譯者 | 李睿
審校 | 重樓
隨著人工智能持續(xù)推動(dòng)各行業(yè)變革,其在關(guān)鍵應(yīng)用中的作用正在呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。然而,隨著這些創(chuàng)新的不斷涌現(xiàn),人們?cè)絹?lái)越擔(dān)心這一問(wèn)題——如何保證人工智能系統(tǒng)的安全?與傳統(tǒng)應(yīng)用程序不同,人工智能處理的是高度敏感的數(shù)據(jù)、復(fù)雜的模型和龐大的網(wǎng)絡(luò),這些數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)并不完全符合傳統(tǒng)安全措施的要求。
傳統(tǒng)的安全模型建立在定義的網(wǎng)絡(luò)邊界內(nèi)的信任假設(shè)之上,但在保護(hù)人工智能工作流的高度分散性、動(dòng)態(tài)性和敏感性方面顯得力不從心。在人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用中,敏感數(shù)據(jù)、復(fù)雜模型與分布式系統(tǒng)緊密交織、相互融合。零信任提供了一種主動(dòng)和全面的安全方法。
本文探討了對(duì)人工智能零信任的必要性,指導(dǎo)其應(yīng)用的基本原則,以及從設(shè)計(jì)之初就能有效保護(hù)人工智能系統(tǒng)的具體策略與實(shí)踐方法。
為什么人工智能需要零信任
人工智能系統(tǒng)帶來(lái)了獨(dú)特的安全挑戰(zhàn):
- 數(shù)據(jù)敏感性:人工智能模型在龐大的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練,這些數(shù)據(jù)集通常包括敏感信息或?qū)S行畔ⅰ?/span>一旦泄露,可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)外泄或知識(shí)產(chǎn)權(quán)被盜。
- 模型漏洞:人工智能模型可能容易受到各種風(fēng)險(xiǎn)的影響,例如對(duì)抗性攻擊、模型中毒和推理攻擊。
- 分布式生態(tài)系統(tǒng):人工智能工作流通??缭皆朴?jì)算環(huán)境、邊緣計(jì)算設(shè)備和API,從而增加了攻擊面。
- 動(dòng)態(tài)性:人工智能模型和依賴關(guān)系的不斷演變需要自適應(yīng)的安全措施。
鑒于這些挑戰(zhàn),實(shí)施零信任原則可以確保采取積極主動(dòng)的方法來(lái)保護(hù)人工智能系統(tǒng)。
人工智能系統(tǒng)的獨(dú)特安全需求
雖然“永不信任,始終驗(yàn)證”的零信任原則廣泛適用于各種類(lèi)型的應(yīng)用程序,但與微服務(wù)等更傳統(tǒng)的應(yīng)用程序相比,為人工智能系統(tǒng)實(shí)施零信任帶來(lái)了獨(dú)特的挑戰(zhàn)和要求。這些差異是由于人工智能工作流、數(shù)據(jù)敏感性和運(yùn)營(yíng)動(dòng)態(tài)的不同性質(zhì)造成的。以下是主要區(qū)別:
- 數(shù)據(jù)敏感性和生命周期:人工智能系統(tǒng)主要依賴敏感數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練和推理。人工智能中的數(shù)據(jù)生命周期包括攝取、存儲(chǔ)、訓(xùn)練和部署,每個(gè)環(huán)節(jié)都需要精心保護(hù)。
- 模型漏洞:人工智能模型容易受到模型中毒、對(duì)抗性輸入和推理攻擊等網(wǎng)絡(luò)攻擊。保護(hù)這些資產(chǎn)需要關(guān)注模型完整性和對(duì)抗性防御。
- 分布式生態(tài)系統(tǒng):人工智能工作流跨越云計(jì)算、邊緣計(jì)算和內(nèi)部部署環(huán)境,使得難以執(zhí)行一致的零信任策略。
- 動(dòng)態(tài)工作流程:人工智能系統(tǒng)是高度動(dòng)態(tài)的,模型經(jīng)常被重新訓(xùn)練、更新和重新部署。這創(chuàng)造了一個(gè)不斷變化的攻擊面。
- 可審計(jì)性:人工智能的監(jiān)管合規(guī)性涉及跟蹤數(shù)據(jù)沿襲、模型決策和訓(xùn)練來(lái)源,為零信任增加了另一層安全性和透明度要求。
