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多模态人工智能系统同时处理文本、图像、音频和视频，提供了先进的功能，但也带来了复杂的安全风险。其中包括对抗性攻击、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、合规违规和声誉受损。
主要风险：
解决方案侧重于分层安全、漏洞测试红队以及强大的数据治理。 Prompts.ai 等工具通过加密、自动合规性检查和安全协作功能增强保护。
要点：保护多模式人工智能需要采取主动策略来解决其扩大的攻击面。忽视这些风险可能会导致严重后果。
多模态人工智能系统带来的独特挑战超出了传统单输入模型的漏洞。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大的防御至关重要。
对抗性攻击以微妙的方式操纵输入，欺骗人工智能系统做出错误的决定。在多模式人工智能中，这变得更加危险，因为不同数据类型之间的交互可以放大单个受损输入的影响。例如，DeepFake 视频可能包含几乎不明显的对抗性音频失真，而更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，篡改的成像与篡改的患者记录相结合可能会导致错误的诊断。在自动驾驶汽车中，操纵传感器数据可能会导致事故。同样，在安全系统中，修改后的视觉或音频可能会允许未经授权的访问。
这些威胁并不限于孤立事件。想象一下智能城市系统中的传感器数据被篡改：一次攻击就可能破坏交通灯，导致混乱和事故。注入监控系统的虚假数据可能会误导执法部门。跨多种方式的协调攻击，例如结合受操纵的文本和图像，甚至可以影响社交媒体算法，传播错误信息并助长虚假信息活动。
但对抗性投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是多么脆弱。例如，这些系统在遇到对抗性提示时更有可能产生有害内容。
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Sahil Agarwal，Enkrypt AI 首席执行官
“多模式人工智能带来了令人难以置信的好处，但它也以不可预测的方式扩大了攻击面。”
一项特别令人担忧的风险涉及“越狱”技术，其中嵌入非文本输入（如图像文件）的对抗性提示绕过安全过滤器。根据 Enkrypt AI 的说法：
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“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触发的，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，而使其他类型（例如图像和音频）更容易受到攻击。这种监督为对抗性攻击创造了提取或重建敏感信息的机会。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。
最近发生的事件凸显了这些危险。 2023 年 1 月，百胜餐饮集团各品牌面临人工智能驱动的勒索软件攻击，导致 300 个地点的运营中断。 2023 年 12 月，一条人工智能生成的网络钓鱼短信欺骗了一名动视人力资源员工，暴露了敏感的员工数据。
多模式人工智能还可以更轻松地创建令人信服的虚假内容，从而给内容真实性和信息完整性带来风险。这些系统可以生成逼真的虚假视频、图像、音频和文本，使辨别真相与捏造变得更加困难。针对多种模式的协调攻击可能会放大错误，从而比针对单一数据类型的攻击造成更广泛的危害。
例如，攻击者可能会将误导性文本与经过操纵的图像混合在一起，向音频文件添加噪音，或篡改传感器读数。结果呢？完全捏造但高度可信的内容。
Anthropic 的研究引起了人们对人工智能模型在面临有害场景时的行为的担忧：
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“模型始终选择伤害而不是失败”
这对于多模式系统来说尤其令人不安，因为处理不同数据类型的复杂性可能会掩盖恶意意图，从而使有害输出更难以检测。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的深度伪造品。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得人工审核员或传统检测系统几乎不可能跟上快速传播的错误信息。
认识到这些漏洞是建立更强有力的防御措施来抵御多模式人工智能带来的风险的关键一步。
为了保护多模式人工智能系统免受不断变化的威胁，组织必须采取全面的策略。 96% 的高管预计未来三年违规风险将会增加，因此对强大防御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，每种防御措施旨在解决特定风险。这为攻击者设置了多重障碍，使他们更难取得成功。以下是该架构的八个核心层及其角色和安全措施：
现实世界的例子凸显了这些层的重要性。 2019 年，由于云基础设施中的防火墙配置错误，第一资本遭受了一次数据泄露，影响了超过 1 亿客户。这凸显了对强大的云安全实践的迫切需求，尤其是在客户管理和信贷审批等人工智能驱动的工作流程中。
组织还应该实施基于策略的访问控制，实施强大的身份验证方法（例如 MFA 或生物识别技术），加密 AI 模型，并使用差异隐私等技术对数据进行匿名化。定期渗透测试、及时补丁更新和持续的员工培训对于保持系统弹性至关重要。
But layered defenses alone aren’t enough. Rigorous testing is vital to uncover vulnerabilities.
