ChatGPT安全指南：保护你的个性化文本生成
ChatGPT安全指南：保护你的个性化文本生成
生成式AI安全风险日益严峻
随着ChatGPT等生成式AI工具的广泛应用，其安全性成为企业必须面对的重要课题。根据IDC预测，到2025年全球AI安全解决方案市场规模将突破200亿美元，年复合增长率超过30%。与此同时，Gartner预估到2025年约30%的网络攻击将利用生成式AI技术。这些数据表明，生成式AI安全问题已迫在眉睫。
技术层面的安全风险
- 网络钓鱼和垃圾邮件
生成式AI让网络钓鱼变得更加危险。以前，网络钓鱼邮件往往容易识别，因为它们可能包含拼写错误、语法错误和别扭的措词。但现在，借助ChatGPT，诈骗者可以轻松生成高度逼真的邮件，使其更难被发现。此外，诈骗者还可以利用AI技术创建令人信服的虚假客户服务聊天机器人，骗取用户钱财。
- 数据泄露
2023年3月，ChatGPT的创造者OpenAI就曾发现一个安全问题，导致一些用户能够看到其他用户的对话历史记录。此外，据报道，ChatGPT-Plus订阅者的支付相关信息也可能已泄露。虽然OpenAI发布了关于该事件的报告并解决了问题的根源，但这并不能阻止未来出现新问题。随着黑客数量的增加，任何在线服务都存在意外泄露和网络安全漏洞的风险。
- 隐私问题
OpenAI的ChatGPT常见问题解答建议不要共享敏感信息，并提醒用户无法删除提示词。同一个常见问题解答还声明，ChatGPT会保存对话，供OpenAI审核用于训练目的。这种数据存储方式引发了严重的隐私担忧。
应用层面的安全风险
- 社会工程学攻击
生成式AI可以生成高度逼真的伪造内容，包括假新闻、虚假的社交媒体帖子、欺诈性邮件等。这些伪造内容可能会误导用户，传播虚假信息，或欺骗企业员工做出错误的决策。例如，包头市公安局电信网络犯罪侦查局曾发布一起使用智能AI技术进行电信诈骗的案件，犯罪分子通过AI换脸技术在10分钟内骗走430万元。
- 偏见与歧视
生成式AI之所以可能存在歧视与偏见，主要是由于其训练数据和模型设计的特点。来自于互联网的训练数据反映了现实世界中的偏见，包括种族、性别、文化、宗教和社会地位等方面。在训练数据的处理过程中，可能没有足够的筛选和清洗措施来排除带有偏见的数据。同样，在生成式AI的模型设计和算法选择中，可能没有足够的注意力放在减少偏见方面。算法模型在学习过程中会捕捉到训练数据中的偏见，导致生成的文本也带有类似的偏见。
- 隐私保护的妥协
在使用生成式AI产品的过程中，为了追求高效的自动化和个性化服务，企业和个人可能会在隐私保护方面进行一些妥协，允许生成式AI对部分隐私数据进行收集。除了用户在使用过程中将个人隐私内容透露给生成式AI，生成式AI还可能分析用户输入的内容，通过算法来推测用户的个人信息、偏好或行为，进一步侵犯用户的隐私。
安全防护措施
- 输入输出验证
在应用层，需要实施严格的输入验证。通过对输入请求进行清洗、应用白名单和需要组织的关键字黑名单，并预定义合法请求的格式和规则进行验证，可以有效防止提示注入攻击。同时，需要对AI模型的输出进行安全验证，将模型视为普通的应用用户一样，对LLM生成的响应进行安全验证。
- 数据加密与隐私保护
企业需要增强数据泄露保护技术，对员工的上网行为进行限制。同时需要对员工进行安全培训，提高数据安全和保密警惕性。一旦发现员工的违规行为，企业需要立即评估影响并进行及时的处置。
- 安全编码与防护
由于AI模型可能生成包含可执行代码的内容，比如JavaScript或Markdown，如果这些内容处理不当，就存在XSS攻击的风险。为降低此类风险，需要使用输出编码技术，例如HTML实体编码或JavaScript转义，在将内容呈现给用户前将任何潜在有害内容进行无害化转换。
- 合规性审查
使用生成式AI的企业必须进行合规性审查，以确保其应用符合相关法规和标准，避免不必要的法律风险。企业首先应评估是使用的产品否符合《生成式人工智能服务管理暂行办法》的各项规定，同时需要密切关注相关法规的更新和变化，并及时进行调整以确保合规性。
结语
随着生成式AI技术的不断发展，如何平衡其带来的便利与潜在风险，将成为一个亟待解决的重要课题。企业和个人用户需要建立全面的防护体系，从技术、管理和法律等多个层面加强安全防护，确保在享受AI带来的便利的同时，也能有效应对各种安全挑战。