生成式人工智能(GenAI)代表了人工智能的一個重大飛躍，能夠創(chuàng)建文本、音頻、圖像、代碼等新穎而逼真的數(shù)據(jù)。雖然這項創(chuàng)新具有巨大的潛力，但它也引發(fā)了人們對數(shù)據(jù)安全和隱私的嚴重擔憂。

本文深入探討了生成式人工智的技術(shù)能力及其對數(shù)據(jù)安全的影響，潛在的漏洞和緩解策略，以及為確保負責任和合乎道德的發(fā)展而進行合作的必要性。

揭示生成式人工智能的能力

生成式人工智能包含一系列技術(shù)，包括深度學習模型，可以從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中學習并生成與原始數(shù)據(jù)相似的新數(shù)據(jù)。這種能力在各個領(lǐng)域開辟了新的途徑，比如合成圖像、視頻、文本等逼真的數(shù)據(jù)。

• 圖像和視頻生成：創(chuàng)建與現(xiàn)實世界難以區(qū)分的逼真的合成圖像和視頻。
• 文本生成：生成新的和語法正確的文本，從創(chuàng)造性寫作到代碼合成。
• 數(shù)據(jù)增強：通過生成合成數(shù)據(jù)點和增強圖像識別等任務(wù)的模型訓練來擴展現(xiàn)有數(shù)據(jù)集。

然而，生成式人工智能的本質(zhì)（操縱和創(chuàng)建新數(shù)據(jù)的能力）對數(shù)據(jù)安全和隱私構(gòu)成了重大挑戰(zhàn)。

生成式人工智能面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)

生成式人工智能模型是在大量數(shù)據(jù)集上訓練的，這些數(shù)據(jù)集通常包含敏感信息。人們?yōu)榇擞幸韵路矫娴膿鷳n：

數(shù)據(jù)中毒

惡意行為者可以將有毒數(shù)據(jù)注入訓練集，導致模型產(chǎn)生有偏差或不準確的輸出。這可能產(chǎn)生重大后果，從操縱金融市場到影響選舉。

隱私泄漏

生成式人工智能模型可能會無意中泄露有關(guān)訓練數(shù)據(jù)的信息（即使是匿名的）。這可以通過像對抗性示例這樣的技術(shù)來實現(xiàn)，在對抗性示例中，對輸入數(shù)據(jù)的微小修改可以顯著改變模型的輸出。

深度偽造和合成媒體

生成式人工智能可以用來創(chuàng)建高度逼真的深度偽造（Deepfakes）和合成媒體，這使得人們很難區(qū)分真實和虛構(gòu)的內(nèi)容。這可以用于惡意目的，例如傳播錯誤信息或損害聲譽。

模型反演

通過觀察模型的輸出，網(wǎng)絡(luò)攻擊者可以潛在地推斷出關(guān)于訓練數(shù)據(jù)的敏感信息。這對于接受過醫(yī)療或金融數(shù)據(jù)訓練的模型來說尤其危險。

數(shù)據(jù)來源

生成式人工智能模型中數(shù)據(jù)來源和使用缺乏透明度，阻礙了問責制和監(jiān)管合規(guī)性。

生成式人工智能實現(xiàn)和安全挑戰(zhàn)的具體示例

以下是生成式人工智能實現(xiàn)的一些真實示例和它們遭遇的安全挑戰(zhàn)。

社交媒體中的深度造假

（1）實施

生成式人工智能被用來制作逼真的視頻(深度造假)，其中有人似乎在說或做他們從未做過的事情。這些深度造假可以用來損害聲譽、傳播錯誤信息和操縱公眾輿論。

（2）安全挑戰(zhàn)

• 數(shù)據(jù)泄露：用于創(chuàng)建深度偽造的訓練數(shù)據(jù)可能包含有關(guān)目標個人的敏感信息，從而導致隱私泄露。
• 濫用和操縱：深度造假可以很容易地通過社交媒體傳播，使得人們很難區(qū)分真實和捏造的內(nèi)容。

醫(yī)學研究合成數(shù)據(jù)生成

（1）實施

生成式人工智能可用于生成用于醫(yī)學研究目的的患者合成數(shù)據(jù)。這有助于解決與真實患者數(shù)據(jù)相關(guān)的隱私問題，同時使研究人員能夠開發(fā)和測試新的治療方法。

（2）安全挑戰(zhàn)

• 隱私泄露：即使使用匿名化技術(shù)，生成的合成數(shù)據(jù)仍有可能包含被重新識別回真實個人的信息。
• 數(shù)據(jù)偏差：如果用于生成式人工智能模型的訓練數(shù)據(jù)存在偏差，則生成的合成數(shù)據(jù)也可能繼承這些偏差，從而導致研究結(jié)果出現(xiàn)偏差。

藝術(shù)創(chuàng)作的生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)

（1）實現(xiàn)

生成式人工智能可以用來創(chuàng)造新的和獨特的藝術(shù)品，包括繪畫、雕塑和音樂。這為藝術(shù)表達和探索開辟了新的途徑。

（2）安全挑戰(zhàn)

