2024-12-22-Capgemini-生成式人工智能与网络安全_经典之作（英）_8页_2mb

生成式AI与网络安全：风险与安全框架分析

根据报告，企业在引入生成式AI时面临的主要风险包括：数据泄露和版权问题（因无意中泄露敏感数据）、模型故障与隐私侵犯（训练数据未获授权）、模型滥用及伦理偏见等。

关键风险点：

1. 数据安全挑战：生成式AI在训练和输出过程中可能暴露企业及客户的敏感信息。必须对数据进行分类和管理，实施数据控制与访问策略，确保数据来源合规且处理过程可追溯。
2. 模型风险：模型可能存在“幻觉”（错误输出虚构信息）、偏见或训练数据不完整等问题。需引入外部可靠模型或自主训练，并实施持续监控、验证和防护措施。
3. 云安全责任划分：不同云服务提供商（AWS、Azure、GCP）的职责划分不同：部分将基础设施交付给客户，部分则对模型和应用负全责。企业需明确云服务提供商责任模型，确定自身在不同架构下的数据和模型管理义务。

安全最佳实践：

• 数据治理：建立数据分类机制，确保训练数据的质量与合法性；对输出内容进行验证，限制敏感信息的泄露。
• 技术防御手段：实施模型审计、漏洞测试（红蓝对抗）、DevSecOps开发规范，并通过Guardrails（安全护栏）防止输入输出滥用。
• 全生命周期管理：从数据采集、模型开发到输出监控实施全流程安保，逐步强化AI安全的工程化能力。
• 治理框架：设立“生成式AI卓越中心”，协助制定标准政策，结合法律合规与技术控制，实现技术快速落地及风险规避。

跨行业趋势与建议：

生成式AI的应用场景多样，需根据基础设施、模型类型及数据处理方式进行风险分层，构建可信AI服务生态。企业应灵活配置技术架构，结合自研或第三方模型，平衡效率与安全。

Capgemini建议企业在规划生成式AI项目时，同步植入安全策略，确保创新驱动不偏离合规底线。