- 攻擊向量:人工智引入了獨(dú)特的攻擊向量,例如在訓(xùn)練期間毒害數(shù)據(jù)集,操縱輸入管道和竊取模型知識(shí)產(chǎn)權(quán)。
人工智能應(yīng)用零信任的核心原則
人工智能應(yīng)用程序的零信任建立在以下五個(gè)方面上:
1.在每個(gè)接入點(diǎn)驗(yàn)證身份
- 為訪問(wèn)人工智能資源的用戶和機(jī)器實(shí)施多因素身份驗(yàn)證(MFA)。
- 使用基于角色的訪問(wèn)控制(RBAC)或基于屬性的訪問(wèn)控制(ABAC)來(lái)限制對(duì)敏感數(shù)據(jù)集和模型的訪問(wèn)。
2.最低訪問(wèn)權(quán)限
- 確保用戶、應(yīng)用程序和設(shè)備具有執(zhí)行其功能所需的最低訪問(wèn)權(quán)限。
- 根據(jù)時(shí)間、地點(diǎn)、異常行為等場(chǎng)景動(dòng)態(tài)調(diào)整權(quán)限。
3.持續(xù)監(jiān)控和驗(yàn)證
- 對(duì)數(shù)據(jù)流、API使用情況和模型交互進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。
- 使用行為分析來(lái)檢測(cè)異常活動(dòng),例如模型泄漏嘗試。
4.確保整個(gè)生命周期的安全
- 在人工智能管道中對(duì)靜止、傳輸和處理過(guò)程中的數(shù)據(jù)進(jìn)行加密。
- 在集成前驗(yàn)證和保護(hù)第三方數(shù)據(jù)集和預(yù)訓(xùn)練模型。
5.微分段
隔離人工智能系統(tǒng)的組件(例如訓(xùn)練環(huán)境、推理引擎),以在發(fā)生泄露時(shí)限制橫向移動(dòng)。
人工智能應(yīng)用零信任的關(guān)鍵組件
1.身份訪問(wèn)管理(IAM)
- 角色:確保只有經(jīng)過(guò)身份驗(yàn)證和授權(quán)的用戶、設(shè)備和服務(wù)才能訪問(wèn)人工智能資源。
- 主要特性:
A.多因素身份驗(yàn)證(MFA)。
B.使用基于角色的訪問(wèn)控制(RBAC)或基于屬性的訪問(wèn)控制來(lái)限制對(duì)敏感數(shù)據(jù)集和模型的訪問(wèn)。
C.針對(duì)特定人工智能任務(wù)(如訓(xùn)練、推理或監(jiān)控)定制的細(xì)粒度權(quán)限。
2.數(shù)據(jù)安全和加密
- 角色:保護(hù)訓(xùn)練和推理中使用的敏感數(shù)據(jù)免受未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)和篡改。
- 主要特性:
A.對(duì)靜態(tài)、傳輸和處理中的數(shù)據(jù)進(jìn)行加密(例如,計(jì)算的同態(tài)加密)。
B.對(duì)敏感數(shù)據(jù)集進(jìn)行安全數(shù)據(jù)屏蔽和匿名化處理。
C.用于數(shù)據(jù)沿襲跟蹤和來(lái)源的安全存儲(chǔ)解決方案。
3.模型保護(hù)
- 角色:保護(hù)人工智能模型免受盜竊、操縱和對(duì)抗性攻擊。
- 主要特性:
A.模擬加密和數(shù)字簽名以驗(yàn)證完整性。
B.對(duì)抗性訓(xùn)練,使模型能夠抵御精心設(shè)計(jì)的輸入。
C.對(duì)模型端點(diǎn)進(jìn)行訪問(wèn)控制,以防止未經(jīng)授權(quán)的使用。
4.端點(diǎn)和API安全性
?角色:確保人工智能系統(tǒng)與其消費(fèi)者或依賴關(guān)系之間的安全通信。
?主要特性:
A.API認(rèn)證(例如OAuth 2.0、JWT)和授權(quán)。
B.API速率限制和節(jié)流以防止濫用。
C.使用TLS加密API通信。
5.零信任網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)(ZTNA)
- 角色:實(shí)現(xiàn)微分段和嚴(yán)格的網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)控制,最大限度地減少攻擊面。
- 主要特性:
A.隔離人工智能環(huán)境(例如訓(xùn)練、開(kāi)發(fā)、推理)以防止橫向移動(dòng)。
B.持續(xù)監(jiān)察網(wǎng)絡(luò)通訊的異常情況。
