摘要
生成式 AI 正在改變遊戲規則，重新定義創造力、自動化，甚至是網絡安全的未來。像 GPT-4 和 DeepSeek 這樣的模型能夠生成類人文本、精美圖片以及軟件代碼，為企業和個人打開全新的可能性。然而，強大的能力伴隨着巨大的風險。網絡安全專家越來越關注生成式 AI，不僅因為其技術突破，還因為它帶來的潛在安全隱患。在本文中，我們將探討生成式 AI 的複雜性，包括其運作方式、安全風險，以及企業如何有效降低這些風險。
生成式 AI：創新與風險並存的前沿技術
生成式 AI 是人工智能的一個重要分支，能夠自動生成文本、圖像、音頻、視頻乃至代碼。不同於傳統 AI 側重數據分析和分類，生成式 AI 依託大規模訓練數據和深度學習技術，可以創造全新內容，其核心技術包括：
- 大語言模型（LLMs）：如 GPT-4、DeepSeek，具備強大的語言理解與生成能力。
- 神經網絡：模擬人腦思維模式，通過學習數據中的模式進行推理。
- 強化學習與微調（Fine-Tuning）：透過行業數據優化模型，使其更契合特定應用場景。
當前主流的生成式 AI 技術涵蓋多個領域：
- GPT-4（OpenAI）：擅長生成自然流暢的文本。
- DeepSeek（深度求索）：專注中文語境優化，提升 AI 生成能力。
- DALL-E：可根據文本描述生成精細圖像。
- MidJourney：以藝術風格圖像創作見長。
這些技術已廣泛應用於媒體、設計、醫療、內容創作和軟件開發等領域，大幅提升生產效率。然而，生成式 AI 的發展也帶來了新的挑戰和風險。
生成式 AI 的安全風險
生成式 AI 帶來了巨大的機遇，但同時也引發了一系列網絡安全威脅。從數據洩露到 AI 生成語音和深度偽造（Deepfake），這種技術對企業和政府機構構成重大風險。以下是生成式 AI 可能帶來的主要安全隱患：
數據洩露與私隱侵犯
生成式 AI 面臨的最嚴重問題之一就是數據洩露。由於這些模型是在海量數據集上訓練，它們可能會無意中復現訓練數據中的敏感資訊，從而侵犯用戶私隱。例如，OpenAI 曾表示，大型語言模型可能會在 1-2% 的情況下無意暴露輸入數據，其中可能包含個人身份資訊（PII）。對於受嚴格數據監管的行業（如醫療或金融領域），數據洩露可能會導致巨大的財務損失或聲譽損害。
惡意代碼生成
網絡犯罪分子可以利用生成式 AI 建立惡意文本，包括惡意軟件（Malware）和勒索軟件（Ransomware）腳本。一些攻擊者已開始使用 GPT 生成複雜的網絡釣魚（Phishing）電郵，甚至直接編寫攻擊代碼，降低了黑客入侵的技術門檻。根據 CheckPoint 的報告，高級持續性威脅（APT）組織已開始使用 AI 生成的網絡釣魚腳本，以規避傳統安全工具的檢測。
模型反演攻擊（Model Inversion Attacks）
在模型反演攻擊中，攻擊者可以通過訪問 AI 模型，推測或恢復模型的訓練數據。這可能導致敏感數據（甚至是匿名數據）被洩露，而一旦這些數據落入網絡犯罪分子手中，他們可能獲取專有算法或用戶個人資訊。例如，Securiti 研究人員曾演示過，在缺乏安全防護的情況下，攻擊者可以透過生成式 AI 模型提取私人資訊。
深度偽造（Deepfake）與詐騙
深度偽造（Deepfake）技術的精度正不斷提高，並被用於身份冒充、虛假資訊傳播和社交工程攻擊。
- AI 語音克隆可以讓黑客模仿公司高管或知名人士的聲音，從而實施詐騙。
- 偽造影片可能被用於虛假新聞、欺詐性廣告或政治操縱。
根據普華永道（PwC）的一項研究，到 2026 年，深度偽造技術每年可能造成高達 2.5 億美元的損失，主要來源於詐騙與錯誤資訊傳播。
偏見與倫理問題
