7 天免费试用；无需信用卡
多模态人工智能系统一起处理文本、图像、音频和视频，提供高级功能，但会带来复杂的安全风险。 其中包括对抗攻击、数据泄露和越狱等操纵技术。如果没有适当的保障措施，组织将面临财务损失、合规违规行为和声誉损失。
主要风险：
解决方案 专注于分层安全、漏洞测试红队和强大的数据治理。像这样的工具 Prompts.ai 通过加密、自动合规性检查和安全协作功能增强保护。
外卖: 保护多模态人工智能需要采取积极的策略来应对其不断扩大的攻击面。忽视这些风险可能会导致重大后果。
多模态人工智能系统带来了独特的挑战，这些挑战超出了传统单一输入模型的漏洞。通过同时处理文本、图像、音频和视频，这些系统增加了遭受潜在攻击的风险。了解这些风险对于建立更强的防御措施至关重要。
对抗攻击以微妙的方式操纵输入，欺骗 AI 系统做出错误的决策。在多模态人工智能中，这变得更加危险，因为不同数据类型之间的交互会放大单一受损输入的影响。例如，DeepFake视频可能包含几乎不明显的对抗性音频失真，而修改后的图像可能会欺骗基于人工智能的身份验证系统。甚至可以制作字幕来绕过文本审核过滤器。
此类攻击对现实世界的影响令人震惊。在医疗保健领域，篡改成像加上更改的患者记录可能会导致错误的诊断。在自动驾驶汽车中，操纵的传感器数据可能会导致事故。同样，在安全系统中，修改后的视觉效果或音频可能允许未经授权的访问。
这些威胁不仅限于孤立的事件。想象一下智能城市系统中被篡改的传感器数据：一次攻击就可能干扰交通信号灯，造成混乱和事故。注入监控系统的虚假数据可能会误导执法部门。跨多种形式的协调攻击，例如合并经过操纵的文本和图像，甚至会影响社交媒体算法，传播错误信息，助长虚假信息活动。
但是对抗输入只是问题的一部分。多模式系统还面临与数据隐私相关的重大风险。
处理多种类型的数据会增加意外数据泄露的可能性，并使控制所有模式的访问变得更加困难。
最近的研究表明，多模态模型可能非常脆弱。例如，这些系统在受到对抗提示时更有可能产生有害内容。
“多模态人工智能有望带来难以置信的好处，但它也以不可预测的方式扩大了攻击面。”
- 首席执行官萨希尔·阿加瓦尔 加密人工智能
一种特别令人担忧的风险涉及 “越狱” 技术，即嵌入在非文本输入（如图像文件）中的对抗提示绕过安全过滤器。根据Enkrypt AI的说法：
“这些风险不是由恶意文本引起的，而是由隐藏在图像文件中的即时注入引发的，这种技术实际上可以用来逃避传统的安全过滤器”
安全措施通常主要关注基于文本的数据，这使得其他类型（例如图像和音频）更加脆弱。这种疏忽为对抗性攻击提供了机会，以提取或重建敏感信息。此外，训练期间使用的不安全数据集可能会无意中泄露私人数据。
最近的事件凸显了这些危险。2023 年 1 月， 好极了！品牌 面临人工智能驱动的勒索软件攻击，该攻击中断了 300 个地点的运营。2023 年 12 月，一条 AI 生成的网络钓鱼短信欺骗了 动视 人力资源员工，暴露敏感的员工数据。
多模态人工智能还使创建令人信服的虚假内容变得更加容易，从而对内容真实性和信息完整性构成风险。这些系统可以生成逼真的虚假视频、图像、音频和文本，从而更难区分真相和虚构。针对多种模式的协调攻击会加剧错误，与针对单一数据类型的攻击相比，造成更广泛的危害。
例如，攻击者可能会将误导性文本与经过操纵的图像混合，向音频文件添加噪音或篡改传感器读数。结果？完全虚构但高度可信的内容。
研究来自 人类 引发了人们对人工智能模型在面对有害场景时的行为的担忧：
“模型一直选择伤害而不是失败”
这对于多模态系统来说尤其令人不安，因为处理不同数据类型的复杂性会掩盖恶意意图，从而使有害输出更难检测。专为单一数据类型设计的传统检测工具通常无法捕获这些协调一致的深度伪造。使问题更加复杂的是，受感染的系统生成内容的速度和规模使人类主持人或传统检测系统几乎不可能跟上快速传播的错误信息。
