人工智能应用面临的五大安全挑战

根据《通用数据保护条例》(GDPR)，谷歌因在广告个性化过程中收集用户数据时缺乏透明度和控制而被处以5000万欧元的罚款。这一事件凸显了实施强有力的访问控制和以用户为中心的数据管理实践的重要性。

缓解策略包括：

- 最小权限原则（PoLP）：实施PoLP确保用户仅获得执行其特定任务所需的最低访问权限级别。这将限制网络攻击者在凭据被破坏时可能造成的损害。

- 强身份验证：采用多因素身份验证（MFA）为访问敏感数据或功能增加额外的安全层，要求用户提供多种形式的验证。

- 数据加密：对静态（存储在服务器上）和传输（通过网络传输）的数据进行加密，即使系统遭到破坏，也使得数据难以被破解。

- 定期审计和监控：定期对访问日志进行安全审计和持续监控，有助于在可疑活动或潜在漏洞被利用之前发现它们。

- 数据最小化：限制用户数据的收集和存储仅在应用程序功能所必需的范围内，以降低数据泄露的风险。

供应链攻击

人工智能驱动的SaaS应用程序通常依赖于外部软件组件、库和依赖关系的复杂网络。如果这些依赖关系被破坏，可能会成为攻击者的切入点，使他们能够渗透到SaaS平台，操纵人工智能模型的行为，甚至访问敏感的用户数据。

现实示例

2020年SolarWinds公司遭受的网络攻击是供应链漏洞破坏性影响的一个令人震惊的例子。在这次复杂的网络攻击活动中，攻击者渗透到网络管理软件供应商SolarWinds系统中，并将恶意代码注入其Orion平台更新中。这些更新随后在不知情的情况下分发给数千名SolarWinds客户，其中包括政府机构和财富500强公司。

网络攻击者利用这种后门访问来窃取敏感数据，安装额外的恶意软件，并在受损的网络中横向移动。这次攻击一直未被发现，持续数月，造成了广泛的破坏，并引发了人们对软件供应链安全的严重担忧。这一事件凸显了攻击者利用可信软件中的漏洞访问庞大的互联系统网络的可能性，从而放大了漏洞的不良影响。

缓解策略包括：

- 软件物料清单（SBOM）：维护所有软件组件的全面清单，包括它们的版本和依赖关系，使组织能够在发现漏洞时快速识别和修补漏洞。

- 对第三方供应商进行严格的安全审计：对任何将其软件集成到SaaS平台中的第三方供应商进行彻底的安全评估至关重要。这有助于确保这些外部组件满足与核心应用程序相同的安全标准。

- 依赖项扫描：利用自动化工具扫描依赖项中的已知漏洞，可以提供潜在风险的早期预警信号。

- 安全的软件开发实践：采用安全的编码实践遵守行业标准可以帮助降低引入软件供应链的漏洞风险。

- 零信任架构：实现零信任安全模型，该模型假设没有隐含信任，需要持续验证，可以通过限制系统内的横向移动来限制供应链攻击的潜在损害。

模型漂移

现实世界的动态性对部署在SaaS应用程序中的人工智能模型提出了重大挑战。随着时间的推移，这些模型训练的数据分布和模式可能会与现实世界的数据产生偏差。这种被称为模型漂移的现象会削弱人工智能模型的准确性和有效性，可能会使理解这些差异的攻击者利用它们进行攻击。

现实示例

新冠疫情清楚地说明了模型漂移带来的挑战。2020年初，随着新冠病毒在全球迅速传播，消费者行为发生了巨大变化。恐慌性购买导致卫生纸和洗手液等必需品囤积，而封锁导致在线快递服务和家庭娱乐需求激增。这些突然的变化打乱了许多人工智能需求预测模型从历史数据中学到的模式，导致其预测出现严重不准确。

例如，依靠人工智能来预测库存水平的零售商发现，他们面临着高需求商品的短缺和不受欢迎的产品的库存过剩。同样，使用人工智能进行欺诈检测的金融机构也在努力适应新冠疫情之后出现的新的欺诈活动模式。这凸显了持续监测和再培训人工智能模型的重要性，以确保它们在面对意外中断和不断变化的现实世界条件时的相关性和准确性。

缓解策略包括：

- 持续再训练：使用新鲜的、有代表性的数据对人工智能模型进行定期再训练，对于保持其准确性和相关性至关重要。通过结合最新的数据趋势和模式，模型可以适应不断变化的现实世界。

- 性能监控：采用强大的监控系统实时跟踪模型的性能，以便及早发现精度下降或意外行为。这些信号可以触发调查和潜在的再训练，以减轻模型漂移。

- 概念漂移检测：利用技术来明确识别底层数据分布的变化（概念漂移），可以为模型更新和改进提供有价值的见解。

- 模型集成：利用在不同数据集上训练具有不同优势的多个人工智能模型，可以帮助弥补单个模型的弱点，并提高对漂移的整体弹性。