AI 安全性包括用於保障 AI 應用程式開發、管理員工的 AI 使用以 及保護 AI 應用程式和模型的所有資源。
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人工智慧 (AI) 已成為各行各業中各種規模組織不可或缺的一項技術。實際上，在 2025 年初，71% 的組織報告稱，他們已經在經常使用生成式 AI (GenAI) 了。
隨著各組織競相將 AI 整合到包括客戶服務和網路安全在內的各個領域，攻擊者也在積極尋找方法，以利用這些 AI 支援的系統所建立的新系統、資料流和決策邏輯。
AI 安全性不再只是理論上的問題，而是實際的當務之急。保護模型、資料和基礎架構，意味著維護那些日益驅動商業、政府和研究工作之系統的可信性。
傳統應用程式具有明確定義的邊界：Web 伺服器、API 和使用者介面。然而，AI 系統引入了一個可以探查及利用的新介面網路：
AI 系統工作的重要性日益增加，因此，其輸入和輸出均成為誘人的目標。攻擊者會將 AI 模型和應用程式作為目標，來竊取或複製智慧財產權、破壞決策管道、洩露敏感性資訊，以及破壞公眾對 AI 支援服務的信賴。一個組織越依賴 AI，像保護其他貴重資產一樣保護它就越重要。
AI 系統在承擔許多傳統 IT 風險的同時，也帶來了其設計和運作特有的新風險。
影子 AI 是指在正式 IT 監督之外使用 AI 工具或系統，如同「影子 IT」一詞用來描述未經批准的雲端應用程式一樣。除了標準 IT 採購外，員工可能會嘗試外部 GenAI 工具，將其連接至內部資料來源，甚至在本機伺服器上部署自己的開放原始碼模型。缺乏可見度的組織無法實施一致的控制或合規性，這會留下可供對手利用的漏洞。
當攻擊者更改模型的訓練資料以操縱其輸出時，就會發生資料投毒。這對保護大型語言模型 (LLM)（它們經過訓練能夠理解和產生人類語言文字）而言，尤其是一個難題。
資料投毒的目標是操縱模型輸出使之有利於攻擊者，或是降低模型的整體效能。其影響可能不會立即顯現，但隨著時間的推移，中毒的資料可能會逐漸損害效能與信任。
即使是訓練精良的模型也可能被欺騙。攻擊可能會透過在輸入資料時引入擾動（即經過精心設計的小幅變更），來欺騙模型。例如，在停車標誌的照片中新增一些隨機像素，可能會導致影像辨識模型錯誤地識別它。在自然語言模型中，只是稍微修改提示的措詞，就可能會引發未經授權或有害的輸出。這些修改通常難以被人察覺，但可能足以導致模型產生不正確的預測或分類。
GenAI 模型特別容易受到基於提示的攻擊影響。惡意使用者可以精心設計一些指令，以覆寫系統提示、洩露內部資料或操縱行為。範例包括：
AI 不會取代傳統網路安全問題，而是加劇這些問題。例如，由於 AI 依賴由資料提供者、模型存放庫、預先訓練權重及開放原始碼程式庫所組成的龐大生態系統，因此 AI 系統可能很容易遭受供應鏈攻擊。
目前，攻擊者正在使用 AI 來增強其自身的運作。GenAI 模型可以快速製作大量令人信服的網路釣魚電子郵件或深度偽造。強化學習主體可以最佳化網路中的橫向移動策略。甚至 DDoS 攻擊也可以使用預測防禦回應的 AI 模型進行調整。
保護 AI 系統需要採取一種全方位的方法，以解決資產、資料、存取和原則等問題。以下是五個基本步驟：
您無法保護不知道其存在的東西。第一步是全面了解員工正在使用的 AI 工具以及整合到應用程式中的 AI 元件：
自動化探索工具或 AI 安全性狀態管理平台有助於識別不同環境中的「影子 AI」執行個體、模型版本和資料流。
在為組織中使用的模型、資料來源和 AI 應用程式建立詳細目錄後，您可以評估每個元件是否存在漏洞和設定錯誤。常見的風險包括：
每個組織都有自身的風險承受程度和風險緩解方法。不過，一般而言，您在處理 AI 風險時應像管理軟體漏洞一樣嚴格，即搜尋漏洞、確定優先順序並進行補救。
如果您的公司或機構仍在增強對 AI 風險的瞭解，則來自國際標準組織 (ISO) 和美國國家標準與技術研究院 (NIST) 的模型框架將是非常有用的資源。
由於模型會從訓練資料中學習，並且有時會重新產生訓練資料，因此保護這些資料至關重要。主要做法包括：
