利用网络安全AI飞轮的三种方法
内容提要
大型语言模型存在安全挑战，但AI可以解决。AI防护、敏感数据保护和访问控制可以增强安全性。AI防护可防止恶意注入，检测和保护敏感数据，加强访问控制。AI和网络安全相互促进。
延伸解读
AI防护栏：抵御提示注入的关键
文章指出，提示注入攻击分为直接和间接两种，直接注入会覆盖系统提示，间接注入则操纵外部输入。AI防护栏内置于或围绕LLM，能像道路上的金属护栏和混凝土路缘一样，确保LLM应用不偏离轨道。例如，NVIDIA NeMo Guardrails软件可帮助开发者保护生成式AI服务的可信性、安全性和安保性。
AI检测与保护敏感数据
LLM的响应有时会泄露敏感信息。随着多因素认证等最佳实践使凭证日益复杂，敏感数据的范围也在扩大。为防止泄露，应从AI训练数据中仔细移除或混淆所有敏感信息。由于训练数据集规模庞大，人类难以确保数据清理过程有效，而AI模型则容易做到。使用NVIDIA Morpheus等AI框架，企业可以创建AI模型和加速管道，发现并保护网络中的敏感信息。
AI强化访问控制
黑客可能试图利用LLM获取对组织资产的访问控制权。因此，企业需要防止其生成式AI服务超越权限。最佳防御是采用安全设计的最佳实践：授予LLM最小权限并持续评估这些权限，使其只能访问执行预期功能所需的工具和数据。此外，AI也可以协助为LLM提供访问控制，例如训练一个单独的内联模型，通过评估LLM的输出来检测权限提升。
持续演进：没有银弹
文章强调，没有一种技术是银弹，安全始终是关于不断演变的措施和对策。为了保障AI安全，组织需要熟悉AI，最好的方法是在有意义的用例中部署它。NVIDIA及其合作伙伴可以提供AI、网络安全和网络安全AI的全栈解决方案。展望未来，AI和网络安全将紧密相连，形成一种良性循环，即进步飞轮，相互促进，最终用户将信任它如同另一种形式的自动化。
Q&A
大型语言模型面临哪些安全挑战？
大型语言模型面临恶意注入、信息泄露和访问控制等安全挑战。
AI如何增强网络安全？
AI可以通过防止恶意注入、检测和保护敏感数据以及加强访问控制来增强网络安全。
什么是AI护栏，它的作用是什么？
AI护栏是内置或围绕大型语言模型的安全措施，旨在防止恶意提示的干扰，确保模型保持在正确的轨道上。
如何保护敏感数据不被泄露？
应从AI训练数据中仔细移除或模糊所有敏感信息，并使用AI模型检测和保护这些数据。
企业如何加强对大型语言模型的访问控制？
企业应授予大型语言模型最小权限，并持续评估这些权限，以防止黑客利用模型获取权限。
NVIDIA Morpheus在网络安全中有什么作用？
NVIDIA Morpheus是一个AI框架，帮助企业创建模型以检测和保护网络中的敏感信息。
