隨著企業(yè)開始擁抱生成式人工智能的變革潛力,首席執(zhí)行官和首席財務(wù)官對其能夠顯著提高員工生產(chǎn)力并實現(xiàn)“少花錢多辦事”這一備受期待的目標(biāo)的能力尤為熱切。
首席信息安全官(CISO)理所當(dāng)然地對采用這些先進(jìn)的人工智能工具所帶來的一個關(guān)鍵問題敲響了警鐘:員工“數(shù)據(jù)泄露”的風(fēng)險加劇。雖然生成式人工智能為增長和效率提供了前所未有的機會,但它也為數(shù)據(jù)泄露、未經(jīng)授權(quán)的訪問和敏感信息的潛在濫用開辟了新的途徑。
CISO敏銳地意識到,在利用人工智能獲得巨大利益與保護(hù)組織免受數(shù)據(jù)安全受損可能造成的潛在損害之間,需要取得微妙的平衡。他們的重點是駕馭復(fù)雜的人工智能集成格局,確保提高生產(chǎn)力不會以犧牲組織最寶貴的資產(chǎn)——數(shù)據(jù)為代價。
不斷擴大的人工智能威脅形勢
報告顯示,2023年,超過20萬個被盜的ChatGPT憑證在暗網(wǎng)市場上出售。這些憑證是通過LummaC2、Raccoon和RedLine等惡意軟件泄露的,這表明人工智能工具被惡意濫用的情況顯著增加。被盜憑證的激增凸顯了與人工智能工具相關(guān)的嚴(yán)重漏洞以及對強大安全措施日益增長的需求。員工經(jīng)常出于工作目的在聊天機器人中輸入機密信息或?qū)S写a,這可能會在不知情的情況下讓不法分子獲取敏感情報。
制定全面的安全策略
鑒于這些見解,企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者必須優(yōu)先制定和實施全面的安全戰(zhàn)略,以應(yīng)對人工智能工具帶來的獨特挑戰(zhàn)。從高層次來看,全面的人工智能數(shù)據(jù)安全策略應(yīng)包括:
技術(shù)措施
數(shù)據(jù)加密:
傳輸中加密:使用TLS/SSL協(xié)議加密數(shù)據(jù)傳輸,確保數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)傳輸過程中不被竊聽或篡改。
存儲中加密:對存儲在磁盤上的數(shù)據(jù)進(jìn)行加密,防止未經(jīng)授權(quán)的訪問。
訪問控制:
最小權(quán)限原則:僅授予用戶和應(yīng)用完成其任務(wù)所需的最低權(quán)限。
身份驗證和授權(quán):使用強身份驗證機制(如多因素認(rèn)證)和細(xì)粒度的授權(quán)策略,確保只有經(jīng)過授權(quán)的用戶可以訪問敏感數(shù)據(jù)。
監(jiān)控和審計:
實施日志記錄和監(jiān)控,跟蹤對數(shù)據(jù)的訪問和操作,及時發(fā)現(xiàn)和響應(yīng)異常行為。
定期審計訪問日志和系統(tǒng)配置,確保符合安全策略。
數(shù)據(jù)匿名化和去標(biāo)識化:
對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化或去標(biāo)識化處理,降低數(shù)據(jù)泄露后對用戶隱私的影響。
數(shù)據(jù)分區(qū):
將敏感數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)分開存儲,并使用不同的安全策略進(jìn)行保護(hù)。
管理和政策措施
制定和實施數(shù)據(jù)安全政策:
制定明確的數(shù)據(jù)安全政策,規(guī)定數(shù)據(jù)的收集、處理、存儲和銷毀的標(biāo)準(zhǔn)和流程。
定期更新和審核數(shù)據(jù)安全政策,以應(yīng)對新的安全威脅和合規(guī)要求。
員工培訓(xùn):
定期開展數(shù)據(jù)安全培訓(xùn),提高員工的安全意識和技能,防范社會工程攻擊和內(nèi)部威脅。
供應(yīng)鏈管理:
評估和管理第三方供應(yīng)商和合作伙伴的安全風(fēng)險,確保他們遵守同樣的數(shù)據(jù)安全標(biāo)準(zhǔn)。
合規(guī)性管理:
確保符合相關(guān)的數(shù)據(jù)保護(hù)法律和法規(guī)(如GDPR、CCPA),并進(jìn)行定期的合規(guī)性審查。
應(yīng)急響應(yīng)措施
制定數(shù)據(jù)泄露響應(yīng)計劃:
制定和演練數(shù)據(jù)泄露響應(yīng)計劃,確保在發(fā)生數(shù)據(jù)泄露事件時能夠快速有效地應(yīng)對和恢復(fù)。
包括事件檢測、通報、隔離、修復(fù)和后續(xù)調(diào)查等步驟。
數(shù)據(jù)備份和恢復(fù):
定期備份關(guān)鍵數(shù)據(jù),并測試備份恢復(fù)過程,確保在數(shù)據(jù)泄露或丟失的情況下能夠迅速恢復(fù)。
具體應(yīng)用到ChatGPT
輸入數(shù)據(jù)的預(yù)處理:
在數(shù)據(jù)輸入前,盡量避免輸入包含敏感信息的數(shù)據(jù),或者在輸入數(shù)據(jù)前進(jìn)行脫敏處理。
實施嚴(yán)格的數(shù)據(jù)輸入檢查,防止用戶意外輸入敏感數(shù)據(jù)。
模型輸出的監(jiān)控:
實時監(jiān)控和過濾模型輸出,防止敏感信息通過模型輸出泄露。
使用安全網(wǎng)關(guān)或代理對ChatGPT的輸入和輸出進(jìn)行審查和控制。
通過結(jié)合以上技術(shù)、管理和政策措施,可以有效降低ChatGPT數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險,保護(hù)用戶隱私和數(shù)據(jù)安全。
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