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

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英國國家網路安全中心 (NCSC) 呼籲關注 AI 系統的安全性 (2025年3月13日)

隨著人工智慧 (AI) 技術日益成熟，並廣泛應用於各行各業，英國國家網路安全中心 (NCSC) 在 2025 年 3 月 13 日發布了一篇重要的部落格文章，標題為“考慮 AI 系統的安全性”，提醒我們 AI 系統的安全性問題已不容忽視。 這篇文章不僅闡述了 AI 系統面臨的獨特安全風險，也提出了針對這些風險的解決方案和建議，旨在確保 AI 技術在安全可靠的環境中發展和應用。

為什麼要關注 AI 系統的安全性？

傳統的網路安全通常聚焦於保護電腦系統、網路和數據免受未授權的訪問和攻擊。然而，AI 系統的複雜性和特性使其面臨更加獨特的安全挑戰。以下是一些關鍵原因：

  • 數據依賴性: AI 系統的訓練和運行嚴重依賴大量數據。這些數據可能包含敏感信息，因此必須確保其安全性，避免洩露或被篡改。此外，惡意行為者可能會利用精心設計的數據（稱為“對抗性樣本”）來欺騙 AI 系統，使其做出錯誤的判斷。
  • 模型漏洞: AI 模型本身也可能存在漏洞，這些漏洞可能被攻擊者利用來竊取模型信息、控制模型的行為或造成其他損害。例如，模型逆向工程允許攻擊者重建訓練數據，從而洩露敏感信息。
  • 複雜性和不透明性: AI 系統往往非常複雜且不透明，這使得安全專家難以理解其內部工作原理，從而更難以檢測和修復安全漏洞。這種“黑盒”特性也增加了評估 AI 系統安全性的難度。
  • 供應鏈風險: AI 系統的開發和部署通常涉及多個供應商和組件，這增加了供應鏈攻擊的風險。攻擊者可以通過入侵供應鏈中的某個環節來影響 AI 系統的安全性。
  • 惡意使用: AI 技術本身可以被用於惡意目的，例如開發更有效的網路攻擊工具、創建深度偽造 (Deepfake) 或自動化惡意程式碼的生成。

NCSC 提出的主要安全考量：

NCSC 的部落格文章重點強調了以下幾個關鍵的安全考量：

  • 數據安全:

    • 數據完整性: 確保用於訓練和運行 AI 系統的數據是準確、完整和可信的。實施嚴格的數據驗證和審計機制，防止數據被篡改。
    • 數據機密性: 保護敏感數據免受未授權的訪問和洩露。採用數據加密、訪問控制和數據脫敏等技術。
    • 數據來源控制: 追蹤數據的來源和傳播路徑，確保數據的合法性和合規性。

  • 模型安全:

    • 模型保護: 保護 AI 模型免受竊取、篡改和逆向工程的風險。可以使用模型加密、水印和訪問控制等技術。
    • 對抗性魯棒性: 提高 AI 模型對抗對抗性樣本的能力。採用對抗性訓練和其他防禦技術。
    • 模型可解釋性: 提高 AI 模型的可解釋性，以便更好地理解其內部工作原理，並更容易檢測和修復安全漏洞。

  • 系統安全:

    • 安全設計: 在 AI 系統的設計階段就考慮安全性問題，並將安全要求納入設計規範。
    • 安全開發: 採用安全的軟體開發實踐，確保 AI 系統的代碼和組件是安全的。
    • 安全部署: 在 AI 系統的部署過程中，實施嚴格的安全控制措施，例如安全配置和訪問控制。
    • 安全監控: 對 AI 系統進行持續的監控，及時發現和響應安全事件。

  • 治理和管理:

    • 安全政策: 制定明確的安全政策和程序，規範 AI 系統的開發、部署和使用。
    • 風險評估: 定期進行風險評估，識別 AI 系統面臨的安全風險，並制定應對措施。
    • 安全培訓: 對 AI 系統的開發人員、管理員和用戶進行安全培訓，提高他們的安全意識和技能。
    • 協作和資訊共享: 與其他組織和專家分享安全信息和最佳實踐，共同應對 AI 系統的安全挑戰。

如何具體實施這些建議？

NCSC 的部落格文章只是開端，具體如何將這些建議落實到實際操作中，需要更深入的思考和規劃。以下是一些更具體的建議：

  • 建立跨學科團隊: AI 安全不僅僅是網路安全的問題，更需要 AI 工程師、數據科學家、法律專家和倫理學家等不同領域的專家共同合作，才能有效地識別和應對 AI 系統的安全風險。
  • 制定具體的安全標準和指南: 需要針對不同的 AI 應用場景制定具體的安全標準和指南，例如針對自動駕駛汽車、醫療診斷系統和金融風控系統等。
  • 開發自動化的安全工具和技術: 開發自動化的安全工具和技術，可以幫助安全專家更有效地檢測和修復 AI 系統的安全漏洞，例如自動化的對抗性樣本生成工具和模型漏洞分析工具。
  • 加強國際合作: AI 技術的發展是全球性的，因此需要加強國際合作，共同應對 AI 系統的安全挑戰，例如共享安全信息和最佳實踐，合作開發安全技術和標準。
  • 促進公眾對 AI 安全的認識: 提高公眾對 AI 安全的認識，可以幫助他們更好地理解 AI 技術的風險和益處，並促進負責任的 AI 技術發展。

結論：

NCSC 的這篇部落格文章是一個重要的提醒，我們必須認真對待 AI 系統的安全性問題。隨著 AI 技術的快速發展，我們需要不斷學習和適應，確保 AI 技術在安全可靠的環境中發展和應用，為人類帶來福祉，而不是帶來潛在的風險。 只有透過持續的努力和關注，才能確保 AI 技術的發展符合我們的社會價值觀，並最大限度地發揮其潛力。

這篇文章的發布標誌著英國政府對 AI 安全的重視，也呼籲全球的政府、企業和個人都應該關注 AI 系統的安全性問題，並採取積極的措施來確保 AI 技術的安全可靠發展。

考慮AI系統的安全性

人工智慧提供了新聞。

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2025-03-13 12:05，’考慮AI系統的安全性’ 根據 UK National Cyber Security Centre 發布。請撰寫一篇詳細的文章，包含相關資訊，並以易於理解的方式呈現。


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