什么是AI 安全

1.  保护AI系统本身的安全： 确保AI模型、训练数据、基础设施和整个生命周期（开发、部署、运行）免受攻击、滥用和意外故障。

2.  利用AI增强传统安全： 使用人工智能技术（如机器学习、深度学习）来改进和自动化传统的安全操作，使其更高效、更智能地应对日益复杂的威胁。

• 对抗性鲁棒性测试： 检测模型对精心设计的输入（对抗样本）的脆弱性，并可能提供加固建议。
• 模型完整性监控： 在部署后持续监控模型的行为和输出，检测性能漂移、概念漂移或异常行为（可能表明被攻击）。
• 模型反演与成员推理防御： 防止攻击者通过查询模型来窃取模型本身或推断训练数据中的敏感信息。
• 模型水印与溯源： 为模型嵌入可追踪的标识，帮助识别模型来源和所有权。

数据安全与隐私：

• 训练数据保护： 确保训练数据的机密性、完整性和可用性，防止数据投毒攻击（恶意篡改训练数据以破坏模型）。
• 隐私增强技术集成： 支持或整合差分隐私、联邦学习、同态加密等技术，在训练或推理过程中保护敏感数据隐私。
• 数据偏差检测与缓解： 识别训练数据或模型输出中可能存在的偏见，并提供缓解策略，促进公平性。

AI供应链安全：

• 组件扫描： 扫描开源库、预训练模型、数据集的漏洞、许可证风险和已知恶意代码。
• 依赖关系管理： 跟踪和管理AI项目中使用的第三方组件的安全状态。

安全策略与治理：

• 策略定义与执行： 定义AI安全策略（如数据访问控制、模型使用限制），并在平台上自动或半自动地执行。
• 风险评估与审计： 提供工具进行AI系统风险评估，生成审计日志和报告以满足合规要求。
• 可解释性工具： 帮助理解模型的决策过程（XAI），提高透明度，便于调试和识别潜在偏见或安全问题。

AI驱动的安全运营：

• 威胁检测与分析： 利用AI分析海量日志、网络流量、用户行为等，更精准、更快地检测高级威胁（如0day攻击、内部威胁）。
• 自动化响应： 基于AI分析结果，自动或半自动触发安全响应动作（如隔离设备、阻断IP）。
• 安全预测： 预测潜在的攻击路径或系统漏洞。
• 安全编排、自动化与响应： 将AI检测能力集成到SOAR工作流中，实现更智能的响应。

生成式AI安全：

• 内容安全： 检测和过滤由生成式AI模型（如大语言模型、图像生成模型）产生的有害内容（如仇恨言论、暴力、虚假信息）。
• 提示注入防护： 防御旨在操纵生成式AI模型执行意外或恶意操作的恶意提示。
• 滥用预防： 监控和防止生成式AI被用于创建钓鱼邮件、恶意软件、深度伪造等恶意用途。

针对海量安全日志和复杂网络环境，AI安全平台可过滤 27% 的噪声告警，帮助医院聚焦高风险事件。例如，瑞金医院通过智能降噪引擎将每月 10 万条告警数据量显著压缩，并结合大模型生成自定义安全报告，实现运维效率的飞跃式提升4。

 

金融与云环境

• 数据安全管理：Cyera 的 AI 原生数据安全平台结合 DSPM（数据安全态势管理）和 DLP（数据泄露防护），在多云环境中自动发现敏感数据并生成合规策略，支持 Microsoft Copilot 等工具的安全使用9。
• 0day攻击防御：Check Point 的 Quantum 平台通过威胁云图引擎构建实体关系图谱，成功阻断 5400 个新型0day攻击，例如识别 50 个看似无关域名组成的 C&C 服务器网络610。

 

通用场景

• 网络钓鱼防护：IBM 和 Check Point 的 AI 模型可分析邮件语义和网页结构，识别高仿真钓鱼攻击，准确率达 99.5%16。
• 合规审计：自动监控策略合规性，例如检测数据中心与物联网网络间的非法流量，简化 GDPR、CCPA 等法规的合规流程10。