隨著人工智能(AI)繼續(xù)革命性的產業(yè),其在關鍵應用中的作用繼續(xù)指數增長。所有這些創(chuàng)新帶來了越來越多的關注--我們如何保持AI系統(tǒng)的安全?與傳統(tǒng)應用程序不同的是,人工智能處理的是高度敏感的數據、復雜的模型和不適合傳統(tǒng)安全措施墻內的龐大網絡。建立在確定的網絡周界內的信任基礎上的傳統(tǒng)安全模式,在保護人工智能工作流的高度分布、動態(tài)和敏感性質方面證明是不夠的。在人工智能的背景下,敏感數據、復雜模型和分布式系統(tǒng)相互交叉,零信任提供了一種前瞻性的整體安全方法。

本文從一開始就探討了人工智能零信任的必要性、指導其應用的基本原則以及保護人工智能系統(tǒng)的實用方法。

為什么人工智能需要零信任

大赦國際系統(tǒng)提出了獨特的安全挑戰(zhàn):

· 數據敏感性 *人工智能模型接受了關于龐大數據集的培訓,其中往往包括敏感或專有信息。違約可能導致數據泄漏或知識產權盜竊。

· 模型脆弱性 :人工智能模型可能易受各種風險的影響,如對抗性攻擊、模型中毒和推理攻擊。

· 分布式生態(tài)系統(tǒng) :人工智能工作流經常跨越云環(huán)境、邊緣設備和API,增加攻擊面。

· 動態(tài)性質 :人工智能模型和依賴關系的不斷演變要求采取適應性的安全措施。

鑒于這些挑戰(zhàn),實施零信任原則可確保對人工智能系統(tǒng)的安全采取積極主動的做法。

人工智能系統(tǒng)獨特的安全需要

與此同時, 零信托 --"從不信任,永遠驗證"--廣泛地應用于各種應用程序類型,實現人工智能系統(tǒng)的零信任,與更傳統(tǒng)的應用程序如微服務相比,提出了獨特的挑戰(zhàn)和要求。差異產生于人工智能工作流的獨特性、數據敏感性和操作動態(tài)。以下是主要的區(qū)別:

· 數據敏感性和生命周期 : AI系統(tǒng)嚴重依賴敏感數據集進行培訓和參考。AI中的數據生命周期包括攝入、存儲、培訓和部署,每個都需要細致的保護。

· 模型脆弱性 :人工智能模型容易受到模型中毒、對抗輸入和推理攻擊等攻擊的影響。要確保這些資產的安全,需要側重于典型的完整性和對抗防御。

· 分布式生態(tài)系統(tǒng) :人工智能工作流跨越云端、邊緣和內部環(huán)境,使得執(zhí)行一致的零信任策略更加困難。

· 動態(tài)工作流程 : AI系統(tǒng)具有高度的動態(tài)性,模型經常被重新訓練、更新和重新部署。這就產生了一個不斷變化的攻擊面。

· 可審計性 : 對AI的監(jiān)管合規(guī)涉及跟蹤數據血統(tǒng)、模型決策和培訓來源,為零信任添加了另一層安全和透明度要求。

· 攻擊向量 : AI引入了獨特的攻擊向量,如在訓練期間中毒數據集,操作輸入管道,以及竊取模型知識產權。

人工智能應用零信任核心原則

人工智能應用零信任建立在以下支柱之上:

1.在每個入口點核實身份

· 實現?多因素認證 (MFA)用于訪問AI資源的用戶和機器。

· 使用?基于角色的訪問控制 基于屬性的訪問控制,以限制對敏感數據集和模型的訪問。

2. 最小權限訪問

· 確保用戶、應用程序和設備擁有履行其功能所需的最低訪問權限.

· 根據上下文動態(tài)調整權限,如時間、位置或行為異常.

3.持續(xù)監(jiān)測和驗證

· 對數據流、API使用和模型交互進行實時監(jiān)控。

· 利用行為分析來檢測異常活動,比如?模型過濾嘗試 .

4.安全的整個生命周期

· 加密數據在靜止、傳輸和人工智能管道處理過程中.

