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人工智能正在改变企业，但也带来了严重的风险。 为了安全创新，企业必须保护敏感数据，防止泄露并遵守法规。安全的人工智能平台，例如 Prompts.ai，通过将高级安全功能与具有成本效益的扩展相结合，使之成为可能。
安全的人工智能工具不仅可以降低风险，还可以使企业自信地创新，同时保护其最关键的资产：数据。
企业人工智能彻底改变了企业的运营方式，但它也带来了传统 IT 系统无法应对的独特安全障碍。为了保障进步和创新，组织必须直面这些挑战。
企业人工智能的主要问题之一是数据泄露的可能性。人工智能系统依靠大量数据蓬勃发展，这些数据通常来自多个部门、数据库甚至外部来源。这造成了一个漏洞网络，敏感信息可能面临风险。
未经授权的访问 是一个重大威胁。当 AI 工具拥有广泛的权限时，它们可能会无意中为利用提供机会。一次安全漏洞可能会同时暴露客户记录、财务数据和专有业务信息，从而加剧损失。
另一个问题是 通过模型输出泄露数据。人工智能系统可能会无意中泄露其响应或预测中的敏感信息，尤其是在根据机密数据进行训练时。在不应该有访问权限的用户可以看到输出的环境中，这变得更加危险。
数据处理做法不佳 也会加剧这些风险。随着组织扩大其人工智能项目的规模，许多组织都在努力实施强大的数据治理。如果没有明确的数据分类、强大的访问控制和持续的监控，敏感信息可以不受限制地流经人工智能管道。
情况变得更加不稳定 第三方 AI 服务。当数据由外部提供商处理时，组织通常会失去可见性和控制力，从而增加违反合规和安全漏洞的风险。
人工智能模型本身也无法免受攻击。攻击者可以以 AI 独有的方式瞄准这些系统，从而造成新的漏洞。
对抗攻击 涉及将经过操纵的输入馈送到模型中，以触发不正确或有害的输出。这些攻击可能会中断操作、错误分类数据，甚至暴露敏感的训练信息。
另一个风险是 模型中毒，攻击者篡改训练数据以巧妙地改变模型的行为。此类攻击可能长时间未被发现，会逐渐降低性能或嵌入恶意功能。
推理攻击 是另一个问题。通过分析模型的输出，攻击者可以提取有关训练数据的信息，从而有可能发现是否包含特定的个人或数据点。这构成了严重的隐私风险。
模型盗窃 这是一个日益严重的问题，因为攻击者使用各种技术对专有的人工智能模型进行逆向工程。对于大量投资定制人工智能解决方案的公司来说，这可能会导致知识产权和竞争优势的丧失。
最后， 供应链漏洞 在人工智能开发中，又增加了一层风险。预训练模型、开源库和开发框架可能包含隐藏的后门或漏洞，攻击者在部署系统后可以利用这些后门或漏洞。
在人工智能的参与下，监管合规性变得更具挑战性。现有框架往往难以解决人工智能系统的复杂性，只能让组织自行解释和适应。
例如， GDPR 对数据保护、同意和自动决策的 “解释权” 提出了严格的要求。人工智能系统必须考虑到这些权利，同时仍能提供有效的结果。
在医疗保健领域， HIPAA 合规性 要求严格保护医疗数据。处理受保护健康信息 (PHI) 的人工智能系统必须符合与传统医疗保健系统相同的严格标准，鉴于人工智能工作流程的复杂性，这可能很困难。
SOC 2 合规 要求组织在整个数据生命周期中严格控制数据安全性、可用性和机密性。人工智能系统对多个数据集进行错综复杂的操作，使得这些控制措施更难执行。
不同的行业也面临着自己独特的监管障碍。例如，金融机构必须遵守 PCI DSS 用于支付数据，而政府承包商必须遵守 FISMA。人工智能系统的设计必须符合这些特定标准，这些标准可能会有很大差异。
审计追踪要求 是另一个症结所在。许多合规框架都要求详细记录数据访问和处理活动。人工智能系统通常在不同的平台上执行复杂的任务，这使得维护满足这些法规所需的详细记录变得非常困难。
全球组织面临其他复杂问题 跨境数据传输法规。对数据本地化和国家间传输的要求各不相同，因此很难部署在保持合规性的同时跨司法管辖区无缝运行的人工智能系统。
雪上加霜的是 缺乏明确的人工智能特定监管指导 在许多行业中。如果没有明确的规定，组织必须解释现行法规并制定自己的战略来管理与人工智能相关的风险，而管理机构往往没有明确的指导。
