駕馭 AI 前沿：CISO 確保生成式 AI 安全採用的指南

將生成式 AI 整合到企業營運中，有望帶來變革性的效益，從加速工作流程到增強洞察力。然而，這項技術飛躍並非沒有危險。重複出現的事件模式顯示，許多組織對於處理 AI 供應商所帶來的獨特安全和合規風險準備不足。這項挑戰超越了傳統網絡安全，要求對 AI 安全、治理和風險管理採取專業方法。

發生了什麼事

渴望利用生成式 AI 力量的組織，在未充分評估其內在安全和合規風險的情況下，迅速採用了第三方 AI 解決方案。這通常導致在事件發生時採取被動姿態。相當一部分組織已經經歷了涉及 AI 模型或應用程式的洩露事件，其中絕大多數缺乏適當的 AI 存取控制。例如，一些報告指出，相當比例的組織經歷了此類洩露，其中大部分缺乏足夠的控制。現代網絡攻擊的性質加劇了影響：供應鏈受損是一個重大問題，可能影響大量個人並產生巨額成本。當 AI 供應商發生洩露時，該風險會直接由其客戶繼承，從而在整個供應鏈中產生連鎖反應。

快速的採用曲線已超越了強大 AI 特定安全框架的開發和實施。許多組織錯誤地將 AI 安全視為其現有網絡安全協議的延伸，未能識別 AI 系統獨特的威脅向量和合規要求。這種疏忽以多種方式表現出來，從對 AI 供應商數據處理實踐的審查不足，到缺乏為 AI 自主能力量身定制的治理框架。

為什麼這種模式會重複出現

這種模式持續存在的基本原因是 AI 採用速度與 AI 安全實踐成熟度之間脫節。AI 供應商正在迅速增長，提供誘人的解決方案以實現更快的工作流程和更智能的洞察。然而，這種快速創新往往超出了企業進行徹底盡職調查的能力。安全團隊面臨著傳統供應商評估方法無法解決的新穎風險。訓練數據來源可能無意中使組織面臨合規違規，而 AI 模型本身可能洩露或記住敏感資訊。對第三方 AI 依賴的依賴引入了固有的漏洞，這些漏洞可能在沒有警告的情況下顯現出來。

另一個關鍵因素是 AI 安全本身不斷演變的定義。今天構成 AI 安全的內容比前幾年更加細緻入微，涵蓋了代理式 AI 安全、AI 防火牆、模型控制平面 (MCP) 安全和 AI 運行時保護等領域。這些是相關但不同的領域，專門從事一個領域的供應商可能在其他領域不強。這種複雜性通常會導致買家混淆，使得難以選擇適當的安全控制或準確評估供應商的能力。如果沒有清楚地理解這些區別，組織就難以提出正確的問題或有效驗證回應，從而使未受保護的 AI 部署循環往復。

AI 創新的速度要求企業安全和合規框架以同樣快速但精心設計的方式演進。

攻擊者的逐步策略

針對利用生成式 AI 的組織的攻擊者通常遵循多階段方法，利用使 AI 強大和普及的方面。他們的策略通常從偵察開始，重點是識別大量使用第三方 AI 服務的組織。他們在 AI 供應鏈中尋找潛在的弱點，理解在單一供應商處的洩露可以提供對多個下游客戶的存取權限。

1. 利用訓練數據： 攻擊者可能會針對 AI 模型的訓練數據來源。這可能涉及注入惡意數據以毒害模型，導致有偏見或可利用的輸出，或洩露無意中包含在訓練集中的敏感數據。訓練數據的多樣來源可能使其成為廣闊的攻擊面。
2. 模型操縱和規避： 一旦 AI 模型投入生產，攻擊者就可以嘗試透過對抗性輸入或提示注入技術來操縱其行為。這旨在繞過安全過濾器、提取機密資訊或強制模型生成有害內容。他們也可能尋求利用模型漏洞來實現未經授權的操作。
3. 第三方 AI 依賴受損： 一個重要的向量是直接針對 AI 供應商。透過破壞供應商的基礎設施，攻擊者可以取得其客戶的數據、智慧財產權，甚至將惡意程式碼注入 AI 服務本身。供應鏈攻擊已被證明非常有效，利用單一妥協點來造成廣泛影響。
4. 代理式 AI 利用： 隨著能夠自主規劃、決策和執行操作的代理式 AI 系統的興起，攻擊者將重點從模型說什麼轉移到代理做什麼。他們旨在破壞這些代理以執行未經授權的交易、數據修改或系統存取，利用代理固有的權限和與其他工具的連接。
5. 數據外洩和貨幣化： 最後階段涉及提取有價值的數據——無論是敏感客戶資訊、專有演算法還是智慧財產權——然後透過各種非法渠道將其貨幣化，通常利用最初的洩露來維持持久性並擴大其在受害者網絡中的影響力。

防禦者錯過了什麼

防禦者主要錯過了從傳統 IT 風險到 AI 特定風險的轉變。許多組織未能認識到 AI 安全不能僅僅被視為現有網絡安全框架的延伸。AI 的獨特特性，例如模型可能記住或洩露敏感資訊的潛力，需要獨特的控制和評估。AI 解決方案的快速採用往往超越了專業治理和合規計劃的發展。

