企业应该关注的几种AI攻击类型

即使没有受到 ChatGPT 和 Generative AI 的流行运用，人工智能（AI）技术的应用安全威胁都已经开始显现。安全研究人员表示，在AI技术快速应用发展过程中，其安全性也面临诸多挑战。

1. AI投毒攻击

攻击者可以操纵（毒化）AI模型的一小部分输入数据，以破坏其训练数据集和准确性。最常见的投毒形式是后门投毒，即使极少一部分训练数据受到影响。在很长时间里，AI模型仍然可以继续给出高度准确的结果，并且直到它在无意识地接触特定的触发器电极时被“无意间激活”而自动调节功能暂时性地失灵。

2. 武器化的AI模型

AI技术的研究与创新需要高度的团队协作和迭代开发，因此会涉及大量的共享，包括数据共享和模型共享，这可能会给AI供应链带来重大风险。

3. 数据隐私攻击

围绕AI的一些最大风险实际上是数据安全和数据隐私威胁。如果AI模型没有建立足够的隐私措施，攻击者就有可能破坏用于训练这些模型数据的机密性。

4. 模型窃取攻击

攻击者从AI技术的应用部署中窃取的不仅仅是数据，还可以通过各种类型的攻击手段破解AI模型的运行原理。当然，攻击者可能采取的最直接方法，就是通过网络钓鱼或密码攻击侵入源代码存储库，直接窃取AI模型的实现代码。

5. 提示注入

在软件开发者领域，有一句格言是“永远不要相信用户输入”。否则的话，可能会引发SQL注入和跨站点脚本等攻击。随着生成式AI的盛行，组织也将不得不担心提示注入问题。提示注入是指在生成式AI中使用恶意制作的输入，以诱导出不正确、不准确甚至具有破坏性的模型反应。

（编辑：银川站长网）

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