创建安全的人工智能系统需要在保护资产和维持高效运营之间取得谨慎的平衡。组织必须采取切实可行的策略来应对现代威胁，同时让团队充满信心地进行创新。
零信任的运作原则是，任何用户、设备或系统本质上都不可信。当 AI 系统与分布式环境中的多个数据源进行交互时，这一点变得尤为重要。
这些措施建立了一个安全的框架，加密和匿名化技术进一步加强了这一框架。
一旦建立了强大的身份验证，在数据传输过程中和静态时保护数据就变得至关重要。加密和匿名化可保护人工智能工作流程各个阶段的敏感信息。
有了访问控制和数据保护，利用人工智能进行威胁检测可以增强抵御不断变化的攻击的能力。人工智能驱动的安全工具提供自适应和高效的保护。
企业在扩展 AI 运营的同时维护安全性方面面临越来越多的挑战。Prompts.ai 通过将顶级安全措施与简化操作相结合来解决这些问题，使组织能够在不牺牲数据保护的情况下自信地部署 AI 工作流程。这种方法为高效管理 AI 工作流程创建了统一的框架。
在不同的团队中处理多个 AI 模型通常会导致安全漏洞和合规问题。Prompts.ai 通过将领先的大型语言模型引入一个执行一致的治理策略的单一安全平台来简化此操作。
有了这个集中式系统，安全团队不再需要兼顾多个工具和订阅。取而代之的是，他们通过监控模型使用情况、数据访问和用户操作的详细审计跟踪来全面了解所有的人工智能活动。这种透明度使检测异常行为和快速应对潜在威胁变得更加容易。
基于角色的访问控制通过确保团队成员仅与其角色相关的模型和数据进行交互，从而增加了另一层保护。例如，营销团队可以访问客户分析模型，而数据科学家则拥有更广泛的实验权限。这些量身定制的权限有助于最大限度地降低意外数据泄露的风险，同时保持操作灵活性。
此外，该平台在所有工作流程中执行一致的政策，以遵守GDPR和HIPAA等法规。这不仅可以确保合规性，还可以减轻管理多项监管要求的管理负担。
Prompts.ai 引入了使用 TOKN 积分的即用即付系统，为管理成本提供了一种透明而灵活的方式。通过直接将支出与使用量保持一致并取消经常性订阅费，组织可以将人工智能软件成本降低多达98％。这样可以腾出资源用于其他优先事项，而不是被许可成本所困扰。
财务和IT团队受益于实时的FinOps控制，这可以立即洞察支出模式。这些工具使他们能够设置支出限额，监控使用趋势，并确定节省成本的机会，而无需等待月末的计费周期。这种主动方法可确保更好的资源分配，并有助于防止意外开支。
信贷系统还支持在高峰工作量或特殊项目期间快速扩展，从而无需漫长的采购流程。通过将成本效率与运营灵活性相结合，团队可以平稳安全地扩展其人工智能运营。
有效和安全的人工智能部署需要熟练的专业人员，他们既了解技术又了解其风险。Prompts.ai 通过旨在促进安全 AI 实践的培训计划和社区资源来满足这一需求。
Prompt 工程师认证计划为专业人员提供了创建安全有效的人工智能工作流程的技能。参与者将学习如何降低风险，例如及时注入、负责任地处理敏感数据以及设计保持全面审计记录的工作流程。
为了简化部署，可以使用专家设计的即时工作流程。这些预先测试的模板从一开始就纳入了安全措施，使团队能够在不引入漏洞的情况下快速启动工作流程。
Prompts.ai 还建立了一个协作社区，认证工程师可以在该社区中共享知识并共同开展项目。这种共享的专业知识有助于将以安全为中心的实践整合到日常运营中，确保为所有用户提供更安全的人工智能环境。
在选择人工智能平台时，根据安全性、合规性、成本、可扩展性和集成度来评估选项至关重要。将这些因素与组织的需求相结合有助于避免代价高昂的失误，并确保成功实施。
以下是评估期间需要考虑的关键领域。
要确定符合您的安全和运营目标的平台，请关注这些关键因素。根据您组织的特定需求和风险承受能力，每种方法的重要性都不同。
安全架构和数据保护 应该是你的头等大事。强大的平台将使用零信任安全模型，确保数据在传输和静态时都经过加密。它还应为用户、团队和项目提供精细的访问控制，并提供高级威胁检测，以监控异常模式或潜在漏洞。
