AI网络安全风险：揭示潜在危害

2024-10-30 12:33:49

在当今的数位时代，电脑可以创造“艺术”、撰写故事，甚至像人类一样进行对话。这就是生成式人工智慧的世界，这项强大的技术正在改变我们的生活和工作方式。生成式 AI 是一个迷人的领域，涉及机器根据它所学习的模式和数据创造新内容，例如文本、图像或甚至视频。虽然这项技术提供了许多令人兴奋的可能性，但在保持我们信息私人方面，仍需面对 AI 网络安全风险。

在这篇文章中，我们将探讨消费者面临的生成式 AI 网络安全风险，并提供实用的在线安全建议。无论你是科技爱好者，还是想保护自己的网络信息，这本指南都将为你提供保持安全所需的信息。让我们深入了解吧！

什么是生成式人工智慧？

生成式 AI，或称 GenAI，听起来可能很复杂，但其实很容易理解。想像一台可以从不同类型数据中学习，然后根据所学创造新事物的机器。这基本上就是生成式 AI 的运作方式。

文本到文本模型

举个例子来看看聊天机器人。它们是设计用来与用户进行对话的计算机程序，常见于技术支持的角色。一些较为先进的聊天机器人使用生成式 AI 来生成答案。它们不仅仅是给你预写的回应，而是根据与你的对话生成新的句子。这些被称为文本到文本模型，基于大型语言模型LLMs运作。

LLMs 利用深度学习和机器学习来识别和生成文本。为了提供问题的回答，它们根据训练数据中的概率分布随机生成输出。

简单来说，模型阅读大量文本，学会人类通常如何组织单词和句子。当被要求写作时，它会根据已学习的内容猜测下一个要说的内容。对于每个单词，它都有一个可能出现的单词列表，每个单词被选中的机率不同。然后，它根据这些机率选择下一个单词。有时，它会选择最可能出现的单词，但有时也可能选择不太可能的单词。这使得文本看起来随机，但一般都是根据训练范例来组织的。

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文本到图像模型

另一个常见的生成式 AI 例子是 AI 艺术，这是通过文本到图像模型生成的。这些程序可以独立创作画作、插图和其他艺术作品。它们从成千上万的图像中学习，然后生成出看起来像是由人类艺术家创作的作品。

文本到图像模型的运作方式与文本到文本模型相似，但有一些关键的不同。文本到图像生成 AI 通过学习一个包含图像和其描述的配对数据库，理解单词与视觉特征之间的关系。当被给予文本提示时，模型利用这一学到的关系来想像图像应该是什么样子。然后，它一步步建立图像，添加与单词相符的细节，依据训练数据中的模式进行指导。生成的图像不是精确的复制品，而是受到已学习模式影响的创意诠释。

生成式 AI 的危险

生成式 AI 是一种强大的工具，可以以许多令人兴奋的方式使用。它的应用范围很广，通常旨在提升创造力、简化工作效率和简化任务。但像所有强大的工具一样，它也可能被用于有害的目的。从包含敏感数据的看似无害提示，到构建大规模恶意软体活动，生成式 AI 显著提高了威胁的有效性和数量。作为消费者，理解这项技术的潜在陷阱至关重要，以便我们可以保护自己免受 AI 网络安全风险的影响。

AI 网络安全风险的主要来源

尽管这项新技术十分令人惊奇，但它也带来了一系列的危险。这些 AI 网络安全风险可能影响任何使用互联网的人，因此认识它们非常重要。以下是消费者面临的一些主要 AI 网络安全风险：

数据隐私

生成式 AI 系统需要大量数据以便学习和有效运作。这些数据通常包括敏感的个人信息，例如姓名、地址和私人对话。如果这些数据没有得到适当保护，黑客可能会访问或甚至意外泄露这些信息。

