GenAI浪潮下的数据安全挑战与机遇

在数字化浪潮的推动下，生成式人工智能（GenAI）正以惊人的速度席卷各行各业，为企业带来了前所未有的变革与机遇。然而，随着GenAI的广泛应用，数据安全问题也日益凸显，成为企业不可忽视的重要议题。近日，IDC发布的一份关于GenAI数据安全的白皮书，为我们深入剖析了这一领域的现状与挑战。

 

 

随着GenAI技术的快速发展，企业对于数据的依赖程度日益加深。然而，数据安全并不遵循传统网络安全技术的原则，其风险是有条件的，取决于数据的使用方式、使用对象以及使用时间。这给数据安全团队带来了巨大的挑战，需要他们制定更为精细、灵活的政策来控制数据的访问和使用。
 

此外，GenAI技术的引入还带来了一系列新的数据安全挑战。例如，GenAI可能将公开或非有价值的数据组合成敏感或机密的内容，从而增加了数据泄露的风险。同时，数据投毒、训练偏差以及隐私和合规风险等问题也层出不穷，给企业的数据安全防护带来了更大的压力。

 

面对GenAI带来的数据安全挑战，企业不能继续沿用传统的安全循环模式，即新技术出现后，企业先实施再应对风险。这种模式已经无法满足GenAI时代的数据安全需求。相反，企业需要采取更为积极主动的安全策略，打破安全循环，提前布局数据安全防护体系。
 

IDC的白皮书指出，企业应制定明确的GenAI使用指南，并严格控制敏感数据在GenAI所有应用中的使用。同时，企业还需要扩展现有工具的使用，以记录和强制执行数据安全政策。此外，GenAI模型共享敏感数据相关的安全和隐私风险也是至关重要的。
 

面对新机遇 需侧重应用与注重安全
 

尽管GenAI技术的引入为数据安全带来了新的挑战，但它同时也为企业开启了前所未有的机遇之门。借助GenAI的强大能力，企业能够更高效地挖掘和分析数据，使得业务决策更加科学、准确。在网络安全领域，GenAI的潜力尤为巨大，它不仅能够通过智能分析和预测，主动识别并预警潜在威胁，从而帮助企业提前构建防御措施，而且还能自动化处理海量的安全事件，显著提升处理效率，减轻人工负担。


 

以行业内的企业为例，奇安信充分利用GenAI技术，构建了涵盖AI安全框架、解决方案、评估服务及评估工具的全面AI安全应对方案。这一方案不仅确保了模型生命周期内的安全防护与检测，还特别针对大模型特有的风险进行了深入评估，有力保障了模型训练数据的安全可靠及生成内容的合规性。
 

同样，威胁猎人针对超大流量场景下的API安全管理难题，推出了高效的解决方案。该方案通过采用统一管理中心与多分析节点架构，实现了对不同网络环境和流量规模的灵活适配，提供了卓越的数据查询与分析能力，助力企业全面提升API资产覆盖率，构建起安全可靠的API管理体系。
 

而云科安信则凭借GenAI技术，打造了白泽攻击面管理平台。这一平台以攻击者视角为切入点，全面洞察企业网络空间IT资产风险，帮助客户实时掌控资产动态，并及时提出收敛资产暴露面的有效建议。同时，云科安信还推出了SAG应用防火墙，与白泽攻击面管理平台形成互补，共同构建起最小攻防闭环，为企业提供了更加全面、可靠的网络安全防护。
 

通过以上行业案例，可以发现GenAI技术在网络安全领域展现出强大的应用潜力，它利用智能分析和预测、自动化处理安全事件等先进手段，不仅显著提升了安全防御的效率和准确性。还能迅速识别并响应潜在威胁，有效降低安全漏洞被利用的风险，从而为企业信息安全提供有力保障。


 

然而，我们也不能忽视GenAI技术本身存在的风险以及人为因素对网络安全的影响。一方面，GenAI技术可能面临数据泄露、模型被攻击等风险，这些风险一旦发生，可能会对企业的信息安全造成严重后果。另一方面，人为因素也是网络安全中不可忽视的一环，员工的疏忽、恶意行为或不当操作都可能给企业的信息安全带来威胁。
 

因此，在利用GenAI技术提升网络安全防御能力的同时，也需要采取一系列措施来降低其风险并减少人为因素的影响。这包括加强数据保护、提高模型的安全性、加强员工的安全意识和培训、建立完善的安全管理制度等。
 

更重要的是，要实现真正的信息安全保护，需要将GenAI与人工智能的其他技术相结合，实现人机协同作战。通过人与技术的紧密结合，可以充分发挥各自的优势，共同应对网络安全挑战。人可以提供判断、决策和应急处理的能力，而GenAI则可以提供高效的数据分析和自动化处理能力。只有将这两者有机结合起来，才能构建起更加完善、可靠的网络安全防御体系，真正保护好企业的信息安全。