合规和治理能力 对于满足监管要求至关重要。寻找具有全面审计记录的平台，以记录用户活动、模型交互和数据访问。必须支持 GDPR、HIPAA 和 SOC 2 等主要框架以及特定行业的法规。
成本管理和透明度 在预算规划中发挥重要作用。即用即付定价模式通常为工作负载波动的组织提供更好的灵活性。实时支出可见性和预算控制等功能可以帮助防止意外成本并优化资源分配。
可扩展性和性能 是确保平台可以与您的业务一起增长的关键。评估其处理增加的工作负载（水平扩展）和管理复杂的人工智能任务（垂直扩展）的能力，同时不会随着使用量的增加而牺牲性能。
集成和工作流程功能 确定该平台在多大程度上适合您的现有系统。查看是否有强大的 API 支持、针对常用企业工具的预建连接器以及可简化操作的工作流程自动化功能。
下表汇总了这些标准，并提供了指导评估的问题：
支持和培训资源 是确保顺利实施的另一个关键因素.高质量的文档、强大的培训计划和响应式技术支持可以使一切变得不同。提供认证计划的平台可以帮助您的团队积累安全有效部署人工智能所需的专业知识。
要做出明智的决定，请让安全、IT、财务和业务运营等部门的利益相关者参与进来。开发一个评分系统，优先考虑贵组织的独特需求，并考虑使用入围平台运行试点项目以测试其能力。
最终，合适的平台将根据您的特定用例量身定制，在安全性、功能性和成本之间取得完美的平衡。
除了将安全功能集成到人工智能系统中，培养以安全为中心的强大文化还可以显著增强保护。这种方法需要持续的培训、适应性强的治理和主动的威胁检测。通过将这些做法嵌入到日常运营中，组织可以创造一个将安全视为第二本质的环境。
有效的人工智能安全始于消息灵通的员工。定期的、针对特定角色的培训使团队能够识别风险并应用正确的安全措施来防止漏洞。
根据组织内部的不同角色量身定制培训计划。例如：
沙盒环境中的动手研讨会提供实践经验。这些课程允许员工练习识别可疑的人工智能行为，测试即时注入攻击等漏洞，并实施安全协议。这种亲身实践的方法可确保团队更有能力识别和应对现实场景中的威胁。
每月的安全简报可以让员工随时了解最新的人工智能安全事件和新出现的风险。整合您所在行业的案例研究使这些更新更具相关性和可操作性。
为了让训练更具吸引力，可以考虑游戏化。制定团队挑战，例如识别 AI 工作流程中的漏洞或创建安全的提示模板。这不仅使学习变得愉快，而且可以促进协作和对安全实践的更深入理解。
定期评估和模拟攻击有助于衡量训练计划的有效性。例如，使用针对 AI 系统的网络钓鱼模拟或旨在提取敏感信息的社会工程尝试来测试员工。使用结果来确定差距并完善训练策略。
人工智能技术发展迅速，通常会超过传统的治理框架。采用灵活的治理模式可确保您的安全措施保持有效并与当前威胁保持一致。
安排季度审查以更新 AI 安全政策。这些审查应让来自安全、法律、合规和业务团队的关键利益相关者参与进来，以保证政策既切实可行又可执行。
外部审计可以对您的安全措施进行公正的评估。每年进行全面审计，并在重大系统变更或安全事件发生后进行有针对性的审查。第三方审计师可以提供新的见解，并识别内部团队可能忽略的漏洞。
制定灵活的政策框架，以适应新的 AI 工具和用例。与其制定严格、过时的规则，不如制定基于原则的指导方针。例如，建立自动适用于任何新的 AI 模型的数据分类标准，无论其特定技术如何。
实时监控系统可以强制遵守安全策略。这些工具可以检测异常活动、未经授权的数据访问和协议偏差，从而更快地应对潜在威胁，同时减轻安全团队的负担。
保留治理流程的详细文档，包括政策更新、风险评估和安全事件。这种记录保留在审计期间非常宝贵，有助于识别可能需要系统性变更的反复出现的问题。
人工智能安全格局不断变化，新的威胁和漏洞经常出现。保持知情和积极主动是保持强大防御的关键。
参与全行业举措，及时获取威胁情报。参与人工智能安全联盟、工作组和信息共享网络。这些合作使各组织能够相互学习经验并加强集体防御。
订阅专注于 AI 和机器学习安全的专业威胁情报源。这些资源可以帮助你的队伍及时了解进攻趋势，并相应地完善防守策略。