数据泄露： 例如，最近发生的一起事件中，ChatGPT (最受欢迎的生成式 AI 工具之一) 因为一个漏洞而泄露了其他用户的部分聊天历史。虽然这个问题很快就得到了修复，但它突显了与 AI 系统相关的潜在隐私风险。若黑客攻入 AI 系统，他们可以获得各种敏感信息。这一 AI 网络安全风险在专为市场营销、广告、个人资料分析或监控设计的系统中更为严重，因为这些系统最容易成为攻击对象。在训练中的 PII： 主要的隐私问题之一是使用个人识别信息 (PII) 来训练 AI 模型。通过将 PII 融入训练过程中，开发者存在无意中揭露个人或团体敏感信息的风险。随著 AI 模型变得越来越强大和灵活，它们可能会在交互过程中学习提取用户的敏感信息。如果 PII 没有得到充分保护，可能会导致数据泄露、诈骗、网络钓鱼和其他社会工程攻击。用户档案： AI 系统还可以通过综合看似无害的信息片段来创建个体的详细档案。例如，它可以结合不同的输入来识别政治信仰、性取向或健康状况，这就构成了一种难以检测的 AI 网络安全风险。即使数据被去识别化，AI 可能仍会利用先进的模式识别技术或结合数据集重新识别个体。当与其他数据点结合时，这可能会形成一个全面的档案，危害隐私。此外，利用多方合作或第三方工具和服务在 AI 平台上进行操作，会增加个人数据被误用的风险。数据保留： 另一个问题是 AI 系统对数据的长期存储。为了不断提升其机器学习、预测能力和其他功能，AI 解决方案通常会长期存储数据。但这样会增加未经授权访问或滥用的风险，并使当数据不再需要或个人行使删除权利时的数据删除变得复杂。

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假消息与深伪技术

生成式 AI 有潜力创造极其逼真的内容，这既令人著迷也令人生畏。对消费者来说，最大的 AI 网络安全风险之一来自假消息和深伪技术。假消息是被故意散布的虚假或误导性信息，目的是欺骗人们，而深伪技术则是使用生成式 AI 技术创建的高度逼真的假视频或图像。

深伪技术可以用来创造视频，让人看起来说或做的事情实际上他们并未做过。举例来说，一个深伪视频可以显示一位公众人物发表争议言论，以致引发公众愤怒或困惑。这些视频通常逼真得难以分辨是真是假，使其成为散布假消息的有力工具。

这项技术可以以多种方式用于有害目的：

政治操纵： 深伪技术可用于影响选举或政治观点，通过散布有关候选人或政治议题的虚假信息来实现。想像一下，在选举前夕看到一段政客的视频，他说了一些惊人的话。如果足够多人认为该视频是真实的，则可能影响选举结果。名誉损害： 深伪技术可以通过显示某人做了尴尬或非法的事情来损害他们的名誉。名人、公众人物甚至普通人都可能成为这种攻击的受害者。金钱诈骗： 深伪技术还可用于金融诈骗。例如，一个深伪视频可能显示一位首席执行官发出虚假公告，导致公司的股价暴跌或投资者做出错误的投资决策。个人伤害： 在更个人的层面上，深伪技术可以用来制作假私密图片或视频，导致受害者遭受骚扰、勒索或情感上的困扰。

假消息和深伪技术的扩散使得人们难以信任他们在网上看到和听到的内容。这可能会导致困惑、不信任甚至基于虚假信息的现实后果。

为了保护自己免受这些 AI 网络安全风险的影响，对在线上遇到的内容保持批判性态度非常重要。在相信或分享信息之前，先验证多个可靠来源的信息。对深伪技术保持警惕，质疑那些异常冲击性或耸动的内容的真实性。

AI 驱动的诈骗

诈骗者总是在寻找新的方法来欺骗人，而生成式 AI 给了他们强大的新工具。更糟的是，这些诈骗活动变得越来越高明，也更难以检测，给消费者带来了显著的 AI 网络安全风险。

网络钓鱼： 其中最常见的 AI 驱动诈骗类型之一是使用看起来来自可信来源的假电子邮件或消息。生成式 AI 改善了网络钓鱼 攻击，透过创建逼真的假内容，诱骗用户泄露敏感信息。AI 有助于根据个人的情况量身定制这些消息，使其更具说服力。例如，你可能会收到一封看似来自你银行的电子邮件，迫使你核实你的账户信息。点击恶意连结可能导致信息被盗取，甚至更糟的情况发生，像是中毒等。这些诈骗往往是高度个性化的，利用从社交媒体和其他在线来源获取的数据来增强效果。在 AI 的帮助下，威胁行为者能迅速生成新的网络钓鱼活动，导致网络钓鱼尝试的频率上升。语音钓鱼 另一种诈骗类型涉及使用 AI 生成的音频来创建假声音或消息。例如，AI 可以生成听起来像你认识的某个人的声音，比如家人或朋友。这个假声音可能用来拨打电话或发送语音消息，要求提供金钱或个人信息。因为声音听起来如此真实，让人难以分辨，容易上当。使用几秒钟的音频，就可以创造出现实的假声音。这项技术曾用于虚拟绑架的诈骗，某位家长接到自称是他们孩子的来电，声称孩子被绑架并要求赎金。诈骗优化： 也许最大的 AI 网络安全风险来自于这项技术对各种网络攻击的增强和自动化。这项技术可以对网络钓鱼消息进行打磨和改进，使其更具效果。它还可以自动生成和分发这些攻击，扩大其规模和影响。AI 还可以帮助这些攻击避开安全系统，如语音识别软体，这种情况称为对抗攻击。

