在近期举办的2024中国科技行业高管交流大会上，Gartner发布了关于生成式人工智能（GenAI）安全的最新研究。随着GenAI技术的迅速发展和应用，全球超过58%的技术提供商已经在他们的产品中内嵌了GenAI技术。这种技术虽然为企业带来了创新的机会，但同时也引入了新的安全挑战。
Gartner高级研究总监曾劭清表示：“GenAI技术在提高业务效率和开拓新服务方面具有巨大潜力，但它也使企业的安全攻击面扩大，尤其是在提示工程和数据安全方面。GenAI技术为攻击者提供了新的途径，例如利用AI生成的内容进行社会工程攻击或通过污染训练数据来破坏AI系统的完整性。此外，攻击者可以利用GenAI提高攻击工具的自动化和智能化水平，这对传统的安全防御措施构成了挑战。同时，GenAI系统的复杂性本身也可能引入新的漏洞和弱点，要求企业采用更先进的技术和策略来确保系统的安全。”
随着GenAI技术融入日常业务操作，企业面临的攻击面显著扩大。这不仅影响到数据处理，还直接威胁到AI模型的安全性。为了应对这些挑战，企业必须采取先进的安全措施和技术。这包括但不限于实施综合的数据监控系统、加强训练数据的安全性，以及部署专门的安全解决方案来保护AI模型免受操纵和攻击。更重要的是，企业需要在AI开发和部署的每个阶段整合安全最佳实践，确保从设计之初就考虑到安全因素。
曾劭清指出：“在快速发展的GenAI领域，仅靠被动式的安全防卫已无法满足保护需求。企业必须在AI系统的设计和运营过程中，建立自动移动目标防御体系，以防范可能的安全威胁。这种前瞻性的安全策略是保护企业不受新兴技术风险侵害的关键。”
与此同时，攻击者正利用GenAI的能力来提升其攻击精细化和效率，对传统安全防御体系构成新的挑战。攻击者利用GenAI进行更加自动化和智能化的攻击，不仅提高了攻击效率，也增加了攻击的隐蔽性和复杂性。为了应对这些挑战，企业必须采用基于AI的防御技术，这些技术能够实时监控和分析异常行为，以识别和阻止潜在的威胁。
曾劭清指出：“攻击者可以利用GenAI快速开发出新的攻击方法，这要求我们的防御系统不仅要快速响应，还要足够智能以识别和适应这些新型威胁。企业投资于AI驱动的安全解决方案，将是对抗这一新趋势的关键。”
同时，GenAI技术的普及带来了数据安全管理的复杂性，企业必须适应这种变化，以防范不断增长的安全风险。GenAI可以处理和分析大量数据，但如果不当管理，也可能导致数据泄露或被恶意利用。因此，企业需要实施严格的数据治理措施，确保所有使用AI处理的数据都符合最新的安全标准和合规要求。此外，加强对AI操作的监控和审计，确保数据的完整性和隐私保护也至关重要。
曾劭清表示：“在这个由数据驱动的时代，确保数据安全是使用GenAI技术的企业面临的一大挑战。我们必须认识到，数据不仅是一个资产，也是一个潜在的风险点。采用先进的加密技术、访问控制和实时监测系统是保护数据安全不可或缺的部分。
