考慮AI系統的安全性, UK National Cyber Security Centre

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英國國家網絡安全中心 (NCSC) 深度解析：2025 年 AI 系統安全考量

2025 年 3 月 13 日，英國國家網絡安全中心 (NCSC) 發布了一篇重要的博文，題為 “考慮 AI 系統的安全性” (Thinking about Security AI Systems)。這篇文章深入探討了日益普及的 AI 系統所帶來的安全挑戰，並為開發者、組織和使用者提供了關鍵的指引。 隨著 AI 在各個領域的應用不斷擴大，理解並應對與其相關的安全風險變得至關重要。

AI 的普及：機遇與挑戰並存

AI 系統，從自動駕駛汽車到金融交易算法，再到醫療診斷工具，正在以前所未有的速度改變我們的生活和工作方式。它們能夠自動執行複雜的任務，提高效率，並提供新的洞察力。然而，這種快速的發展也帶來了新的安全挑戰。

NCSC 指出，傳統的安全模型可能不足以應對 AI 系統的獨特性。 AI 系統的複雜性、數據依賴性和學習能力使其更容易受到新型攻擊和漏洞利用。

NCSC 強調的關鍵安全考量

NCSC 的博文重點強調了以下幾個 AI 系統安全方面的關鍵考量：

  • 數據完整性和來源： AI 系統的性能高度依賴於它們訓練所用的數據。如果數據被損壞、篡改或包含偏見，AI 系統的行為可能會受到嚴重影響。攻擊者可能會試圖通過 “數據投毒 (Data Poisoning)” 來影響 AI 模型的訓練過程，使其產生錯誤的結果或執行惡意操作。 因此，確保數據的完整性和來源的可追溯性至關重要。這包括：

    • 驗證數據的來源： 確保數據來自可信的來源，並驗證其真實性。
    • 數據清理和預處理： 消除數據中的錯誤、偏見和異常值。
    • 監控數據輸入： 持續監控數據輸入，以檢測潛在的數據投毒攻擊。

  • 模型完整性： AI 模型本身也可能成為攻擊的目標。攻擊者可能會試圖竊取、複製或篡改模型，以實現惡意目的。“模型竊取 (Model Stealing)” 是一種常見的攻擊方式，攻擊者通過觀察模型的輸入和輸出，試圖重建或複製模型。 保護模型完整性的方法包括：

    • 訪問控制： 限制對模型的訪問權限，只允許授權人員訪問。
    • 加密： 對模型進行加密，防止未經授權的訪問和複製。
    • 模型水印： 在模型中嵌入水印，以便追蹤模型的來源和識別未經授權的複製。

  • 可解釋性和可調試性： 許多 AI 系統，特別是深度學習模型，往往是 “黑盒”，難以理解其決策過程。這使得識別和修復錯誤變得更加困難。 提高 AI 系統的可解釋性和可調試性是至關重要的，這可以通過以下方式實現：

    • 使用可解釋性算法： 選擇更易於解釋的 AI 算法。
    • 建立模型監控系統： 監控模型的性能和行為，以便及早發現異常情況。
    • 記錄決策過程： 記錄模型的決策過程，以便進行審計和分析。

  • 對抗性攻擊： “對抗性攻擊 (Adversarial Attacks)” 指的是通過對輸入數據進行微小的、人眼難以察覺的修改，欺騙 AI 系統產生錯誤的輸出。例如，在自動駕駛系統中，對抗性攻擊者可能會在交通標誌上添加微小的貼紙，導致系統錯誤地識別交通標誌，從而造成事故。 防禦對抗性攻擊的方法包括：

    • 對抗性訓練： 使用包含對抗性樣本的數據集訓練模型，使其能夠更好地抵抗對抗性攻擊。
    • 模型強健性測試： 使用各種對抗性攻擊方法測試模型的強健性，並根據測試結果進行改進。
    • 輸入驗證： 對輸入數據進行驗證，以檢測潛在的對抗性樣本。

  • 供應鏈安全： AI 系統的開發和部署通常涉及多個供應商和組件。如果供應鏈中的任何一個環節存在安全漏洞，整個系統的安全都可能受到威脅。 確保供應鏈安全的方法包括：

    • 進行供應商風險評估： 對供應商進行風險評估，以確保其具有良好的安全措施。
    • 實施供應鏈安全控制： 實施供應鏈安全控制，例如驗證組件的來源和完整性。
    • 建立事件響應機制： 建立事件響應機制，以便及時處理供應鏈安全事件。

NCSC 給出的建議

基於以上考量，NCSC 提供以下建議：

  • 安全設計： 從一開始就將安全融入 AI 系統的設計過程中。
  • 風險評估： 定期進行風險評估，以識別和評估 AI 系統的安全風險。
  • 測試和驗證： 對 AI 系統進行嚴格的測試和驗證，以確保其安全性。
  • 監控和響應： 持續監控 AI 系統的性能和行為，並建立事件響應機制。
  • 合作和信息共享： 與同行、供應商和監管機構合作，分享安全信息和最佳實踐。

結論：迎接 AI 安全的挑戰

AI 系統的安全是一個複雜且不斷發展的領域。NCSC 的這篇博文為開發者、組織和使用者提供了一個重要的起點，幫助他們理解並應對與 AI 相關的安全挑戰。通過將安全融入 AI 系統的設計、開發和部署過程中，我们可以最大限度地利用 AI 的優勢，同時降低其潛在的風險。

NCSC 的指導意義不僅限於英國，而是對全球的 AI 安全發展都具有參考價值。 隨著 AI 技術的不斷發展，我們需要持續學習、適應和創新，以確保 AI 系統的安全和可靠性。

考慮AI系統的安全性

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