实用技巧保持安全，避免 AI 网络安全风险

不幸的是，没有快速的解决方案可确保 AI 使用的安全性。相反，我们需要采取主动的保护措施，并保持对潜在 AI 网络安全风险的知情。幸运的是，保持安全的最有效策略也是一般在线安全的基本做法。

意识到你分享的内容： 限制在线分享的个人信息的数量。即使是看似无害的数据也能被 AI 用来推断细节或建立你的档案。注意你在社交媒体、网站和应用程序中提供的细节。获取的信息越少，诈骗者针对你的难度就越大。验证来源： 在回应或提供信息之前，务必验证消息、电子邮件或电话的真实性。同样，在分享信息之前，验证信息文章和耸动内容的真实性也至关重要。教育自己和他人： 随时了解最新的网络威胁及其运作方式。与家人和朋友分享这些知识，以帮助他们保持安全。提高意识是抵御网络威胁的最佳防线之一。定期更新软体： 确保你的设备和应用保持最新状态，安装最新的安全补丁和更新。软体更新通常包含重要的安全改进，以防范新威胁。切断第三方分享： 审查并切断任何不必要的第三方连接或共享权限。这样可以将未经授权方访问或利用你数据的风险降至最低。删除历史对话： 定期删除保存于 AI 驱动平台或应用中的历史聊天记录或对话。这样可以降低在安全漏洞或未经授权访问发生时，敏感信息被获取的风险。对不请自来的信息保持怀疑： 对不请自来的消息保持谨慎，特别是那些要求提供个人信息或迫使你立即采取行动的消息。诈骗者经常利用紧迫感和恐惧来诱使人们不经思考地做出反应。应直接联系知名联络人或机构来确认，而不是使用消息中提供的联系方式。使用安全软体： 在你的设备上安装并保持可信的安全软体，包括防病毒、VPN 和防火墙工具。这可以帮助检测和阻挡恶意软体、网络钓鱼攻击、网络监控和其他网络威胁。定期扫描设备以发现潜在问题。检查网址和电子邮件地址： 在点击链接或提供信息之前，仔细检查电子邮件地址和网址。你也可以使用像链接检查器 这样的工具来帮你扫描网址。诈骗者通常会使用稍作改动的地址，试图让你相信你正在与合法的来源互动。报告可疑活动： 如果你遇到潜在的诈骗或安全威胁，请向相关机构或平台报告。这可以帮助防止其他人上当受骗。

生成式 AI 是一项强大的技术，可以给我们的生活带来许多好处，从个性化推荐到内容创造。然而，它也伴随著消费者需要警惕的重大威胁。通过了解主要的 AI 网络安全风险数据隐私问题、假消息与深伪及 AI 驱动的诈骗，你可以采取措施来保护自己和你的个人信息。

正如俗话所说，知识就是力量；在这个快速发展的数位环境中，保持知情和保持警惕至关重要。随著生成式 AI 的持续发展，新的挑战和威胁也将出现。然而，对这些变化的持续了解将帮助你保持领先地位。因此，始终对在线所分享的信息保持谨慎，验证消息和来源的真实性，保持软体更新，并使用网络安全最佳实践。遵循这些基本原则，你可以享受生成式 AI 的优势，同时将风险降至最低。

Crysta Timmerman

Crysta 是 IPVanish 的长期贡献者，拥有超过十年的分享网络安全最佳实践经验。她是位于奥兰多的 ADDY 获奖文案作家，也是当地运动队的忠实粉丝。