安全与合规

August 27, 2024

生成式人工智能安全与合规 # 在人工智能时代保护创新 随着组织越来越多地采用生成式人工智能（GenAI）解决方案，确保强大的安全措施和维护监管合规变得至关重要。本节探讨了在保护GenAI实施和应对复杂的人工智能相关法规环境方面的主要挑战和最佳实践。 1. 人工智能时代的数据隐私 # GenAI系统通常需要大量数据用于训练和运营，使数据隐私成为一个关键问题。 主要挑战： # 数据收集和同意 确保在人工智能训练和运营中使用的数据获得适当的同意。 在复杂的人工智能系统中管理数据权利和使用权限。 数据最小化 平衡全面数据集的需求与数据最小化的隐私原则。 实施联邦学习等技术以减少集中式数据存储。 去识别化和匿名化 确保在人工智能系统中使用的个人数据进行强大的匿名化处理。 解决通过人工智能驱动的数据分析可能重新识别的挑战。 跨境数据流动 在跨国运营人工智能系统时应对不同的数据隐私法规。 在当地法规要求的情况下实施数据本地化。 最佳实践： # 在人工智能系统开发中实施隐私设计原则。 定期对人工智能项目进行隐私影响评估。 对传输中和静态数据使用先进的加密技术。 为人工智能系统实施强大的访问控制和身份验证机制。 提供清晰、用户友好的隐私声明，并获得人工智能特定数据使用的明确同意。 2. 人工智能部署的监管考虑 # 人工智能的监管环境正在迅速发展，全球范围内出现了新的法律和指南。 主要监管框架： # GDPR（通用数据保护条例） 影响处理欧盟居民数据的人工智能系统。 要求对影响个人的人工智能决策进行可解释性。 CCPA（加州消费者隐私法）和CPRA（加州隐私权法） 影响处理加州居民数据的企业。 赋予消费者对其在人工智能系统中使用的数据的权利。 人工智能特定法规 欧盟提出的人工智能法案根据风险级别对人工智能系统进行分类。 中国关于算法推荐和深度伪造的法规。 行业特定法规 金融服务：关于人工智能在信用评分、欺诈检测中使用的法规。 医疗保健：关于人工智能作为医疗设备和处理健康数据的法规。 合规策略： # 建立专门的人工智能治理委员会，监督监管合规。 为人工智能开发和部署过程实施强大的文档实践。 定期审核人工智能系统的偏见、公平性和监管合规性。 制定明确的人工智能使用政策，并与所有利益相关者沟通。 及时了解新兴的人工智能法规，并主动调整合规策略。 3. 安全人工智能集成的最佳实践 # 将GenAI安全地集成到现有系统中需要全面的网络安全方法。 主要安全考虑因素： # 模型安全 保护人工智能模型免受盗窃或未经授权的访问。 防止可能操纵人工智能输出的对抗性攻击。 输入验证 确保人工智能系统数据输入的完整性和安全性。 实施强大的验证以防止注入攻击。 输出净化 过滤人工智能生成的输出，以防止敏感信息泄露。 实施保护措施，防止生成有害或不适当的内容。 监控和审计 ...