關鍵是，組織低估了深入 AI 供應商風險評估的重要性。通用供應商盡職調查問卷不足以評估 AI 供應商。它們通常會忽略有關訓練數據來源、模型安全、AI 應用程式的存取控制以及供應商針對 AI 特定洩露的事件響應計劃的關鍵問題。此外，防禦者經常未能充分驗證供應商的回應，依賴自我證明而沒有獨立驗證。缺乏主動的 AI 特定攻擊性測試也意味著在事件發生後才發現漏洞。

實用的防禦清單

為了有效確保生成式 AI 的安全採用，CISO 和安全工程師必須實施主動且針對 AI 的防禦策略。這涉及對供應商評估、治理和持續驗證的多層次方法。

1. 開發 AI 特定供應商風險問卷： 超越通用問卷。重點關注有關訓練數據來源、數據匿名化技術、模型可解釋性、AI 模型和應用程式的存取控制以及供應商的 AI 事件響應計劃的問題。考慮使用 NIST AI RMF 和 FAIR 方法等框架。
2. 實施強大的 AI 存取控制： 確保 AI 模型和應用程式具有精細的存取控制。這包括管理誰可以存取訓練數據、誰可以部署模型以及自主 AI 代理擁有什麼權限。缺乏適當的 AI 存取控制是一個重大漏洞。
3. 建立 AI 治理框架： 設計和實施全面的 AI 治理框架，以解決道德 AI 使用、數據隱私和安全問題。整合 Microsoft 負責任 AI 等原則，並利用 RACI 矩陣來明確問責制。
4. 採用 AI 安全標準和認證： 優先選擇遵守不斷發展的 AI 安全標準的供應商。例如，一些行業更新包括專門的 AI 安全評估和認證，以及 AI 風險管理評估服務，這些對於受監管行業至關重要。
5. 專注於代理式 AI 安全： 對於自主 AI 代理，優先考慮防止未經授權操作的安全措施。了解僅保護模型所說的內容與保護代理所做的事情之間的區別，尤其是在它與敏感系統互動時。
6. 要求透明度和可審計性： 要求 AI 供應商提供其模型開發、部署和安全實踐的清晰文件。確保能夠審計其 AI 系統以符合合規性和安全漏洞。
7. 進行持續攻擊性測試： 主動測試 AI 系統和整合中的漏洞。這包括傳統滲透測試以及 AI 特定對抗性攻擊和紅隊演習，以在漏洞被利用之前發現弱點。

現代攻擊性測試如何發現這一點

現代攻擊性測試，特別是利用具有可執行概念驗證 (PoC) 的自主攻擊性測試，將主動識別導致這些事件的漏洞。我們的平台專注於 AI 代理安全 — 具有可執行 PoC 的自主攻擊性測試，將範式從被動防禦轉變為主動威脅發現。這種方法不依賴問卷或靜態評估，而是模擬針對 AI 系統及其整合的真實攻擊者策略。

例如，這樣的平台可以自主探測 AI 供應商部署的模型是否存在提示注入漏洞，試圖提取敏感訓練數據或繞過安全過濾器。它可以模擬針對代理式 AI 系統的對抗性攻擊，測試自主代理是否可以被脅迫執行未經授權的操作，例如啟動退款或修改客戶記錄，利用其對連接工具的合法存取權限。透過生成可執行 PoC，該平台不僅識別漏洞，還展示了可利用性，為修復提供了具體證據。

這類測試將擴展到整個 AI 供應鏈，識別組織如何與第三方 AI 供應商整合和消費服務中的弱點。它將揭示 AI 存取控制中的配置錯誤、模型輸出中的數據洩露途徑，以及供應商依賴項引入的潛在後門存取點。這種主動、持續的攻擊性測試為 CISO 提供了可操作的情報，使他們能夠在洩露發生之前加強其 AI 防禦並確保合規性，而不是在洩露發生後才做出反應。

接下來要關注什麼

AI 安全領域正在迅速發展，CISO 必須對新興威脅和監管變化保持警惕。隨著自主系統獲得更多能力和責任，焦點將越來越集中在代理式 AI 安全上。隨著 AI 代理從簡單的聊天機器人發展到可以規劃、決策和執行操作的系統，安全影響變得深遠。區分「模型說了什麼」和「代理做了什麼」將至關重要，這需要對代理權限和互動進行強大的控制。

監管機構將繼續調整其框架以解決 AI 特定風險。行業更新，例如來自領先認證機構的更新，其中包括專門的 AI 安全評估和認證，是這一趨勢的明確指標。醫療保健和金融等高度受監管行業的組織將面臨越來越大的壓力，要求證明符合 AI 特定安全標準。此外，將 AI 安全整合到更廣泛的企業風險管理框架中，例如 NIST AI RMF 和 FAIR 方法，將成為標準做法。重點將轉向持續的、基於威脅的更新安全控制，確保治理能夠跟上 AI 風險的動態性質。