充分利用专家网络和社区资源。Prompts.ai 等平台将组织与经过认证的即时工程师和安全专家联系起来，他们可以为缓解最新威胁提供实用建议。
与学术机构或安全公司合作，尽早了解新出现的漏洞。这些伙伴关系通常会带来获得尖端研究和工具的机会。
鼓励您的安全团队花时间进行研发。为他们提供在受控环境中探索新工具、参加会议和尝试新兴技术的机会。这种对持续学习的投资可确保您的团队为应对新挑战做好准备。
进行情景规划练习，为潜在的安全事件做准备。对人工智能特定攻击或数据泄露的桌面模拟可以揭示您的响应策略中的差距，并帮助团队在压力下采取协调行动。
最后，密切关注可能影响人工智能安全要求的监管发展。领先于新法律和合规义务有助于避免代价高昂的违规行为，并增强与利益相关者的信任。
在企业世界中采用人工智能并不意味着在创新和安全之间做出选择，而是要找到将两者无缝结合的解决方案。本指南展示了安全的人工智能工具如何将漏洞转化为优势，使组织能够在保持严格的数据保护和合规标准的同时释放人工智能的全部潜力。安全的基础不仅可以降低风险；它还直接有助于更好的业务成果。
从一开始就优先考虑安全性的组织，其表现始终优于那些将安全视为事后考虑的组织。通过尽早实施强有力的安全措施，企业不仅可以保护敏感信息，还可以通过在利益相关者之间建立信任和避免数据泄露或合规失败等代价高昂的中断来促进创新。
“积极的人工智能安全文化将安全重新定义为战略优势，是增长、创新和提高客户信任度的催化剂”。
当安全成为日常运营的一部分而不是障碍时，它会使员工从潜在的弱点转变为主动抵御人工智能相关威胁的防御者。这种文化变革还有助于防止 “影子人工智能” 等问题，在这些问题中，未经批准和未经管理的人工智能使用会带来隐性风险。
像 Prompts.ai 这样的平台强调了如何实现这种平衡。通过将企业级安全性与显著的成本节约相结合，例如通过即用即付的TOKN积分将人工智能软件费用减少多达98％，企业可以在没有财务压力的情况下扩大其人工智能工作，同时保持强大的安全控制。
成功采用 AI 的关键在于选择不会强行在功能和保护之间做出妥协的工具。现代安全的人工智能平台提供透明的成本管理、详细的审计跟踪和适应性强的治理框架，使企业能够在保持合规性的同时大胆创新。
随着人工智能重塑行业，领导者将是那些将安全视为远大增长基础而不是局限性的人。安全的人工智能工具是谨慎实验和自信的大规模部署之间的桥梁，使企业能够利用人工智能的变革力量，同时保护推动其成功的数据和信任。通过集成安全的人工智能工具，企业可以保护其运营并推动持续创新。
Prompts.ai 使企业能够在两者之间取得完美的平衡 数据保护 和 进展 通过实施强大的安全措施，包括对传输和静态数据进行加密。这些保障措施确保敏感信息在所有阶段都保持安全。
该平台还在私有云或边缘网络等安全环境中提供部署选项，从而最大限度地减少了数据泄露的机会。此外，其自动合规工具简化了对GDPR等法规的遵守以及 CCPA，使组织能够在满足行业要求的同时充满信心地向前推进。
涉足人工智能的企业经常面临诸如此类的障碍 数据泄露， 监管不合规， 有偏见或不准确的结果，以及 来自恶意行为者的威胁。这些问题可能会暴露私人信息，中断运营并损害与利益相关者的信任。
为了应对这些挑战，企业应优先考虑 强有力的数据治理政策，拥抱一个 零信任安全框架，并遵守适用的法规。组建跨职能团队来管理人工智能计划可以进一步增强安全性和问责制。将安全协议直接嵌入到人工智能流程中可确保 AI 的进展不会危及敏感数据的安全。
零信任架构是一种建立在 “永不信任，始终验证” 理念之上的安全模型。它的运作假设是，潜在威胁可能来自组织网络内部和外部。因此，它要求对每个用户、设备和访问请求进行持续验证，没有盲目信任的余地。
这种方法在人工智能驱动的企业环境中尤其重要，在这种环境中，敏感数据会流经众多不断变化的接入点。通过采用零信任，组织可以通过严格的身份检查来增强数据安全性，减少潜在漏洞并实时应对威胁。这些做法有助于确保即使发生漏洞，其损害也能得到控制，从而使企业在推进人工智能计划的同时保持安全和高效。