在醫療保健和金融等受監管產業中，採用資料縮製原則（例如僅針對所需內容進行訓練），並維護資料來源和轉換的稽核記錄。
AI 系統的存取管理應與關鍵應用程式的存取管理相同，但需要擴展到新的層面：
多重要素驗證 (MFA)、金鑰輪換和精細記錄對於防止外部洩露和內部人員濫用至關重要。
AI 帶來了獨特的治理挑戰。一致的原則與做法有助於將安全性與道德考量事項納入模型本身和使用者互動中。考慮實施以下做法：
透過設定即程式碼、持續合規性掃描，以及與持續整合和持續交付 (CI/CD) 管道整合，可以實現自動化原則強制執行。目標是讓安全性成為 AI 系統的固有屬性，而不是事後才考慮的因素。
AI 也可以是一款功能強大的防禦工具。如果保護和治理得當，AI 支援的網路安全解決方案可以幫助您比以往任何時候都更有效地偵測、回應甚至預測威脅。
AI 擅長模式識別。現代安全營運中心 (SOC)正在部署模型，用於：
GenAI 透過提供自然語言介面來查詢複雜的資料集，將原始遙測資料在數秒內轉換為可執行的情報，進而擴展了此功能。
自動化可減少回應時間和人類疲勞。使用 AI 驅動的安全協調、自動化及回應平台：
透過 AI 驅動的自動化，人類分析師可以騰出時間，專注於更高價值的調查和策略防禦。
除了進行偵測，AI 還能主動出擊。預測式安全性使用 AI 來預測潛在的漏洞或攻擊路徑，以防止惡意行為者加以利用。
將預測性分析套用於設定資料，可以揭示正趨向於危險狀態的系統。生成式模擬可以模擬攻擊者如何在環境中橫向移動。歷史外洩資料可告知風險評分，從而優先考慮修補程式管理和防禦投資。隨著時間推移，這些深入解析可將您的 AI 安全狀態從被動反應轉變為主動預防。
AI 模型應增強人類專業知識，而非取而代之。藉助 AI，因各種警示和記錄而不堪重負的分析師可以將關注轉移到全局。
透過對話助理，分析師可以使用自然語言查詢事件。模式識別模型提供情境擴充，可自動將威脅指標與已知技術或活動聯繫起來。AI Copilot 可以透過引導式建議，將初級分析師提升到接近專家的效能水準。
最終，安全團隊藉助對手試圖惡意利用的同一 AI 變革，變得更快速、資訊更靈通且更具韌性。
透過 Cloudflare AI Security Suite，領導者獲得可見度工具和安全控制，從而為團隊和 AI 工具提供簡單且一致的保護。此平台將連線能力、網路安全、應用程式安全及開發人員工具整合到一個統一的 SASE 解決方案，讓您在整個 AI 生命週期中制定更快速、更智慧的安全決策，進而提前應對威脅。
深入了解如何使用 Cloudflare AI Security Suite 保護 AI 系統。
AI 安全性是當務之急，因為攻擊者正在積極嘗試利用 AI 所建立的新系統、資料流和決策邏輯。保護模型、資料和基礎架構，對於維護支援企業、政府和研究之系統的可信度至關重要。
AI 系統引入了數個可供利用的新介面，包括模型本身、訓練資料、API 和推斷管道。
影子 AI 是指在 IT 部門正式監督之外使用 AI 工具或系統。由於員工經常嘗試外部 GenAI 工具或部署開放原始碼模型，導致缺乏可見度，這使得組織無法強制執行一致的安全控制或合規性，進而為攻擊者創造了可乘之機。
對抗性攻擊會在輸入資料時引入擾動（即經過精心設計的小幅變更），這些擾動通常難以被人察覺，但會導致模型產生不正確的預測或分類。在語言模型中，可能只是稍微修改提示的措詞，就會引發未經授權或有害的輸出。
保護 AI 系統需要採取全方位的方法，包括：清查所有 AI 資產；評估 AI 環境中的風險；保護資料免於外洩；採用更強大的存取控制；以及在原則層級強制執行一致性。
組織可以透過以下方式保護資料：將敏感性資料分類以限制其僅在訓練中使用；實作差分隱私；為傳輸中資料和待用資料加密管道；以及監控模型輸出以防機密資訊外洩。
AI 可以透過以下方式增強安全性：自動回應例行事件並產生應對手冊；推動預測性安全以在利用前預測漏洞；以及藉助對話助理強化人類團隊，進而提升分析師的效率。
Cloudflare AI Security Suite 提供可見度工具和安全控制，來保護團隊和 AI 工具。它是一個整合了連線能力、網路安全、應用程式安全和開發人員工具的單一平台，可在整個 AI 生命週期中做出更快、更智慧的安全決策。