生成式人工智能（GenAI）和大型語言模型（LLM）的迅速普及正在以空前的速度重塑各行各業。大約90%的組織正在積極部署或探索LLM的應用場景，希望借助這些技術的力量實現變革。然而，這種熱情與安全準備的不足形成了鮮明對比。Lakera最近發布的一份關于GenAI準備情況的報告顯示，僅有大約5%的組織對其GenAI安全框架感到自信。
這種采用與安全準備之間的差距引發了一個關鍵問題：市場是否已經為GenAI可能帶來的安全風險做好了準備？
隨著GenAI的廣泛應用，一種新的、潛在的破壞性威脅也隨之出現：即時黑客攻擊。與傳統需要深厚編程知識的黑客手段不同，即時黑客攻擊使得利用AI系統的能力變得普及。即使是新手，只需幾句精心構造的指令，也能操縱AI模型，可能導致意外的行為和潛在的數據泄露。
Lakera的Gandalf是一個免費的LLM黑客模擬游戲，它清晰地展示了這種威脅。迄今為止，在100萬名Gandalf玩家和5000萬次提示與猜測中，令人震驚的是，有20萬人成功破解了整個游戲。這表明GenAI很容易被操縱，對于那些急于采用這些技術而沒有足夠安全措施的組織來說，這是一個警鐘。
Lakera的GenAI準備情況報告結合了Gandalf模擬數據和來自1000多名參與者的調查結果，揭示了GenAI安全現狀的令人擔憂的畫面：
這些發現凸顯了在安全防護方面存在的關鍵差距，使得許多GenAI系統極易受到惡意操縱和濫用。
與GenAI相關的安全風險不僅限于數據泄露。報告中確定的一些主要漏洞包括：
這些漏洞的影響可能非常深遠，從輕微的運營中斷到重大的數據泄露和法律后果。
組織需要采用針對AI的威脅建模實踐來應對GenAI帶來的獨特安全挑戰。這包括：
為了縮小GenAI采用與安全性之間的差距，組織應考慮以下最佳實踐：
以下列舉了幾款好用的GenAI相關的API：
隨著GenAI不斷革新行業，強大的安全措施的重要性不言而喻。組織必須縮小采用與安全之間的差距，以充分發揮這些強大技術的優勢，同時降低相關風險。
通過實施針對AI的威脅建模、采用GenAI安全性的最佳實踐以及培養持續學習和適應的文化，組織可以為安全的AI創新奠定堅實的基礎。在我們探索這一新領域時，成功的關鍵在于在利用GenAI的變革力量與確保我們AI系統的安全性和完整性之間取得適當的平衡。
GenAI革命已經到來，我們的安全實踐也應該隨之發展。您準備好保護您的AI未來了嗎？
原文鏈接：在生成式 AI 時代保護系統 – DZone