保护代理“做什么”之间的区别，尤其当它与敏感系统交互时。
6. 要求透明度和可审计性： 要求AI供应商提供其模型开发、部署和安全实践的清晰文档。确保能够审计其AI系统以进行合规性和安全漏洞检查。
7. 进行持续攻击性测试： 主动测试AI系统和集成中的漏洞。这包括传统的渗透测试以及AI特定的对抗性攻击和红队演练，以在漏洞被利用之前发现它们。

现代攻击性测试如何能发现这些漏洞

现代攻击性测试，特别是利用带有可执行概念验证（PoC）的自主攻击性测试，本可以主动识别导致这些事件的漏洞。我们的平台专注于AI代理安全——带有可执行PoC的自主攻击性测试，将范式从被动防御转向主动威胁发现。这种方法不是仅仅依赖问卷或静态评估，而是模拟针对AI系统及其集成的真实攻击者策略。

例如，这样的平台可以自主探测AI供应商部署的模型是否存在提示注入漏洞，尝试提取敏感训练数据或绕过安全过滤器。它可以模拟针对代理AI系统的对抗性攻击，测试自主代理是否可以被强制执行未经授权的操作，例如发起退款或修改客户记录，利用其对连接工具的合法访问权限。通过生成可执行PoC，该平台不仅识别漏洞，还演示了可利用性，为修复提供了具体证据。

这种测试将扩展到整个AI供应链，识别组织如何与第三方AI提供商集成和消费服务中的弱点。它将发现AI访问控制中的错误配置、模型输出中的数据泄露路径以及由供应商依赖性引入的潜在后门访问点。这种主动、持续的攻击性测试为CISO提供了可操作的情报，使他们能够在泄露发生之前加强AI防御并确保合规性，而不是在泄露发生后才做出反应。

接下来关注什么

AI安全领域正在迅速发展，CISO必须对新兴威胁和监管变化保持警惕。随着自主系统获得更多能力和责任，焦点将日益集中在代理AI安全上。随着AI代理从简单的聊天机器人发展到能够规划、决策和执行行动的系统，安全影响变得深远。“模型说什么”和“代理做什么”之间的区别将至关重要，需要对代理权限和交互进行健壮的控制。

监管机构将继续调整其框架以解决AI特定风险。行业更新，例如来自主要认证机构的更新，其中包括专门的AI安全评估和认证，明确表明了这一趋势。医疗保健和金融等高度受监管行业的组织将面临越来越大的压力，要求其证明符合AI特定的安全标准。此外，将AI安全整合到更广泛的企业风险管理框架中，例如NIST AI RMF和FAIR方法论，将成为标准实践。重点将转向对安全控制进行持续的、威胁驱动的更新，确保治理能够跟上AI风险的动态性。