· 在集成之前驗證和保護第三方數據集和經過培訓的模型。

5. 微染色

· 隔離人工智能系統(tǒng)的組件(例如:,訓練環(huán)境,推理引擎),以限制出現斷裂時的橫向運動。

人工智能應用程序零信任的關鍵組件

1. 身份和訪問管理

· 作用 :確保只有經過認證和授權的用戶、設備和服務才能訪問AI資源。

· 主要特征 :

o Multi-factor authentication (MFA).

o 基于角色的訪問控制或基于屬性的訪問控制。

o 針對特定人工智能任務(例如:,訓練、推論或監(jiān)控)。

2. 數據安全和加密

· 作用 :保護在培訓和推斷中使用的敏感數據不受未經授權的訪問和篡改。

· 主要特征 :

o 在靜止、運輸和處理過程中對數據進行加密(例如:,?同態(tài)加密 用于計算)。

o 為敏感數據集安全數據掩蔽和匿名化。

o 數據血統(tǒng)跟蹤和來源的安全存儲解決方案。

3.模型保護

· 作用 *保護人工智能模式免遭盜竊、操縱和對抗攻擊。

· 主要特征 :

o 模型加密和數字簽名來驗證完整性.

o 對抗訓練,使模型對精心設計的投入有彈性。

o 模型端點的訪問控件,以防止未經授權的使用。

4. 端點和API安全

· 作用 :確保人工智能系統(tǒng)與其用戶或依賴關系之間的安全通信。

· 主要特征 :

o API認證(例如:,Oauth2.0,jwt)和授權。

o 防止濫用的API比率限制和節(jié)流。

o 使用TLS對API通信進行加密。

5. 無信托網絡架構 (ZTNA)

· 作用 :實現微掃描和嚴格的網絡訪問控制,以最小化攻擊表面。

· 主要特征 :

o 隔離人工智能環(huán)境(例如:,訓練,發(fā)展,推論)防止側向運動。

o 連續(xù)監(jiān)控網絡流量異常.

o 網絡加密和安全隧道的混合或多云設置。

6.持續(xù)監(jiān)測和分析

· 作用 實時檢測和應對潛在威脅或異常行為。

· 主要特征 :

o 由ii驅動的威脅檢測系統(tǒng)分析行為模式。

o 記錄和審核法醫(yī)分析的所有訪問和活動。

o 異常檢測以識別異常數據流或模型交互。

7.自動化和編排

· 作用 *簡化安保執(zhí)法和事件應對。

· 主要特征 :

o 檢測到的威脅的自動補救工作流程。

o 根據不斷變化的情況(例如:,時間,地點,或行為。

o 與…融合?安全性編排、自動化和響應 (高飛)平臺。

8.治理和合規(guī)

· 作用 *確保遵守監(jiān)管要求和組織政策。

· 主要特征 :

o 詳細的數據使用、模型培訓和推理過程的審計線索。

o 對專門針對原子能機構的條例(如?GdPR ,?CCPA 或大赦國際道德準則。

o 確認大赦國際決定的透明度機制(例如:,?可解釋性 tools).

9. 設計人員 融合

· 作用 :將安全性嵌入人工智能開發(fā)和部署生命周期。

· 鍵 特點 :

o 確保人工智能工作流的CI/CD管道安全,確保及早發(fā)現漏洞。

o 對第三方數據集、訓練前模型和人工智能庫的脆弱性掃描。

o 部署期間人工智能模型及其API的安全測試。

10.邊緣安全(如適用)

· 作用 :保護部署在邊緣設備或遠程操作系統(tǒng)上的人工智能模型。

· 主要特征 :

o 設備認證和安全配置。

o 邊緣設備和中央系統(tǒng)之間的端到端加密。

o 資源受限邊緣環(huán)境的輕量級異常檢測。

零信任的工具和框架

人工智能應用程序的動態(tài)性、分布性和敏感性帶來了獨特的安全挑戰(zhàn)。由于以下原因,專門為零信任而設計的工具和框架是必不可少的:

