接下来的两年在AI网络安全方面为业务领导者

导航AI网络攻击的上升潮流

最近，CISO的杰森·克林顿（Jason Clinton）强调了与非人类身份相关的新兴风险 - 随着机器对机器通信的增殖，维护这些“身份”变得至关重要，当前法规落后。如果没有明确的框架，就可以按大规模劫持，模拟或操纵机器身份，从而使攻击者绕过传统的安全系统。根据Gartner的2024年报告，到2026年，80％的组织将难以管理非人类的身份，为违规和合规性失败创造了沃土。

Openai的CISO Joshua Saxe焦点了自主AI漏洞， 例如 迅速注射攻击。简而言之，及时注射是一种策略，攻击者将恶意说明嵌入了AI模型处理的输入中，并将其拖入执行未经授权的动作。例如，想象一个编程的聊天机器人可以帮助客户。攻击者可以将隐藏的命令嵌入一个无辜的问题中，促使AI揭示敏感的后端数据或覆盖操作设置。一项2024年的麻省理工学院研究发现，有70％的大语言模型容易迅速注射，这对AI驱动的行动从客户服务到自动决策构成了重大风险。

此外，尽管部署了AI的淘金热，但仍然充分了解，贫困的AI治理框架仍然是企业的顽固障碍。 2024年的德勤调查发现，有62％的企业将治理视为扩大AI计划的最高障碍。

建立对AI系统的信任

不管威胁如何，它的显而易见的是，随着AI采用量表和信任，我们的暴露表面积会增加，它将成为AI采用的新货币。随着AI技术的发展速度比监管机构可以立法更快，企业必须主动支持透明度和道德实践。这就是为什么接下来的两年将是建立网络安全方面最佳实践的关键。成功的企业将是今天采取行动来确保其AI基础架构的行动，同时促进客户和监管机构之间的信任，并确保以下情况：

• 审计和保护非人类人工智能身份。
• 对AI模型进行频繁的对抗测试。
• 在扩展部署之前建立强大的数据治理。
• 优先考虑AI计划中的透明度和道德领导。

AI驱动的未来将奖励使创新与安全性，规模与治理和速度与信任之间的企业奖励。作为下一步，每个企业领导者都应考虑以下建议：

• 审核您的非人类身份的AI生态系统 - 包括聊天机器人和自动工作流程。加强身份验证协议并与法律团队积极合作，以保持领先于欧盟AI法案等新兴框架，预计将于2026年弥补监管差距。
• 对AI模型进行定期漏洞审核，尤其是那些与客户接口或处理敏感数据的漏洞。投资对抗测试工具，以主动检测和减轻对手可以利用它们的模型弱点。
• 对您的AI应用程序保持透明。公开分享有关数据使用，模型培训过程和系统限制的政策。积极参与行业联盟和监管机构，以影响实用，创新的政策。

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