前 言
隨著AI大模型的快速發(fā)展,數(shù)據(jù)安全的重要性更是被推到了前所未有的高度??梢哉f,在AI驅(qū)動(dòng)的商業(yè)環(huán)境中,企業(yè)的數(shù)據(jù)安全能力直接決定了其競(jìng)爭(zhēng)力。本文將從AI大模型的發(fā)展趨勢(shì)、數(shù)據(jù)安全挑戰(zhàn)、生態(tài)治理及數(shù)據(jù)安全保護(hù)建議四個(gè)方面,探討企業(yè)如何在這個(gè)新時(shí)代保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
一、AI大模型的發(fā)展現(xiàn)狀與未來走向
目前,AI大模型呈現(xiàn)開源與閉源并存的格局,各有優(yōu)勢(shì)。展望未來,我們可以預(yù)見三大趨勢(shì):
一是模型智能化程度不斷提升,從簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)量堆砌轉(zhuǎn)向智力的優(yōu)化提高,如OpenAI即將發(fā)布的新模型可能在智能方面實(shí)現(xiàn)跳躍式增長(zhǎng);
二是小型化模型興起,帶來端側(cè)設(shè)備(如桌面、車載、移動(dòng)設(shè)備)AI能力的顯著提升,模型更輕量化且智能度更高;
三是AI應(yīng)用全面開花,從目前對(duì)現(xiàn)有系統(tǒng)的增強(qiáng),逐步向更多原生驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新應(yīng)用發(fā)展。
二、AI大模型的發(fā)展給數(shù)據(jù)安全帶來了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)
數(shù)據(jù)安全面臨的挑戰(zhàn)主要表現(xiàn)在三個(gè)方面:
首先是模型本身的數(shù)據(jù)安全問題,包括數(shù)據(jù)污染、模型中毒、算法欺騙等,可能導(dǎo)致模型產(chǎn)生錯(cuò)誤、偏見或越界行為。盡管大多數(shù)模型內(nèi)置了對(duì)敏感內(nèi)容的限制,但這些限制仍可能被巧妙繞過。
其次是模型的輸入輸出安全問題,涉及個(gè)人隱私保護(hù)、企業(yè)機(jī)密泄露、跨境數(shù)據(jù)傳輸合規(guī)等風(fēng)險(xiǎn)。
最后是大模型的控制安全問題,特別是在反饋控制系統(tǒng)(如機(jī)器人)中的應(yīng)用,可能在異常情況下引發(fā)不可控的風(fēng)險(xiǎn)。
三、AI大模型下的數(shù)據(jù)安全生態(tài)治理
在AI大模型發(fā)展語境下,我們還需要關(guān)注數(shù)據(jù)安全生態(tài)的治理。
首先,應(yīng)采取場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)的方法,細(xì)致分析每個(gè)可能涉及AI的細(xì)節(jié),識(shí)別潛在的安全問題,探討解決方案,并設(shè)定理想目標(biāo)
其次,企業(yè)需要保持開放心態(tài),努力嘗試新技術(shù)。雖然大模型技術(shù)可能給人不靠譜的印象,但我們需要持續(xù)學(xué)習(xí)和理解,充分發(fā)揮其優(yōu)勢(shì),同時(shí)也要認(rèn)識(shí)到其局限性,設(shè)定合理的容錯(cuò)空間。
四、AI大模型時(shí)代:企業(yè)數(shù)據(jù)安全保護(hù)建議
面對(duì)這些挑戰(zhàn),企業(yè)需要構(gòu)建全面的數(shù)據(jù)安全能力,這不僅是合規(guī)的需要,更是提升競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。具體而言,建議企業(yè)從以下幾個(gè)方面著手:
(一)加強(qiáng)數(shù)據(jù)分類分級(jí)
數(shù)據(jù)安全管理領(lǐng)域,實(shí)施數(shù)據(jù)分類分級(jí)是一項(xiàng)至關(guān)重要的基礎(chǔ)工作。這一過程不僅需要深入的體系規(guī)劃,還需要全面考慮國(guó)家政策、行業(yè)特點(diǎn)和企業(yè)個(gè)性化需求。制定數(shù)據(jù)分類分級(jí)策略時(shí),應(yīng)充分參考相關(guān)的法律法規(guī)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和最佳實(shí)踐,以確保策略的合規(guī)性和有效性。
構(gòu)建數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)模型和分類分級(jí)模板是這一過程中的關(guān)鍵步驟。這些模型和模板應(yīng)該具有足夠的靈活性和適應(yīng)性,能夠覆蓋多個(gè)行業(yè)的特殊需求,同時(shí)還要符合國(guó)家法律法規(guī)和相關(guān)規(guī)范的要求。例如,金融、醫(yī)療、教育等不同行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)敏感度的定義和處理要求可能存在顯著差異,因此分類分級(jí)模板需要能夠適應(yīng)這些差異化需求。