· 保護敏感數據 : AI應用程序處理大量的敏感數據,包括個人和專有信息。加密和訪問控制工具幫助保護數據不被破壞和濫用。

· 確保打擊威脅的模式 : AI模型容易受到對抗攻擊、模型盜竊和數據中毒的影響。專門的工具可以檢測漏洞,強化模型,并在訓練和推理過程中確保其完整性。

· 管理復雜的生態(tài)系統(tǒng) :人工智能工作流跨越云、邊緣和混合環(huán)境,涉及多個利益攸關方和系統(tǒng)。身份和訪問管理、網絡分割和監(jiān)控框架確保了整個分布式生態(tài)系統(tǒng)的安全互動。

· 合規(guī)和透明度 ::對大赦國際有嚴格的監(jiān)管要求(例如:這些工具通過執(zhí)行人工智能系統(tǒng)中的審計線索、加密和解釋來幫助確保遵守。

· 提高復原力 : 這些工具通過自動化的威脅檢測、持續(xù)監(jiān)測和事件反應,使人工智能系統(tǒng)更能抵御復雜的攻擊。

零信任最佳做法

實現人工智能應用程序的零信任需要一個前瞻性和全面的方法來保護人工智能生命周期的每個階段。

以下是基于主要安全原則的最佳做法:

及早整合安全性

· 從開發(fā)階段到部署和維護階段采取安全措施。

· 使用 威脅建模 和 安全第一設計原則 識別人工智能工作流中的潛在風險。

連續(xù)認證

· 為訪問AI系統(tǒng)的用戶和服務強制執(zhí)行多因素認證(MFA)。

· 實施基于上下文調整安全性的自適應認證方法(例如:,裝置,地點,或行為。

適用最小特權原則

· 限制用戶和服務執(zhí)行任務所需的最低訪問級別。

· 定期審查和更新訪問控制,以限制潛在的攻擊表面.

對所有地方的數據進行加密

· 確保數據加密在休息、傳輸和處理期間,以保護敏感的人工智能訓練和推理數據。

· 使用先進的技術,如同態(tài)加密和安全飛地敏感的計算。

監(jiān)測和審計

· 部署先進的監(jiān)控工具來跟蹤人工智能模型中的異常行為和數據訪問模式。

· 對數據使用、模型交互和API活動進行全面的審計跟蹤,以發(fā)現和應對可疑活動。

執(zhí)行保安政策

· 使用諸如開放策略代理(OPA)的策略引擎來執(zhí)行跨微服務、數據管道和AI組件的一致安全策略。

· 定義并自動化政策執(zhí)行,以確保環(huán)境之間的一致性.

定期更新和修補

· 持續(xù)更新和補丁所有軟件組件,包括AI庫、模型和依賴關系,以減輕漏洞。

· 自動補丁管理?CI/CD管道 以簡化程序。

采用"防治荒漠化行動"做法

· 整合安全測試,例如?靜態(tài)應用安全測試 和動態(tài)應用安全測試,進入CI/CD管道。

· 使用自動化的漏洞掃描工具在開發(fā)過程的早期發(fā)現和解決問題。

教育和培訓隊

· 對開發(fā)人員、數據科學家和操作團隊進行關于零信任原則和人工智能系統(tǒng)安全重要性的定期培訓。

· 在整個組織培養(yǎng)一種分擔安全責任的文化。

通過遵循這些實踐,組織可以建立一個強有力的零信任框架,確保AI應用程序不受不斷變化的威脅,減少風險,并確保遵守監(jiān)管標準。

結論

隨著人工智能繼續(xù)塑造我們的世界,為關鍵應用程序提供動力,推動創(chuàng)新,它也帶來了不可忽視的獨特安全挑戰(zhàn)。敏感數據,分布式工作流,以及保護模型完整性的必要性,都要求采取一種前瞻性和全面的方法--這就是零信任的來源。零信任通過關注連續(xù)認證、最小權限訪問和實時監(jiān)控等原則,為保護AI系統(tǒng)提供了堅實的基礎。當與工具、最佳實踐以及諸如加密管道和模型保護等組件相結合時,它可以幫助組織保持在威脅之前。