安全與合規

August 27, 2024

生成式AI安全與合規 # 在AI時代保護創新 隨著組織越來越多地採用生成式AI（GenAI）解決方案，確保強大的安全措施和維持法規遵循變得至關重要。本節探討在保護GenAI實施和應對AI相關法規複雜環境中的主要挑戰和最佳實踐。 1. AI時代的資料隱私 # GenAI系統通常需要大量資料進行訓練和運作，使資料隱私成為一個關鍵問題。 主要挑戰： # 資料收集和同意 確保AI訓練和運作中使用的資料獲得適當同意。 在複雜的AI系統中管理資料權利和使用許可。 資料最小化 平衡全面數據集的需求與資料最小化的隱私原則。 實施聯邦學習等技術以減少集中式資料存儲。 去識別化和匿名化 確保AI系統中使用的個人資料進行強大的匿名化。 解決通過AI驅動的資料分析可能重新識別的挑戰。 跨境資料流動 在跨國運營AI系統時應對不同的資料隱私法規。 在當地法規要求的情況下實施資料本地化。 最佳實踐： # 在AI系統開發中實施隱私設計原則。 定期對AI項目進行隱私影響評估。 對傳輸中和靜止的資料使用先進的加密技術。 為AI系統實施強大的訪問控制和身份驗證機制。 提供清晰、用戶友好的隱私聲明，並獲得AI特定資料使用的明確同意。 2. AI部署的法規考量 # AI的法規環境正在迅速演變，全球正在出現新的法律和指導方針。 主要法規框架： # GDPR（一般資料保護規則） 影響處理歐盟居民資料的AI系統。 要求對影響個人的AI決策進行可解釋性。 CCPA（加州消費者隱私法）和CPRA（加州隱私權法） 影響處理加州居民資料的企業。 賦予消費者對其在AI系統中使用的資料的權利。 AI特定法規 歐盟提議的AI法案根據風險水平對AI系統進行分類。 中國關於算法推薦和深度偽造的法規。 行業特定法規 金融服務：關於AI在信用評分、欺詐檢測中使用的法規。 醫療保健：關於AI作為醫療設備和處理健康資料的法規。 合規策略： # 建立專門的AI治理委員會，監督法規遵循。 為AI開發和部署過程實施強大的文檔實踐。 定期審核AI系統的偏見、公平性和法規遵循情況。 制定明確的AI使用政策，並與所有利益相關者溝通。 了解新興AI法規，並主動調整合規策略。 3. 安全AI整合的最佳實踐 # 將GenAI安全地整合到現有系統中需要全面的網路安全方法。 主要安全考量： # 模型安全 保護AI模型免受盜竊或未經授權的訪問。 防止可能操縱AI輸出的對抗性攻擊。 輸入驗證 確保AI系統輸入資料的完整性和安全性。 實施強大的驗證以防止注入攻擊。 輸出淨化 過濾AI生成的輸出，以防止敏感信息洩露。 實施保護措施，防止生成有害或不適當的內容。 監控和審計 ...