识别这些漏洞是建立更强有力的防御措施以抵御多模态人工智能带来的风险的关键一步。
为了保护多模态人工智能系统免受不断变化的威胁，组织必须采取全面的战略。96% 的高管预计未来三年违规风险将增加，因此对强有力的防御措施的需求从未如此迫切。最好的方法侧重于集成多层安全性，而不是依赖孤立的解决方案。
分层安全方法涉及部署多种防御措施，每种防御措施都旨在应对特定的风险。这为攻击者设置了多重障碍，使他们更难成功。以下是该架构的八个核心层及其角色和安全措施：
真实世界的例子突显了这些层的重要性。在 2019 年， 第一资本 由于其云基础架构中的防火墙配置错误，遭受了影响超过1亿客户的漏洞。这凸显了对强有力的云安全实践的迫切需求，尤其是在客户管理和信用审批等人工智能驱动的工作流程中。
组织还应实施基于策略的访问控制，强制执行强大的身份验证方法（如MFA或生物识别），加密人工智能模型，并使用差分隐私等技术对数据进行匿名化。定期的渗透测试、及时的补丁更新和持续的员工培训对于保持系统弹性至关重要。
但是，光靠分层防御是不够的。严格的测试对于发现漏洞至关重要。
为了识别多模态人工智能系统的弱点，组织应通过红色团队合作练习来模拟攻击。这些模拟侧重于数据中毒和即时注入等风险，强调主动安全措施而不是被动修复。与传统系统不同，现代人工智能模型的行为通常不可预测，使它们容易受到标准测试可能忽视的独特威胁的影响。
Ruben Boonen，CNE 能力开发主管 IBM 公司，解释：
“对多模态人工智能系统的攻击主要是让它们在最终用户应用程序中产生恶意结果或绕过内容审核系统。现在想象一下这些系统处于高风险环境中，例如自动驾驶汽车中的计算机视觉模型。如果你能欺骗一辆汽车，让它认为它不应该停下来，那可能是灾难性的。”
Red Teaming 以系统完整性、对抗稳定性、数据隐私、偏见和透明度等领域为目标，以揭露漏洞。这个过程应该持续下去，红队（攻击者）和蓝队（防御者）在持续的反馈回路中协作。
为了有效实施，组织应定义明确的目标以指导红色团队的工作，并遵循使目标与特定技术保持一致的结构化剧本。团队应使用自动和手动方法，彻底记录调查结果，以确保漏洞得到修复和缓解。鉴于人工智能系统（包括模型、数据管道和API）的复杂性，全面的安全评估至关重要。
虽然技术防御至关重要，但强大的数据治理可确保所有模式的安全数据处理。
有效的数据治理是安全 AI 创新的支柱，对于同时处理文本、图像、音频和视频的多模态工作流程尤其如此。明确的数据处理、加密和访问控制规则是维护安全性和合规性的关键。
结构良好的数据治理框架涵盖了人工智能生命周期的每个阶段，从数据采购到部署。以下是一些关键的重点领域：
遵守GDPR、CCPA、HIPAA和欧盟人工智能法案等法规是不可谈判的。治理实践应无缝集成到人工智能开发的每个阶段，包括数据收集、准备、模型训练、评估、部署和持续监控。组织可以通过定义明确的角色和利用专业工具来有效管理治理，从而扩大这些努力的规模。
在多模态人工智能的世界中，安全风险越来越令人担忧。为了应对这些挑战，Prompts.ai 集成了强大的安全措施，可在不降低工作效率的情况下保护工作流程。以下是对 Prompts.ai 如何增强多模式 AI 的安全性和合规性的详细介绍。
Prompts.ai 依靠加密和代币化来确保人工智能处理期间敏感数据的安全。在使用生成式人工智能的公司中，有90％以上遇到数据泄露，8.5％的GenAI提示包含敏感信息（其中45.77％暴露了客户数据），因此保护数据比以往任何时候都更加重要。Prompts.ai 在传输和存储期间保护数据，符合在数据到达 AI 模型之前自动清理 PII 等做法。它的代币化系统还支持对多种语言模型进行安全、按使用量付费的跟踪。正如所强调的 谐波安全 研究人员：
