如何降低ChatGPT數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)

隨著企業(yè)開(kāi)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(cái)務(wù)官對(duì)其能夠顯著提高員工生產(chǎn)力并實(shí)現(xiàn)“少花錢(qián)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(duì)采用這些先進(jìn)的人工智能工具所帶來(lái)的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題敲響了警鐘：?jiǎn)T工“數(shù)據(jù)泄露”的風(fēng)險(xiǎn)加劇。雖然生成式人工智能為增長(zhǎng)和效率提供了前所未有的機(jī)會(huì)，但它也為數(shù)據(jù)泄露、未經(jīng)授權(quán)的訪(fǎng)問(wèn)和敏感信息的潛在濫用開(kāi)辟了新的途徑。

CISO敏銳地意識(shí)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(diǎn)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(huì)以犧牲組織最寶貴的資產(chǎn)——數(shù)據(jù)為代價(jià)。

不斷擴(kuò)大的人工智能威脅形勢(shì)

報(bào)告顯示，2023年，超過(guò)20萬(wàn)個(gè)被盜的ChatGPT憑證在暗網(wǎng)市場(chǎng)上出售。這些憑證是通過(guò)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(duì)強(qiáng)大安全措施日益增長(zhǎng)的需求。員工經(jīng)常出于工作目的在聊天機(jī)器人中輸入機(jī)密信息或?qū)Ｓ写a，這可能會(huì)在不知情的情況下讓不法分子獲取敏感情報(bào)。

制定全面的安全策略

鑒于這些見(jiàn)解，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者必須優(yōu)先制定和實(shí)施全面的安全戰(zhàn)略，以應(yīng)對(duì)人工智能工具帶來(lái)的獨(dú)特挑戰(zhàn)。從高層次來(lái)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(guò)程中不被竊聽(tīng)或篡改。

存儲(chǔ)中加密：對(duì)存儲(chǔ)在磁盤(pán)上的數(shù)據(jù)進(jìn)行加密，防止未經(jīng)授權(quán)的訪(fǎng)問(wèn)。

訪(fǎng)問(wèn)控制：

最小權(quán)限原則：僅授予用戶(hù)和應(yīng)用完成其任務(wù)所需的最低權(quán)限。

身份驗(yàn)證和授權(quán)：使用強(qiáng)身份驗(yàn)證機(jī)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(guò)授權(quán)的用戶(hù)可以訪(fǎng)問(wèn)敏感數(shù)據(jù)。

監(jiān)控和審計(jì)：

實(shí)施日志記錄和監(jiān)控，跟蹤對(duì)數(shù)據(jù)的訪(fǎng)問(wèn)和操作，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和響應(yīng)異常行為。

定期審計(jì)訪(fǎng)問(wèn)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(shí)化：

對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名化或去標(biāo)識(shí)化處理，降低數(shù)據(jù)泄露后對(duì)用戶(hù)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(kāi)存儲(chǔ)，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(shí)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(chǔ)和銷(xiāo)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(duì)新的安全威脅和合規(guī)要求。

員工培訓(xùn)：

定期開(kāi)展數(shù)據(jù)安全培訓(xùn)，提高員工的安全意識(shí)和技能，防范社會(huì)工程攻擊和內(nèi)部威脅。

供應(yīng)鏈管理：

評(píng)估和管理第三方供應(yīng)商和合作伙伴的安全風(fēng)險(xiǎn)，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(jì)劃：

制定和演練數(shù)據(jù)泄露響應(yīng)計(jì)劃，確保在發(fā)生數(shù)據(jù)泄露事件時(shí)能夠快速有效地應(yīng)對(duì)和恢復(fù)。

包括事件檢測(cè)、通報(bào)、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(cè)試備份恢復(fù)過(guò)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(shí)施嚴(yán)格的數(shù)據(jù)輸入檢查，防止用戶(hù)意外輸入敏感數(shù)據(jù)。

模型輸出的監(jiān)控：

實(shí)時(shí)監(jiān)控和過(guò)濾模型輸出，防止敏感信息通過(guò)模型輸出泄露。

使用安全網(wǎng)關(guān)或代理對(duì)ChatGPT的輸入和輸出進(jìn)行審查和控制。

通過(guò)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(xiǎn)，保護(hù)用戶(hù)隱私和數(shù)據(jù)安全。

生成海報(bào)

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