英國國家網絡安全中心 (NCSC) 發布：2025 年 AI 系統安全思考指南
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 “考慮 AI 系統的安全性”，揭示了日益複雜的 AI 系統所帶來的安全挑戰，並為組織機構提供指導，幫助他們在設計、開發和部署 AI 系統時將安全放在首位。這篇博文不僅闡明了潛在的安全風險，還提供了實用的建議，旨在建立更安全、更可靠的 AI 生態系統。
AI 系統安全的重要性
AI 技術正在以前所未有的速度滲透到我們生活的方方面面，從自動駕駛汽車到醫療診斷，再到金融詐欺偵測。隨著 AI 系統在關鍵基礎設施和敏感領域的應用日益廣泛，確保這些系統的安全變得至關重要。
想像一下：一個用於控制電網的 AI 系統如果受到攻擊，可能會導致大面積停電，造成嚴重經濟損失和社會動盪。或者，一個用於醫療診斷的 AI 系統如果被篡改，可能會產生錯誤的診斷結果，危及患者的生命。
NCSC 的這篇博文強調，AI 系統的安全問題不僅僅是一個技術挑戰，更是一個涉及法律、倫理和社會責任的複雜議題。
AI 系統安全面臨的獨特挑戰
與傳統軟件系統相比，AI 系統的安全面臨著一些獨特的挑戰：
- 數據依賴性： AI 系統的性能高度依賴於訓練數據的質量和數量。如果訓練數據被污染、偏差或不完整，可能會導致 AI 系統產生錯誤或不公平的結果，甚至被惡意利用。
- 黑盒特性： 許多 AI 系統 (尤其是基於深度學習的模型) 具有 “黑盒” 特性，其內部運作機制難以理解。這使得我們難以評估其安全性和魯棒性，也難以診斷和修復安全漏洞。
- 對抗性攻擊： AI 系統容易受到對抗性攻擊，即通過對輸入數據進行微小的、人眼難以察覺的修改，就可以讓 AI 系統產生錯誤的輸出。例如，一個經過特殊設計的貼紙，可以讓自動駕駛汽車的交通標誌識別系統誤判。
- 模型盜竊和逆向工程： AI 模型本身也是有價值的知識產權，容易被盜竊和逆向工程。攻擊者可以通過竊取 AI 模型，了解其內部運作機制，進而找到其安全漏洞。
NCSC 提出的安全思考框架
為了幫助組織機構更好地應對 AI 系統的安全挑戰，NCSC 在博文中提出了一個全面的安全思考框架，涵蓋以下幾個關鍵方面：
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了解 AI 系統的風險：
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識別潛在的威脅： 組織機構需要識別針對其 AI 系統的潛在威脅，例如數據污染、對抗性攻擊、模型盜竊等。
- 評估風險的影響： 組織機構需要評估這些風險可能造成的影響，包括經濟損失、聲譽損害、安全事故等。
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根據風險等級制定安全策略： 根據風險評估結果，制定相應的安全策略和措施，確保 AI 系統的安全運行。
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從設計之初考慮安全：
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安全設計原則： 將安全設計原則融入到 AI 系統的開發流程中，例如最小特權原則、縱深防禦原則等。
- 安全開發實踐： 採用安全開發實踐，例如代碼審查、漏洞掃描、滲透測試等，及早發現和修復安全漏洞。
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安全架構設計： 設計安全的 AI 系統架構，包括數據存儲、模型訓練、部署環境等，確保數據安全和系統安全。
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安全地管理 AI 系統的數據：
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數據安全： 採取適當的措施保護 AI 系統的訓練數據，防止數據洩露、篡改和污染。
- 數據質量： 確保訓練數據的質量，避免數據偏差和不完整性，提高 AI 系統的準確性和可靠性。
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數據合規性： 遵守相關的數據隱私法規，例如 GDPR，保護用戶的個人數據。
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持續監控和測試 AI 系統的安全：
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安全監控： 部署安全監控系統，實時監控 AI 系統的運行狀態，及早發現異常行為和安全事件。
- 安全測試： 定期對 AI 系統進行安全測試，包括漏洞掃描、滲透測試、對抗性攻擊測試等，評估系統的安全性和魯棒性。
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事件響應： 建立完善的安全事件響應機制，及時處理安全事件，降低安全風險。
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確保 AI 系統的可解釋性和可控性：
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可解釋性： 提高 AI 系統的可解釋性，使其決策過程更加透明和可理解，方便用戶理解和信任。
- 可控性： 確保 AI 系統的可控性，使其能夠按照預期的目標運行，避免產生意外或不良的後果。
- 人機協作： 在 AI 系統的決策過程中，充分考慮人類的判斷和經驗，實現人機協作，提高決策的準確性和合理性。
實際應用與案例
NCSC 的指南並非僅僅停留在理論層面，而是提供了許多實際的應用和案例：
- 自動駕駛汽車： 針對自動駕駛汽車的對抗性攻擊測試，可以幫助汽車製造商發現並修復安全漏洞，提高自動駕駛汽車的安全性。
- 醫療診斷系統： 通過加強醫療診斷系統的數據安全，可以保護患者的個人隱私，避免醫療診斷系統被用於非法目的。
- 金融詐欺偵測系統： 通過監控金融詐欺偵測系統的運行狀態，可以及早發現詐欺行為，保護用戶的財產安全。
結論
NCSC 的這篇博文是對 AI 系統安全領域的一次重要貢獻，它不僅提醒了我們 AI 系統安全的重要性，也提供了一個全面的安全思考框架，幫助組織機構更好地應對 AI 系統的安全挑戰。
隨著 AI 技術的不斷發展，AI 系統的安全問題將會變得越來越複雜。我們需要不斷學習和探索新的安全技術，加強國際合作，共同建立更安全、更可靠的 AI 生態系統。
給讀者的建議
- 深入閱讀 NCSC 的博文： 仔細閱讀 NCSC 的原始博文，了解更多細節和具體建議。
- 學習 AI 安全相關知識： 通過學習 AI 安全相關知識，提高自身對 AI 系統安全的認識和理解。
- 參與 AI 安全社區： 加入 AI 安全社區，與其他專家和研究人員交流經驗，共同探索 AI 安全的解決方案。
- 將安全融入到 AI 系統的整個生命週期： 從設計、開發、部署到維護，將安全融入到 AI 系統的整個生命週期中，確保 AI 系統的安全運行。
希望這篇文章能夠幫助您理解 NCSC 的博文內容，並為您在 AI 系統安全方面提供一些有用的參考。 請記住，保障 AI 系統安全是我們共同的責任！
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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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