生成式 AI 依賴於既有數據進行訓練，因此可能會固化社會偏見。如果訓練數據中存在歧視性內容，模型生成的結果可能會不公平或帶有歧視性，從而影響決策的公正性。
- 在企業層面，這種偏見可能會帶來品牌風險、法律訴訟和合規問題。
- 在受監管行業，如招聘、金融和醫療，AI 生成的不公平決策可能觸犯法律，令企業面臨法律與倫理責任。
如何降低生成式 AI 的安全風險
面對當前及未來的 AI 安全挑戰，企業和機構必須採取全面的安全策略來應對生成式 AI 可能帶來的風險。以下是一些關鍵的緩解措施：
數據私隱保護與差分隱私（Differential Privacy）
數據清理是減少 AI 訓練數據洩露風險的最佳方法之一。企業應在使用數據之前，對數據集進行清理，去除所有可識別的個人資訊，以防止 AI 模型無意中洩露敏感數據。此外，差分隱私技術（Differential Privacy）可以進一步增強數據保護，它能確保模型在生成內容時不會暴露單一用戶的數據。目前，Google 和 Apple 等公司已經在其大規模 AI 模型中採用了差分隱私來保護用戶資訊。
AI 審計與持續監控
定期審核 AI 模型，並持續監測其輸出，有助於發現潛在的攻擊或安全風險。例如，AI 可能會產生偏見內容或無意中洩露敏感資訊，企業需要建立 AI 監管體系，以確保 AI 技術的合理應用。
- 第三方 AI 審計（如 PwC 建議的外部評估）可以幫助組織符合私隱法規和安全要求，並確保 AI 系統的公平性和透明度。
- AI 監測系統可以實時檢測異常行為，防止 AI 生成誤導性或有害內容。
加密與訪問控制
限制對 AI 模型的訪問權限至關重要。企業可以採用基於角色的訪問控制（RBAC），確保只有授權用戶才能使用 AI 系統。此外，AI 生成的輸出數據和訓練數據在傳輸過程中應進行加密，防止數據在傳輸過程中被竊取或篡改。
引入「人類監督」（Human-in-the-Loop）機制
在 AI 生成內容的關鍵環節加入人工審核，可以有效減少偏見、不當或惡意內容的產生。
- 透過人類監督（Human-in-the-Loop），企業可以確保 AI 生成的內容符合道德標準，並避免錯誤資訊的傳播。
- 人工審核機制亦可提高 AI 系統的可信度，降低 AI 自動化帶來的潛在風險。
使用 Lepide 保障生成式 AI 的安全性
面對生成式 AI 帶來的安全挑戰，Lepide 數據安全平台提供了一套全面且主動的解決方案，有效降低相關風險。Lepide 能夠實時監控數據交互、用戶權限及訪問活動，協助企業在安全威脅發生之前及時檢測並響應可疑行為，防止安全事件升級為嚴重的數據洩露。
Lepide 的核心優勢之一在於能夠防止未經授權的訪問，最大程度地降低 AI 驅動環境中的數據洩露風險。透過詳細的審計日誌，企業可以追蹤敏感數據的所有變更，確保對 AI 相關數據使用的可視化管理與全面掌控。
除了安全監控，Lepide 還在合規性管理方面發揮關鍵作用。它能夠自動化生成合規報告，並提供自定義安全警報，幫助企業遵守 GDPR、CCPA、HIPAA 等嚴格的數據私隱法規，降低因違規導致的法律及經濟風險，確保敏感數據始終受到嚴格保護。
此外，Lepide 採用 AI 驅動的異常檢測技術，能夠識別並響應異常的數據訪問模式。這種主動防禦策略有助於及時發現內部威脅、AI 濫用或潛在的網絡攻擊，確保企業能在安全事件發生前採取應對措施。
透過集成 自動化風險評估、精細化訪問控制及先進的威脅情報，Lepide 讓企業能夠在確保數據安全與合規的前提下，放心採用生成式 AI 技術。
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