为AI助力的应用程序建立治理框架_13页_847kb

为AI助力的应用程序建立治理框架总结

核心内容

随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，越来越多的企业正在部署AI辅助的应用程序，以提高效率和创新能力。然而，AI的广泛应用也带来了新的安全风险和治理挑战，传统网络安全方法难以应对。因此，企业需要建立专门的治理框架，以确保AI系统的安全、合规和可控。

主要观点

• AI的快速发展：AI技术正以前所未有的速度演进，企业必须快速适应，以保持竞争力。
• AI带来的新风险：包括数据完整性、模型性能监控、偏见审核、访问控制、数据中毒攻击、模型可问责性等。
• 治理框架的必要性：企业需要从设计阶段就将安全和治理考虑纳入AI开发流程，以降低风险并确保负责任的AI使用。
• 安全与合规的融合：AI治理需与法律、道德和业务团队紧密协作，以应对多维度的挑战。

关键信息

AI的现状与安全隐患

• 企业正在广泛采用AI辅助应用程序，如代码助手、聊天机器人等。
• 47%的企业担心AI生成代码的安全风险。
• AI系统在云基础设施中运行，可能引入新的安全漏洞。

AI技术分类与用例

安全领导者需关注的AI风险

• 快速变化的技术环境：AI技术更新迅速，安全团队需灵活应对。
• 新型威胁检测：如数据中毒、模型规避、隐藏偏见等。
• 补救成本高昂：修复AI模型漏洞可能需要重新训练模型，耗时耗资。
• 合规与治理挑战：AI系统可能涉及法律、道德和隐私问题，需符合GDPR、HIPAA、欧盟AI法案等法规。

建议的治理框架

治理框架应围绕可视性和控制能力两个核心方面展开：

可视性

• 模型清单：记录所有部署的AI模型，包括来源、用途、数据流等。
• 数据分类与追踪：识别并分类用于训练、推理和微调的数据，确保可追溯性。
• 用例文档：明确AI的用途、影响范围、风险评估和缓解措施。
• 访问控制：跟踪谁在使用AI系统，包括人员和机器身份。

控制

• 模型审批机制：制定模型使用和部署的政策，明确哪些模型被认可。
• 数据使用政策：规范敏感数据的使用，防止数据泄露和滥用。
• 用例审批政策：对高风险用例（如医疗诊断、雇佣决策）进行严格审查。
• AI代理管理：对具备自主决策能力的AI代理设定权限、边界和监控机制。
• 合规监督：确保AI政策与相关法律法规和行业标准保持一致。

Prisma Cloud AI Security Posture Management（AI-SPM）

Prisma Cloud 提供了一套全面的AI治理解决方案，包括：

• AI模型发现与盘点：识别企业内所有AI模型及其数据源。
• 数据暴露预防：检测和分类训练数据，防止敏感信息泄露。
• 态势与风险分析：扫描整个AI部署流程，识别配置错误和访问控制漏洞。
• 合规支持：与欧盟AI法案、GDPR等法规保持同步，支持持续合规性审核。
• 无缝集成：与Code to Cloud™平台集成，实现统一的云原生安全控制。

总结

AI的快速演进为企业带来了前所未有的机遇，同时也伴随着复杂的治理和安全挑战。为了有效应对这些挑战，企业应建立全面的治理框架，涵盖模型、数据、用例和访问控制等多个层面。同时，安全团队需与法律、合规和数据科学团队紧密合作，以确保AI系统的安全、透明和负责任的使用。Prisma Cloud AI-SPM作为一种工具，可以帮助企业实现这一目标，通过提供可视性和控制能力，支持企业在AI时代实现可持续的安全创新。