C.用于混合云或多云設(shè)置的網(wǎng)絡(luò)加密和安全隧道。
6.持續(xù)監(jiān)測(cè)和分析
- 角色:實(shí)時(shí)檢測(cè)和響應(yīng)潛在威脅或異常行為。
- 主要特性:
A.人工智能驅(qū)動(dòng)的威脅檢測(cè)系統(tǒng),用于分析行為模式。
B.記錄和審計(jì)所有訪問(wèn)和活動(dòng),以供取證分析。
C.異常檢測(cè),以識(shí)別異常數(shù)據(jù)流或模型交互。
7.自動(dòng)化和編排
- 角色:簡(jiǎn)化安全執(zhí)行和事件響應(yīng)。
- 主要特性:
A.針對(duì)檢測(cè)到威脅的自動(dòng)修復(fù)工作流程。
B.根據(jù)變化的場(chǎng)景(例如時(shí)間、地點(diǎn)或行為)動(dòng)態(tài)調(diào)整政策。
C.與安全編排、自動(dòng)化和響應(yīng)(SOAR)平臺(tái)集成。
8.治理和合規(guī)
- 角色:確保遵守法規(guī)要求和組織政策。
- 主要特性:
A.對(duì)數(shù)據(jù)使用、模型訓(xùn)練和推理過(guò)程進(jìn)行詳細(xì)的審計(jì)跟蹤。
B.對(duì)GDPR、CCPA或人工智能道德準(zhǔn)則等人工智能特定法規(guī)的合規(guī)性檢查。
C.驗(yàn)證人工智能決策的透明度機(jī)制(例如,可解釋性工具)。
9. DevSecOps集成
- 角色:將安全性嵌入人工智能開(kāi)發(fā)和部署生命周期。
- 主要特性:
A.為人工智能工作流提供安全的持續(xù)集成(CI)/持續(xù)交付(CD)管道,確保及早發(fā)現(xiàn)漏洞。
B.對(duì)第三方數(shù)據(jù)集、預(yù)訓(xùn)練模型和人工智能庫(kù)進(jìn)行漏洞掃描。
C.在部署期間對(duì)人工智能模型及其API進(jìn)行安全測(cè)試。
10.邊緣和物聯(lián)網(wǎng)安全(如果適用)
- 角色:保護(hù)部署在邊緣設(shè)備或物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)上的人工智能模型。
- 主要特性:
A.設(shè)備身份驗(yàn)證和安全配置。
B.邊緣設(shè)備與中央系統(tǒng)之間的端到端加密。
C.資源受限邊緣環(huán)境的輕量級(jí)異常檢測(cè)。
零信任人工智能的工具和框架
人工智能應(yīng)用程序的動(dòng)態(tài)性、分布式和敏感性帶來(lái)了獨(dú)特的安全挑戰(zhàn)。專(zhuān)門(mén)為人工智能零信任設(shè)計(jì)的工具和框架至關(guān)重要的原因如下:
- 保護(hù)敏感數(shù)據(jù):人工智能應(yīng)用程序處理大量敏感數(shù)據(jù),包括個(gè)人和專(zhuān)有信息。用于加密和訪問(wèn)控制的工具有助于保護(hù)數(shù)據(jù)免受破壞和濫用。
- 保護(hù)模型免受威脅:人工智能模型容易受到對(duì)抗性攻擊、模型盜竊和數(shù)據(jù)中毒等威脅。專(zhuān)門(mén)的工具可以檢測(cè)漏洞、強(qiáng)化模型,并在訓(xùn)練和推理期間確保它們的完整性。
- 管理復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng):人工智能工作流跨越云計(jì)算、邊緣計(jì)算和混合環(huán)境,涉及多個(gè)利益相關(guān)者和系統(tǒng)。用于身份和訪問(wèn)管理、網(wǎng)絡(luò)分段和監(jiān)控的框架確保了跨分布式生態(tài)系統(tǒng)的安全交互。
- 合規(guī)性和透明度:由于對(duì)人工智能有嚴(yán)格的監(jiān)管要求(例如GDPR、CCPA),這些工具通過(guò)在人工智能系統(tǒng)中實(shí)施審計(jì)跟蹤、加密和可解釋性來(lái)幫助確保合規(guī)性。
- 增強(qiáng)彈性:通過(guò)自動(dòng)化威脅檢測(cè)、持續(xù)監(jiān)控和事件響應(yīng),這些工具使人工智能系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜的攻擊更具彈性。
零信任人工智能的最佳實(shí)踐
為人工智能應(yīng)用程序?qū)崿F(xiàn)零信任需要一種主動(dòng)和全面的方法來(lái)保護(hù)人工智能生命周期的每個(gè)階段。