(二)建立健全的數(shù)據(jù)安全管理體系
構(gòu)建以數(shù)據(jù)為中心的數(shù)據(jù)安全治理體系是現(xiàn)代企業(yè)應(yīng)對(duì)復(fù)雜數(shù)字環(huán)境的關(guān)鍵策略。這種方法不僅關(guān)注數(shù)據(jù)本身,還考慮到數(shù)據(jù)在整個(gè)生命周期中的流動(dòng)和使用情況。通過深入分析具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景和數(shù)據(jù)生命周期的各個(gè)環(huán)節(jié),企業(yè)可以更精準(zhǔn)地識(shí)別潛在的安全風(fēng)險(xiǎn),并制定針對(duì)性的解決方案。
這種治理體系的核心優(yōu)勢(shì)在于其全面性和靈活性。它將各種先進(jìn)的數(shù)據(jù)安全技術(shù)和工具有機(jī)地結(jié)合在一起,形成一個(gè)協(xié)同作戰(zhàn)的整體。從數(shù)據(jù)的創(chuàng)建、存儲(chǔ)、傳輸、使用到最終的銷毀,每個(gè)環(huán)節(jié)都有相應(yīng)的安全措施和控制手段。例如,在數(shù)據(jù)創(chuàng)建階段,可以實(shí)施數(shù)據(jù)分類和標(biāo)記;在存儲(chǔ)和傳輸階段,采用加密和訪問控制技術(shù);在使用階段,實(shí)施數(shù)據(jù)脫敏和權(quán)限管理;在銷毀階段,確保數(shù)據(jù)徹底清除。
(三)定期的數(shù)據(jù)安全培訓(xùn)
數(shù)據(jù)安全應(yīng)該是組織文化的一部分,而不僅僅是IT部門的責(zé)任。每個(gè)員工,無論他們的角色和職責(zé)如何,都應(yīng)該理解他們?cè)诒Wo(hù)數(shù)據(jù)安全中的角色。定期提供數(shù)據(jù)安全培訓(xùn)課程,以便員工了解他們的責(zé)任,以及如何在日常工作中保護(hù)數(shù)據(jù)。
五、AI大模型下數(shù)據(jù)安全新思路:用AI對(duì)抗AI
在未來的數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域,我們將見證一場(chǎng)"AI對(duì)抗AI"的新局面。黑客利用人工智能快速生成攻擊代碼,自動(dòng)化入侵滲透,并進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)竊取。與此同時(shí),企業(yè)也在積極應(yīng)對(duì),運(yùn)用AI技術(shù)迅速開發(fā)防護(hù)措施,實(shí)時(shí)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)流量,檢測(cè)異常行為。這種智能對(duì)抗不斷升級(jí),雙方都在利用AI優(yōu)化各自的策略和技術(shù)。AI的引入大大縮短了從漏洞發(fā)現(xiàn)到防護(hù)部署的時(shí)間,同時(shí)擴(kuò)展了防護(hù)范圍,涵蓋網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用和數(shù)據(jù)等多個(gè)層面。更重要的是,AI還能基于歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前趨勢(shì)預(yù)測(cè)潛在的新型攻擊,幫助企業(yè)主動(dòng)防御。這種動(dòng)態(tài)和復(fù)雜的安全環(huán)境推動(dòng)了技術(shù)創(chuàng)新,促使更先進(jìn)的AI安全解決方案不斷涌現(xiàn)。
六、結(jié) 語
在AI大模型時(shí)代,數(shù)據(jù)安全能力已經(jīng)成為企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的重要組成部分。那些能夠有效管理數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)、充分利用AI技術(shù)優(yōu)勢(shì)的企業(yè),將在未來的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)先機(jī)。數(shù)據(jù)安全不僅是為了應(yīng)對(duì)合規(guī)要求,更是為了創(chuàng)造長(zhǎng)期的商業(yè)價(jià)值。
在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)中,安全可靠的數(shù)據(jù)處理能作為企業(yè)的“名片”,可以幫助企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出。
本文作者:楊明非
原文來源:CCIA數(shù)據(jù)安全工作委員會(huì)