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生成式 AI正在改變游戲規則，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，為企業和個人打開了全新的可能性。然而，強大的能力伴隨著巨大的風險。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 的復雜性，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。

一、生成式 AI：創新與風險并存的前沿技術

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。不同于傳統 AI側重數據分析和分類，生成式 AI依托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）：通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于媒體、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。

二、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。從數據泄露到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了重大風險。以下是生成式 AI可能帶來的主要安全隱患：

1.數據泄露與隱私侵犯

生成式 AI面臨的最嚴重問題之一就是數據泄露。由于這些模型是在海量數據集上訓練的，它們可能會無意中復現訓練數據中的敏感信息，從而侵犯用戶隱私。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信息（PII）。對于受嚴格數據監管的行業（如醫療或金融領域），數據泄露可能會導致巨大的財務損失或聲譽損害。

2.惡意代碼生成

網絡犯罪分子可以利用生成式 AI創建惡意文本，包括惡意軟件（Malware）和勒索軟件（Ransomware）腳本。一些攻擊者已經開始使用 GPT生成復雜的網絡釣魚（Phishing）郵件，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來規避傳統安全工具的檢測。

3.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）被泄露，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信息。例如，Securiti研究人員曾演示過，在缺乏安全保護的情況下，攻擊者可以通過生成式 AI模型提取私人信息。

4.深度偽造（Deepfake）與欺詐

深度偽造（Deepfake）技術的精度正在不斷提高，并被用于身份冒充、虛假信息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，從而進行詐騙。

偽造視頻可能用于虛假新聞、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，深度偽造技術可能每年造成高達 2.5億美元的損失，主要來自欺詐和錯誤信息傳播。

5.偏見與倫理問題

生成式 AI依賴于已有數據進行訓練，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。

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會觸犯法律，導致企業面臨法律和倫理責任。

盡管生成式 AI提供了巨大的創新潛力，但同時也帶來了嚴重的數據安全、網絡攻擊、倫理偏見和社會工程攻擊風險。因此，企業和政府機構在應用生成式 AI時，必須采取適當的安全措施，以降低這些潛在威脅。

三、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，企業和機構必須采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：

1.數據隱私保護與差分隱私（Differential Privacy）

數據清理是減少 AI訓練數據泄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信息，以防止 AI模型無意中泄露敏感數據。

此外，差分隱私技術（Differential Privacy）可以進一步增強數據保護，它能夠確保模型在生成內容時不會暴露單個用戶的數據。目前，Google和 Apple等公司已經在其大規模 AI模型中采用了差分隱私來保護用戶信息。

2. AI審計與持續監控

定期審核 AI模型，并持續監測其輸出，有助于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泄露敏感信息，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）可以幫助組織符合隱私法規和安全要求，并確保 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。

3.加密與訪問控制

限制對 AI模型的訪問權限至關重要，企業可以采用基于角色的訪問控制（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。

4.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。

通過人類監督（Human-in-the-Loop），企業可以確保 AI生成的內容符合道德標準，并避免錯誤信息的傳播。

人工審核機制還可以提高 AI 系統的可信度，減少 AI自動化帶來的潛在風險。

生成式 AI的強大能力給企業和社會帶來了無限可能，同時也伴隨著數據隱私、網絡安全、倫理偏見等風險。只有通過隱私保護、持續監控、訪問控制和人工監督等多層次的安全措施，才能確保 AI的安全應用，防止其被惡意利用。

四、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數據安全平臺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，幫助企業在安全威脅發生之前及時檢測并響應可疑行為，防止安全事件升級為嚴重的數據泄露。

Lepide的核心優勢之一在于其能夠防止未經授權的訪問，最大程度地降低 AI驅動環境中的數據泄露風險。通過詳細的審計日志，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和全面掌控。

除了安全監控，Lepide還在合規性管理方面發揮著關鍵作用。它能夠自動化合規報告，并提供自定義安全警報，幫助企業遵守 GDPR、CCPA、HIPAA等嚴格的數據隱私法規，降低因違規導致的法律和經濟風險，確保敏感數據始終受到嚴格保護。

此外，Lepide采用 AI驅動的異常檢測技術，可以識別并響應異常的數據訪問模式。這種主動防御策略有助于及時發現內部威脅、AI濫用或潛在的網絡攻擊，確保企業能夠在安全事件發生前采取應對措施。

通過集成自動化風險評估、精細化訪問控制和先進的威脅情報，Lepide使企業能夠在確保數據安全和合規性的前提下，放心采用生成式 AI技術。

結論

生成式 AI正在重塑未來科技的發展，但它帶來的安全風險不容忽視。從數據泄露到 AI生成的惡意軟件，這些威脅都是真實存在且不斷演變的。然而，解決方案并不是回避 AI，而是通過加密、監控和道德治理等積極措施，確保 AI的安全使用。

通過結合強大的安全實踐與人工監督，企業可以在保證安全性的同時，充分釋放生成式 AI的潛力。關鍵在于在創新與責任之間找到平衡，確保 AI在推動技術進步的同時，始終遵循安全和倫理標準。

審核編輯 黃宇