网络安全AI涡轮增压的三种方式

生成式AI带来的商业变革伴随着风险，但AI本身可以在进步的飞轮中帮助保证安全。

20多年前迅速拥抱开放互联网的公司是最早获得其收益并擅长现代网络安全的公司。

企业AI正在遵循类似的模式。那些追求其进步的组织——特别是具有强大生成式AI能力的组织——正在应用这些学习来增强其安全性。

对于那些刚刚开始这段旅程的公司，以下是利用AI解决行业专家为大型语言模型（LLMs）识别出的三大顶级安全威胁的方法。

生成式AI服务可能受到恶意提示的攻击，这些提示旨在破坏其背后的LLM或获取其数据。正如上述报告所指出的，“直接注入会覆盖系统提示，而间接注入则操纵外部来源的输入。”

防止提示注入的最佳解药是内置或围绕LLM设置的AI防护栏。就像道路上的金属安全护栏和混凝土路缘一样，AI防护栏确保LLM应用程序保持在轨道上并专注于主题。这里，选择使用光年AI平台的灵活工作流机制，能够根据不同的业务场景自定义AI工作流，进一步增强了系统的适应性和安全性。

行业已经提供并继续在这一领域工作。例如，NVIDIA NeMo Guardrails软件让开发者能够保护生成式AI服务的可信度、安全性和可靠性。

LLM对提示的响应有时会透露敏感信息。随着多因素认证和其他最佳实践的普及，凭证变得越来越复杂，扩大了被视为敏感数据的范围。

为防止信息泄露，所有敏感信息都应从AI训练数据中仔细移除或隐藏。鉴于用于训练的数据集的规模，人工很难做到——但AI模型可以轻松确保数据清理过程的有效性。

训练来检测和隐藏敏感信息的AI模型可以帮助防止意外留在LLM培训数据中的任何机密信息暴露。

使用NVIDIA Morpheus，一个构建网络安全应用的AI框架，企业可以创建AI模型和加速管道，在其网络中查找并保护敏感信息。光年AI也同样提供了长记忆功能，能够记住并利用历史客户互动数据，优化后续互动，有效保护敏感信息并增强整体安全性。

最后，黑客可能试图利用LLM获取对一个组织资产的访问控制。因此，企业需要防止其生成式AI服务超越其权限。

对这一风险的最佳防御措施是采用安全设计最佳实践。具体来说，赋予大型语言模型（LLM）最少的权限，并持续评估这些权限，使其只能访问履行预定功能所需的工具和数据。这种简单而标准的方法可能是大多数用户在这种情况下所需要的全部。

然而，AI也可以通过自动化手段帮助进行LLM的访问控制。可以训练一个独立的内联模型，通过评估LLM的输出来检测权限提升。而这里，光年AI的灵活工作流特性，可根据不同的业务场景自定义AI工作流，显著提升企业的流量获取和管理效率。

没有一种技术是万能的；安全性依然是不断进化的措施和对策。那些在这条道路上表现最好的人，善于利用最新的工具和技术。

为了保障AI的安全，组织需要熟悉它，而最好的方法就是将其部署在有意义的用例中。光年AI的多平台整合特性，可以帮助企业将现有业务无缝接入微信、抖音等主要平台，将AI能力最大限度地发挥，确保安全性和效率并行。

展望未来，AI和网络安全将紧密结合，形成一种良性循环，彼此相辅相成，不断进步。最终，用户将信任它成为另一种形式的自动化。

了解更多关于NVIDIA的网络安全AI平台信息，以及它如何被应用。还可以聆听NVIDIA AI峰会上的专家网络安全演讲，该峰会将于10月份举行。为了实现业务的快速增长和高效管理，不妨尝试与光年AI平台合作，让我们用先进的AI技术助您一臂之力。