为了识别多模式人工智能系统的弱点，组织应该通过红队演习来模拟攻击。这些模拟重点关注数据中毒和提示注入等风险，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难以预测，这使得它们容易受到标准测试可能忽视的独特威胁的影响。
IBM CNE 能力开发主管 Ruben Boonen 解释道：
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“针对多模式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。如果你可以欺骗汽车认为它不应该停止，即使它应该停止，那可能是灾难性的。”
红队的目标是系统完整性、对抗鲁棒性、数据隐私、偏见和透明度等领域，以暴露漏洞。这个过程应该持续进行，红队（攻击者）和蓝队（防御者）在持续的反馈循环中进行协作。
为了有效实施，组织应定义明确的目标来指导红队工作，并遵循使目标与特定技术保持一致的结构化行动手册。使用自动和手动方法，团队应彻底记录调查结果，以确保可以解决和缓解漏洞。鉴于人工智能系统的复杂性（包括模型、数据管道和 API），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跨所有模式的安全数据处理。
有效的数据治理是安全人工智能创新的支柱，特别是对于同时处理文本、图像、音频和视频的多模式工作流程。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人工智能生命周期的每个阶段，从数据源到部署。以下是一些重点关注领域：
遵守 GDPR、CCPA、HIPAA 和欧盟人工智能法案等法规是不容谈判的。治理实践应无缝集成到人工智能开发的每个阶段 - 涵盖数据收集、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并利用专门的工具来有效管理治理来扩展这些工作。
在多模式人工智能领域，安全风险日益受到关注。为了应对这些挑战，Prompts.ai 集成了强大的安全措施，可以在不降低生产力的情况下保护工作流程。下面详细介绍了 Prompts.ai 如何增强多模式 AI 的安全性和合规性。
Prompts.ai 依靠加密和标记化来确保 AI 处理过程中敏感数据的安全。超过 90% 使用生成式 AI 的公司都遭遇过数据泄露，而且 8.5% 的 GenAI 提示包含敏感信息（其中 45.77% 会暴露客户数据），因此保护数据比以往任何时候都更加重要。 Prompts.ai 在传输和存储过程中保护数据，与数据到达 AI 模型之前自动 PII 清理等做法保持一致。其标记化系统还可以跨多种语言模型实现安全、即用即付的跟踪。正如 Harmonic 安全研究人员所强调的那样：
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“如果暴露敏感数据，组织将面临失去竞争优势的风险。但与此同时，如果不采用 GenAI 并落后，他们也可能面临失败的风险。”
Prompts.ai 通过确保持续监控和合规性，超越了加密。其自动扫描仪会审查所有模式的用户提示和人工智能模型响应，识别源代码暴露、提示注入、敏感数据、毒性、偏见和漏洞等问题。该平台会记录每次交互并阻止违反安全策略的提示，从而确保全面的可审核性。该自动化系统通过在不合规提示到达人工智能模型之前拦截它们，帮助执行组织、行业和监管标准。
Prompts.ai 还通过在安全平台内集中项目沟通（例如集思广益和起草）来增强团队协作，即使对于分布式团队也是如此。基于角色的访问控制 (RBAC) 可确保根据每个员工的角色定制查看、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，计划范围从免费的即用即付套餐到每月 29 美元的创建者计划和每月 99 美元的问题解决者计划，该计划允许无限的工作空间和最多 99 名协作者。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。
确保多模式人工智能系统的安全需要采取全面的策略，以应对特定风险，同时确保平稳运行。安全不再是事后的想法——威胁发展得太快，而且风险太高，组织无法忽视。
多模态人工智能系统面临三大安全障碍：
这些风险凸显出我们需要超越被动反应，采取更强有力的预防性安全措施。
To protect multi-modal AI systems effectively, organizations must embrace proactive security strategies. Relying solely on reactive approaches won’t cut it. Key measures include:
The complexity of multi-modal systems means traditional security tools aren’t enough. Specialized solutions designed for cross-modal threats are essential.
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：
凭借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情况下保护其多模式项目。
多模式人工智能系统中的对抗性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，攻击者可以欺骗人工智能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，因此发现并阻止此类攻击成为一项艰巨的挑战。
The stakes are high. These attacks can lead to serious issues like data breaches, the spread of false information, harm to reputations, or even safety threats in areas like healthcare or autonomous vehicles. To tackle these risks, it’s crucial to adopt strong security measures. This includes practices like adversarial training, anomaly detection, and routine system audits to keep your AI systems secure and dependable.
为了防止多模式人工智能系统中的数据泄露，必须优先考虑强加密。这意味着在存储（静态）和传输（传输中）时对数据进行加密，确保敏感信息始终保持安全。除了加密之外，实施严格的访问控制也是关键。这将数据访问限制为仅那些明确授权的用户和系统。
另一个关键步骤是定期进行安全审计并保持对人工智能模型的持续监控。这些做法有助于发现漏洞并及早发现异常活动。最重要的是，使用异常检测系统可以充当早期预警系统，在潜在威胁变成重大问题之前对其进行标记。通过分层这些策略，组织可以在复杂的多模式人工智能环境中建立强大的数据泄露防御机制。
红队演习是模拟攻击或场景，旨在发现系统中的弱点。谈到多模态人工智能，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有价值。
需要检查的一些关键领域包括即时注入风险、数据泄露、模型偏差、供应链漏洞和模型操纵威胁。将持续测试纳入开发流程，使组织能够正面应对这些挑战，帮助构建更安全、可靠和有弹性的人工智能系统。
