AI在金融和医疗领域应用的数据安全挑战与应对

AI在金融和医疗领域应用的数据安全挑战与应对

随着人工智能技术的飞速发展，AI在金融和医疗领域的应用日益广泛。从风险评估到精准诊断，AI正为这两个数据密集型行业带来前所未有的机遇。然而，机遇背后也伴随着挑战，其中最突出的就是数据安全问题。如何在推动AI应用的同时保护敏感数据，成为业界和监管层共同关注的焦点。

AI在金融和医疗领域的应用，本质上是基于大数据的分析和预测。然而，这种依赖性也带来了独特的安全挑战。根据北京天空卫士网络安全技术有限公司杨明非的分析，这些挑战主要体现在三个方面：

模型本身的安全问题

AI模型的训练和运行过程可能遭受数据污染、模型中毒等攻击。例如，恶意输入可能诱导模型产生错误结果或偏见。尽管大多数模型内置了敏感内容过滤机制，但这些机制仍可能被绕过。在金融领域，这可能导致错误的交易决策；在医疗领域，则可能影响诊断准确性。

输入输出安全问题

AI系统处理的数据往往包含敏感信息。在金融领域，这包括个人财务数据、交易记录等；在医疗领域，则涉及患者病历、检查结果等。如果输入输出环节的安全措施不足，可能导致隐私泄露或企业机密外泄。此外，跨境数据传输还可能引发合规性问题。

控制安全问题

在一些需要反馈控制的场景中，如医疗机器人或智能投顾系统，AI系统的控制安全尤为重要。异常情况下的失控风险，可能对用户造成直接伤害。例如，医疗机器人在手术中的误操作，或智能投顾的错误决策，都可能带来严重后果。

面对这些挑战，业界已经开始探索有效的解决方案。以蚂蚁集团的“蚁天鉴”平台为例，该平台在金融和医疗领域的应用提供了有益的借鉴。

金融领域的应用

在金融场景中，“蚁天鉴”从三个方面保障大模型应用安全：

1. 大模型训练与推理风险管控
2. 大模型风险点全方位评测
3. 大模型用户交互风险管控

以蚂蚁AI金融助理“支小宝”为例，通过内嵌的一致性检验和金融价值对齐机制，确保数据的准确性和金融逻辑的严格性。这种多层次的安全防护体系，有效防范了潜在风险。

医疗领域的应用

在医疗场景中，上海市第一人民医院引入“蚁天鉴”平台，利用其安全前置护栏技术，精准杜绝医院关注的风险。该技术确保医疗大模型生成的内容符合医疗安全和专业标准，有效应对信息安全与隐私保护、双向内容风险防控等问题。

除了具体的技术解决方案，企业还需要从整体上提升数据安全能力。这包括：

• 数据分类分级：根据敏感度和重要性对数据进行分类，实施差异化保护策略。
• 建立安全管理体系：构建以数据为中心的安全治理体系，覆盖数据全生命周期。
• 定期安全培训：提升员工的数据安全意识，确保每个人都了解自己的责任。

在全球范围内，数据安全和隐私保护的监管力度正在不断加强。2024年，中国在国家安全、网络安全、数据安全等领域出台了一系列重要法规。例如，新修订的《中华人民共和国保守国家秘密法》和《中华人民共和国保守国家秘密法实施条例》进一步明确了国家秘密的范围和管理要求。工信部、国家金融监督管理总局等部门也在各自领域推进网络安全和数据保护工作。

在国际上，欧盟和美国等主要经济体也在加强数据安全监管。欧盟的《网络安全条例》和《网络弹性法案》、美国的《企业网络安全评估与改善指南》等，都反映了全球对数据安全的重视程度。

这些政策对AI应用产生了深远影响。一方面，它们提高了企业的合规成本；另一方面，也推动了数据安全技术的发展。对于金融和医疗行业来说，遵守这些法规不仅是法律要求，更是赢得用户信任的关键。

随着AI技术的不断发展，数据安全问题将变得更加复杂。一方面，AI模型的智能化程度不断提高，可能带来新的安全风险；另一方面，AI本身也可以成为解决安全问题的工具。正如杨明非所言，未来我们将见证一场“AI对抗AI”的新局面。黑客可能利用AI进行攻击，而企业则需要运用AI进行防护，这种智能对抗将推动安全技术的持续升级。

在这样的背景下，数据安全能力将成为企业核心竞争力的重要组成部分。那些能够有效管理数据安全风险、充分利用AI技术优势的企业，将在未来的市场竞争中占据先机。正如清华大学长聘副教授李琦所说，大模型安全应用是一个新兴领域，研究和应用尚处于起步阶段。随着技术的不断进步和实践经验的积累，我们有望构建更加完善的大模型安全体系。

在AI驱动的未来，数据安全不仅是技术问题，更是关乎企业生存和发展的关键。金融和医疗行业作为数据安全的“重镇”，需要持续关注这一领域的发展，不断提升自身的安全防护能力。只有这样，才能在享受AI带来的便利的同时，确保用户数据的安全。