安全AI推荐真的能确保我们的信息安全吗？

安全AI推荐

总述

随着人工智能技术的迅猛发展，AI在各个领域的应用越来越广泛，AI技术本身也带来了新的安全挑战和风险，本文将探讨如何通过各种安全措施来保障AI系统的安全性，并推荐一些相关的工具和方法。

一、AISecOps/MLSecOps

1. AISecOps/MLSecOps的主要风险

依赖开源或第三方的数据集、库、框架、模型、基础设施和解决方案：供应链安全难以保证。

AI模型的非确定性本质：使得它们难以被保护。

可信AI与对抗性机器学习

可信AI：整个AI系统对内部利益相关者和外部用户公开透明、可信任。

对抗性机器学习：通过测试对抗性攻击（尤其是那些旨在影响模型行为的攻击）来保护AI系统。

二、奇安信的安全AI解决方案

奇安信作为国内领先的网络安全公司，提出了一系列基于生成式AI的安全解决方案，涵盖终端安全、网络检测与响应（NDR）、威胁情报、API安全和零信任网络访问等领域，以下是几个主要应用场景的详细介绍：

AI+态势感知

奇安信将安全大模型QAX-GPT与NGSOC深度融合，推出了奇安信AISOC，该系统贯穿威胁检测、调查与响应（TDIR）全流程，实现安全运营工作的效率跃升。

AI+终端安全

奇安信天擎终端安全管理系统融合了QAX-GPT安全机器人能力，用于EDR威胁事件研判，大幅降低了使用门槛，提高了研判效率和准确率。

AI+网络检测与响应

奇安信天眼系统结合QAX-GPT安全机器人，帮助客户从海量告警中甄选出有价值的告警，辅助人工进行智能研判，极大提升了效率。

AI+威胁情报

奇安信威胁情报运营系统（TIOS）采用多项创新性技术，基于AI的自动化分析分类技术，提升不同级别威胁情报联动管理的有效性。

AI+零信任

奇安信将人工智能、机器学习、用户实体行为分析作为支撑零信任安全解决方案的关键技术，构建了数据汇聚、行为分析、信任评估模型的成熟框架。

AI+API安全

奇安信API安全卫士提供了一套完整的解决方案，通过建模分析异常行为，更高效地实现API资产识别、敏感数据传输识别、漏洞利用攻击检测与防护等功能。

三、NB Defense

NB Defense是由美国Protect AI公司开发的JupyterLab扩展和CLI工具，直接在模型开发源头实现漏洞管理，它帮助安全团队在机器学习生命周期的早期嵌入安全控制措施，其主要功能包括：

在JupyterLab内为数据科学家提供上下文信息。

为安全人员提供自动化存储库扫描。

在早期阶段检测商业秘密、PII数据、常见CVE漏洞以及三方许可。

四、Adversarial Robustness Toolbox (ART)

ART是一个用于机器学习防御对抗性威胁的Python库，由Linux AI和数据基金会发起，它主要用于测试和提高机器学习模型对抗对抗性攻击的能力。

五、问题与解答

Q1: 什么是可信AI？

A1: 可信AI是指整个AI系统对内部利益相关者和外部用户公开透明、可信任，这意味着AI系统的决策过程是可解释的，并且能够保证数据的隐私和安全。

Q2: 奇安信的AI+态势感知系统有哪些特点？

A2: 奇安信的AI+态势感知系统（AISOC）深度融合了奇安信NGSOC与奇安信安全大模型QAX-GPT，它以简单、高效、省心为目标，贯穿威胁检测、调查与响应（TDIR）全流程，实现安全运营工作效率的指数级跃升。

六、上文归纳

随着AI技术的不断发展，其安全问题也变得越来越重要，通过采用可信AI、对抗性机器学习等技术和工具，可以有效提升AI系统的安全性，像奇安信这样的领先企业提供的全面AI安全解决方案，为企业在数字化转型过程中提供了坚实的安全保障，随着更多创新技术和方法的应用，AI安全将会得到进一步的提升和完善。

小伙伴们，上文介绍了“安全AI推荐”的内容，你了解清楚吗？希望对你有所帮助，任何问题可以给我留言，让我们下期再见吧。