在本文將介紹用于提示檢查和保護或人工智能防火墻的專用工具和框架。

生成式人工智能的崛起和新興的安全挑戰(zhàn)

生成式人工智能(AI)的飛速發(fā)展帶來了一個前所未有的創(chuàng)造力和創(chuàng)新時代。與此同時，這種變革性的技術(shù)也帶來了一系列新的安全挑戰(zhàn)，需要迫切關(guān)注。隨著人工智能系統(tǒng)變得越來越復(fù)雜，能夠自主生成從文本到圖像和視頻的各種內(nèi)容，惡意利用的可能性也呈指數(shù)級增長。包括網(wǎng)絡(luò)犯罪分子和國家行為者在內(nèi)的威脅行為者已經(jīng)認識到了這些生成式人工智能工具的力量，并正積極尋求利用它們進行不法活動。

特別是，由深度學(xué)習(xí)架構(gòu)(如生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GANs))和語言模型(如GPT(生成式預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換器))驅(qū)動的生成式人工智能，在內(nèi)容創(chuàng)建、文本生成、圖像合成等方面解鎖了令人矚目的能力。雖然這些進步為創(chuàng)新和生產(chǎn)力帶來了巨大的希望，但它們也帶來了深刻的安全挑戰(zhàn)。

人工智能驅(qū)動的社會工程攻擊

主要關(guān)注點之一是人工智能驅(qū)動的社會工程攻擊的興起。生成式人工智能可以用于創(chuàng)建高度逼真和個性化的網(wǎng)絡(luò)釣魚郵件、深度偽造內(nèi)容以及其他形式的篡改內(nèi)容，這些內(nèi)容甚至可以欺騙最警惕的人。這些攻擊可以大規(guī)模部署，對個人和組織都構(gòu)成巨大威脅。

人工智能集成應(yīng)用中的漏洞

將大型語言模型(LLM)集成到關(guān)鍵應(yīng)用中，如聊天機器人和虛擬助手，會引入新的漏洞。攻擊者可以通過諸如提示注入等技術(shù)來利用這些模型，從而迫使人工智能系統(tǒng)生成有害或敏感的輸出。惡意數(shù)據(jù)被用來破壞人工智能模型的訓(xùn)練，從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)中毒的潛在風險，這進一步加劇了安全風險。

專門的人工智能安全工具和框架

人工智能安全包含多方面的方法，涉及防止利用的主動措施、強大的認證機制、對異常的持續(xù)監(jiān)控以及快速響應(yīng)能力。這種方法的核心是提示檢查和保護的概念，類似于部署人工智能防火墻來仔細審查輸入、輸出和流程，從而降低風險并確保AI系統(tǒng)的完整性。

為了解決這些挑戰(zhàn)，開發(fā)用于提示檢查和保護的專門工具和框架，或稱為人工智能防火墻，已成為一項至關(guān)重要的任務(wù)。這些解決方案利用先進的人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)來檢測和緩解人工智能應(yīng)用程序中的安全威脅。

RobustIntelligence的人工智能防火墻

RobustIntelligence的AI防火墻為人工智能應(yīng)用提供實時保護，通過自動配置防護欄來應(yīng)對每個模型的具體漏洞。它涵蓋了廣泛的安全和威脅范圍，包括提示注入攻擊、不安全的輸出處理、數(shù)據(jù)中毒和敏感信息披露。

NightfallAI的人工智能防火墻是另一種顯著的解決方案，它使組織能夠保護其AI應(yīng)用免受各種安全風險的侵害。Nightfall的平臺可以通過API、SDK或反向代理進行部署，基于API的方法為開發(fā)者提供了靈活性和易用性。

英特爾(Intel)的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用人工智能技術(shù)也在人工智能安全領(lǐng)域發(fā)揮了重要作用。這套工具和庫，如流量分析開發(fā)工具包(TADK)，使得在網(wǎng)絡(luò)安全應(yīng)用(如Web應(yīng)用防火墻和下一代防火墻)中集成實時AI成為可能。這些解決方案利用人工智能和機器學(xué)習(xí)模型來檢測惡意內(nèi)容和流量異常。

除了這些專用工具之外，更廣泛的人工智能治理框架和標準，如經(jīng)濟合作與發(fā)展組織(OECD)、聯(lián)合國教科文組織(UNESCO)和國際標準化組織/國際電工委員會(ISO/IEC)制定的框架和標準，為確保AI系統(tǒng)的可信和負責任的開發(fā)和部署提供了寶貴的指導(dǎo)。像IBM這樣的公司已經(jīng)引入了保護生成式人工智能的框架。這些原則和指南可以為AI防火墻的實施提供整體方法。

此外，還出現(xiàn)了多種工具和框架來加強AI安全并促進提示檢查和保護。這些解決方案利用了包括異常檢測、行為分析和對抗性訓(xùn)練在內(nèi)的多種技術(shù)組合。這些工具和框架為AI應(yīng)用的安全性提供了增強的保護，并有助于確保人工智能系統(tǒng)的穩(wěn)健運行。

請注意，以上內(nèi)容僅供參考，具體工具和功能可能因不同產(chǎn)品和版本而有所差異。在實施任何人工智能防火墻解決方案時，建議進行詳細的評估和測試，以確保其適用于您的特定環(huán)境和需求。

AIGuard

AIGuard是一個專為AI環(huán)境設(shè)計的集成安全平臺，它采用先進算法實時檢測和中和對抗性輸入、未授權(quán)訪問嘗試和異常行為模式。該平臺提供與現(xiàn)有人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的無縫集成和可定制的策略，以適應(yīng)多樣化的用例。

DeepShield

DeepShield由領(lǐng)先的AI安全研究人員開發(fā)，是一個全面的框架，用于保護深度學(xué)習(xí)模型免受攻擊。它包含了諸如輸入凈化、模型驗證和運行時監(jiān)控等技術(shù)，以主動檢測和緩解威脅。DeepShield的模塊化架構(gòu)使其能夠輕松部署于各種人工智能應(yīng)用中，從自然語言處理到計算機視覺。

SentinelAI

SentinelAI是一個基于云的人工智能安全平臺，它將機器學(xué)習(xí)算法與人為監(jiān)督相結(jié)合，為人工智能系統(tǒng)提供全天候保護。它提供動態(tài)風險評估、模型可解釋性和威脅情報集成等功能，使組織能夠有效地應(yīng)對不斷變化的安全威脅。

結(jié)論

隨著生成式人工智能時代的不斷發(fā)展，對強大的人工智能安全的需求從未如此迫切。通過利用專門的工具和框架，組織特別是企業(yè)可以保護其人工智能應(yīng)用，保護敏感數(shù)據(jù)，并構(gòu)建對不斷變化的威脅環(huán)境的韌性。上述專門工具和框架所促進的即時檢查和保護，是這一努力中不可或缺的保障，使人們能夠在利用人工智能創(chuàng)新帶來的好處的同時，防范其固有的風險。通過采用主動和自適應(yīng)的人工智能安全方法，可以自信地應(yīng)對生成式人工智能時代的復(fù)雜性，為后代確保一個更安全、更韌性的技術(shù)環(huán)境。