“如果组织暴露敏感数据，他们可能会失去竞争优势。但同时，如果他们不采用GenAI并落后，他们也有可能蒙受损失。”
Prompts.ai 不仅限于加密，还确保持续监控和合规性。它的自动扫描器会审查所有模式下的用户提示和人工智能模型响应，识别源代码泄露、即时注入、敏感数据、毒性、偏见和漏洞等问题。该平台记录每一次互动并屏蔽违反安全策略的提示，从而确保全面的可审计性。该自动化系统通过在不合规提示到达人工智能模型之前将其截获，从而帮助执行组织、行业和监管标准。
Prompts.ai 还通过在安全的平台上集中项目沟通（例如集思广益和起草）来增强团队协作，即使对于分散的团队也是如此。基于角色的访问控制 (RBAC) 可确保针对每位员工的角色量身定制查看、编辑、创建和批准提示的权限。共享提示库可提高效率和采用率，简化文本、图像、音频和视频工作流程中的团队合作。灵活的定价选项进一步支持安全协作，其计划范围从免费的即用即付套餐到每月29美元的Creator计划和每月99美元的Problem Solver计划，后者允许无限的工作空间和最多99名合作者。这种结构可确保敏感工作流程保持安全，同时促进复杂项目所需的协作。
保护多模态人工智能系统需要全面的策略，在确保平稳运营的同时应对特定风险。安全性不能再是事后才想到的——威胁发展得太快了，风险太高了，组织不容忽视。
多模态人工智能系统面临三大安全障碍：
这些风险突出表明，需要超越被动应对，采取更强有力的预防性安全措施。
为了有效保护多模态人工智能系统，组织必须采用主动的安全策略。仅仅依靠反应式方法是行不通的。关键措施包括：
多模式系统的复杂性意味着传统的安全工具还不够。专为跨模式威胁设计的专业解决方案至关重要。
Prompts.ai 提供了专门为应对这些挑战而设计的安全框架。以下是它的帮助方式：
借助灵活的定价和实时协作工具，Prompts.ai 确保组织可以在不影响生产力的前提下保护其多模式项目。
多模态人工智能系统中的对抗攻击针对的是这些系统处理文本、图像或音频等输入的方式。通过操纵这些输入，攻击者可以欺骗 AI 提供不正确甚至有害的结果。由于这些系统需要处理多种类型的数据，因此发现和阻止此类攻击成为一项艰巨的挑战。
赌注很高。这些攻击可能导致严重的问题，例如数据泄露、虚假信息的传播、声誉损害，甚至医疗保健或自动驾驶汽车等领域的安全威胁。为了应对这些风险，采取强有力的安全措施至关重要。这包括诸如此类的练习 对抗训练， 异常检测，以及 例行系统审计 确保您的 AI 系统安全可靠。
为了防范多模态人工智能系统中的数据泄漏，必须确定优先顺序 强加密。这意味着在存储（静态）和传输（传输中）数据时都要对数据进行加密，确保敏感信息始终保持安全。除了加密，还要强制执行 严格的访问控制 是关键。这限制了只有经过明确授权的用户和系统才能访问数据。
另一个关键步骤是定期进行 安全审计 并维护 持续监控 的人工智能模型。这些做法有助于发现漏洞并尽早发现异常活动。最重要的是，使用 异常检测系统 可以充当预警系统，在潜在威胁演变为重大问题之前对其进行标记。通过对这些策略进行分层，组织可以建立强大的防御措施，防止复杂的多模态人工智能环境中的数据泄漏。
红色团队合作练习是模拟攻击或场景，旨在发现系统中的弱点。在多模态人工智能方面，第一步是设定明确的目标并组建一支全面的团队。该团队应包括安全专家、人工智能开发人员和熟悉特定领域的专家。这些练习对于在人工智能系统上线之前识别漏洞非常宝贵。
需要研究的一些关键领域包括 即时注射的风险， 数据泄露， 模型内部的偏见， 供应链漏洞，以及 模型操纵威胁。将持续的测试纳入开发管道使组织能够直面这些挑战，从而帮助构建更安全、更可靠和更具弹性的人工智能系统。