以下是基于關(guān)鍵安全原則的最佳實(shí)踐:
盡早整合安全
- 從開(kāi)發(fā)階段到部署和維護(hù),嵌入安全措施。
- 使用威脅建模和安全優(yōu)先的設(shè)計(jì)原則來(lái)識(shí)別人工智能工作流程中的潛在風(fēng)險(xiǎn)。
持續(xù)身份驗(yàn)證
對(duì)訪問(wèn)人工智能系統(tǒng)的用戶和服務(wù)實(shí)施多因素身份驗(yàn)證(MFA)。
使用自適應(yīng)身份驗(yàn)證方法,根據(jù)場(chǎng)景(例如設(shè)備、位置或行為)調(diào)整安全性。
采用最小特權(quán)原則
將訪問(wèn)限制在用戶和服務(wù)執(zhí)行其任務(wù)所需的最低級(jí)別。
定期檢查和更新訪問(wèn)控制,以限制潛在的攻擊面。
全面加密數(shù)據(jù)
- 確保在靜止、傳輸和處理過(guò)程中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密,以保護(hù)敏感的人工智能訓(xùn)練和推理數(shù)據(jù)。
- 使用同態(tài)加密和安全飛地等先進(jìn)技術(shù)進(jìn)行敏感計(jì)算。
監(jiān)控和審計(jì)
- 部署高級(jí)監(jiān)控工具來(lái)跟蹤人工智能模型行為和數(shù)據(jù)訪問(wèn)模式中的異常情況。
- 維護(hù)對(duì)數(shù)據(jù)使用、模型交互和API活動(dòng)的全面審計(jì)跟蹤,以檢測(cè)和響應(yīng)可疑活動(dòng)。
執(zhí)行安全策略
- 使用開(kāi)放策略代理(OPA)等策略引擎,跨微服務(wù)、數(shù)據(jù)管道和人工智能組件執(zhí)行一致的安全策略。
- 定義和自動(dòng)執(zhí)行策略,以確保跨環(huán)境的合規(guī)性。
定期更新和打補(bǔ)丁
- 持續(xù)更新和修補(bǔ)所有軟件組件,包括人工智能庫(kù)、模型和依賴項(xiàng),以減輕漏洞的影響。
- 在CI/CD管道中自動(dòng)化補(bǔ)丁管理,以簡(jiǎn)化流程。
采用DevSecOps實(shí)踐
- 將靜態(tài)應(yīng)用程序安全測(cè)試(SAST)和動(dòng)態(tài)應(yīng)用程序安全性測(cè)試(DAST)等安全測(cè)試集成到CI/CD管道中。
- 使用自動(dòng)漏洞掃描工具在開(kāi)發(fā)過(guò)程的早期識(shí)別和解決問(wèn)題。
教育和培訓(xùn)團(tuán)隊(duì)
- 定期對(duì)開(kāi)發(fā)人員、數(shù)據(jù)科學(xué)家和運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行零信任原則和人工智能系統(tǒng)安全重要性的培訓(xùn)。
- 在整個(gè)組織中培養(yǎng)一種共同承擔(dān)安全責(zé)任的文化。
通過(guò)遵循這些實(shí)踐,組織可以建立一個(gè)強(qiáng)大的零信任框架,能夠有效保障人工智能應(yīng)用免受復(fù)雜多變的威脅侵?jǐn)_,降低風(fēng)險(xiǎn),并確保遵守監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)。
結(jié)論
隨著人工智能繼續(xù)重塑世界,為關(guān)鍵應(yīng)用程序提供動(dòng)力并推動(dòng)創(chuàng)新,它也帶來(lái)了不容忽視的獨(dú)特安全挑戰(zhàn)。敏感數(shù)據(jù)、分布式工作流以及保護(hù)模型完整性的需求需要一種主動(dòng)和全面的方法——這就是零信任發(fā)揮作用的地方。零信任通過(guò)專(zhuān)注于持續(xù)身份驗(yàn)證、最小權(quán)限訪問(wèn)和實(shí)時(shí)監(jiān)控等原則,為保護(hù)人工智能系統(tǒng)提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。當(dāng)與加密管道和模型保護(hù)等工具、最佳實(shí)踐和組件相結(jié)合時(shí),它可以幫助組織更加有效防范威脅。
原文標(biāo)題:Zero Trust for AI: Building Security from the Ground Up,作者:Josephine Eskaline Joyce,Deepika Kothamasu