2024年为AI助力的应用程序建立治理框架白皮书.pdf
本文探讨了人工智能 (AI) 在应用程序开发中的应用，以及由此带来的安全和治理挑战。
**AI 的兴起与挑战：**
* **AI 的加速发展：** 各行各业都在快速部署 AI 应用，尤其是 AI 辅助的应用程序开发。
* **新的安全风险：** 传统的网络安全方法难以应对 AI 带来的新风险和挑战。
* **关键挑战：** 影子 AI 项目、数据隐私、模型治理、输出控制等。
**“传统的”AI 和 ML：**
* **应用：** 用于制造优化、供应链、欺诈检测和营销等。
* **安全风险：** 数据完整性、模型性能监控、偏见审核、访问控制。
**大型语言模型 (LLM)：**
* **LLM 的应用：** 能够进行开放式对话、生成文本和代码等。
* **实现模式：** 预训练的基础模型、微调和 RAG、自定义模型训练。
* **预训练 LLM 的模式：** SaaS、由 CSP 管理、自我管理。
**安全隐患：**
* 云 API 和开源模型增加了影子 AI 项目的风险。
* 微调和 RAG 导致模型暴露于敏感的内部信息。
* 模型训练需要对敏感信息和个人数据进行彻底审查。
**AI 风险的概念：**
* **变化更快更极端：** 新模型、新技术和新应用快速涌现。
* **安全挑战：** 模型可以获取的敏感信息、数据中毒攻击。
* **安全框架：** 将安全和治理考量纳入 AI 开发生命周期。
**更广泛的影响：**
* **AI 的影响：** 影响深远，涉及结果偏差、侵犯隐私、知识产权暴露等。
* **治理框架：** 网络安全团队需要与数据科学和工程团队合作。
**新型的安全与合规监督：**
* **监督目标：** 公平性、透明度和问责制。
* **实施：** 评估和降低 AI 应用相关风险。
**威胁检测和补救：**
* **检测：** 检测数据中毒攻击、模型规避。
* **补救：** 重新训练模型。
**AI 助力的应用程序治理框架：**
* **可视性：** 了解企业如何使用 AI。
* **控制：** 制定政策、流程和技术保障措施。
* **框架组成：** 模型、数据、用例、访问、合规性。
**模型：**
* **可视性：** 对模型清单的可视性。
* **治理：** 认可和不认可模型的政策。
* **审查：** 审查和批准新 AI 模型的政策。
**数据：**
* **可视性：** 发现和分类数据。
* **治理：** 接受的敏感数据使用政策。
**用例：**
* **可视性：** 了解 AI 的用途。
* **治理：** 批准和未批准用例的政策。
**访问：**
* **可视性：** 企业中谁在使用 AI。
* **治理：** AI 代理的使用政策。
**合规性：**
* **可视性：** 相关的合规框架。
* **治理：** 持续考虑当前和未来的风险。
**Prisma Cloud AI Security Posture Management (AI-SPM)：**
* **目的：** 提供 AI 的可视性、控制和治理。
* **功能：** 模型发现和盘点、预防数据泄露、态势和风险分析。
* **效益：** 降低与 AI 相关的风险，实施一致的安全策略。
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