• 侵犯版權(quán)：如果訓練數(shù)據(jù)包含沒有適當歸屬的版權(quán)材料，生成式人工智能生成的藝術(shù)品可能會侵犯現(xiàn)有的版權(quán)。
• 歸屬和所有權(quán)：為生成式人工智能生成的藝術(shù)品分配所有權(quán)和真實性可能具有挑戰(zhàn)性，會產(chǎn)生潛在的法律和道德問題。

聊天機器人和虛擬助手

（1）實現(xiàn)

生成式人工智能為聊天機器人和虛擬助手提供動力，這些機器人和虛擬助手可以與用戶對話、回答問題并提供幫助。

（2）安全挑戰(zhàn)

• 社會工程：惡意行為者可以使用由生成式人工智能驅(qū)動的聊天機器人冒充真實人物，欺騙用戶泄露敏感信息。
• 偏見和歧視：如果聊天機器人的訓練數(shù)據(jù)有偏見，它們可能會在與用戶的互動中持續(xù)使用歧視性或攻擊性的語言或行為。

以下是生成式人工智能如何實現(xiàn)以及相關(guān)安全挑戰(zhàn)的幾個示例。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，制定全面的安全措施以減輕這些風險并確保負責任地和合乎道德地使用生成式人工智能至關(guān)重要。

緩解策略

應對這些挑戰(zhàn)需要多方面的方法，包括技術(shù)進步、監(jiān)管框架和道德考慮：

數(shù)據(jù)治理框架

實現(xiàn)健壯的數(shù)據(jù)治理框架至關(guān)重要。這包括：

數(shù)據(jù)最小化：限制為訓練收集的數(shù)據(jù)量，可以減少攻擊面和潛在的隱私風險。

• 數(shù)據(jù)匿名化：采用差異化隱私等匿名化技術(shù)來保護敏感信息。
• 差異隱私：該技術(shù)可用于在訓練數(shù)據(jù)中添加噪聲，使其在統(tǒng)計上無法推斷個人的敏感信息。

數(shù)據(jù)來源和審計：實施穩(wěn)健的數(shù)據(jù)來源和審計系統(tǒng)可以幫助跟蹤數(shù)據(jù)的來源和使用/沿襲，實現(xiàn)更好的問責制并檢測潛在的違規(guī)/漏洞。

用戶控制：個人應該有權(quán)訪問、修改和刪除生成式人工智能訓練過程中使用的數(shù)據(jù)。

監(jiān)管框架：制定和執(zhí)行明確的法規(guī)，促進負責任的數(shù)據(jù)收集、存儲和使用。這對于保護數(shù)據(jù)安全和隱私至關(guān)重要。

透明度和可解釋性：通過提高透明度和可解釋性來開發(fā)可解釋的生成式人工智能模型，可以幫助識別生成數(shù)據(jù)中的潛在偏差、數(shù)據(jù)泄漏和漏洞。

模型的安全性

像對抗性訓練這樣的技術(shù)可以幫助模型在對抗對抗性攻擊時變得更加健壯。此外，在生成式人工智能訓練期間實現(xiàn)差分隱私等技術(shù)可以幫助防止隱私泄露。

對抗性訓練：將模型暴露于對抗性示例(旨在欺騙模型的惡意輸入)可以幫助它們對攻擊變得更健壯。

檢測和監(jiān)控：開發(fā)強大的檢測和監(jiān)控系統(tǒng)，以識別和減輕潛在的安全威脅，例如數(shù)據(jù)中毒和深度偽造。

形式驗證：采用數(shù)學技術(shù)驗證生成式人工智能模型的安全特性，有助于識別潛在的漏洞。

聯(lián)合學習：這種方法允許在不直接共享敏感信息的情況下在分散的數(shù)據(jù)上訓練模型。

同態(tài)加密：該技術(shù)允許在不解密的情況下對加密數(shù)據(jù)進行計算，確保數(shù)據(jù)即使在訓練期間仍然保密。

未來的考慮事項

研究：隨著生成式人工智能的不斷發(fā)展，持續(xù)的研究對于開發(fā)新的有效的安全解決方案至關(guān)重要。

可解釋的人工智能：開發(fā)可解釋的人工智能模型可以幫助理解模型如何做出決策，從而更好地發(fā)現(xiàn)偏見和漏洞。

法規(guī)和標準：為道德和負責任的生成式人工智能開發(fā)建立明確的法規(guī)和行業(yè)標準對于減輕安全風險至關(guān)重要。

公眾意識和教育：教育公眾了解生成式人工智能的潛在風險和益處，對于建立信任和促進負責任地使用這項技術(shù)至關(guān)重要。研究人員、政策制定者和行業(yè)利益相關(guān)者之間的合作對于設(shè)計和實施安全的生成式人工智能開發(fā)和部署的強大框架至關(guān)重要。

結(jié)論

生成式人工智能和數(shù)據(jù)安全之間的關(guān)系很微妙。雖然生成式人工智能在各個領(lǐng)域提供了巨大的機會，但其數(shù)據(jù)安全和隱私影響不容忽視。通過了解技術(shù)挑戰(zhàn)并實施適當?shù)木徑鈶?zhàn)略，可以確保安全、負責任地開發(fā)和部署生成式人工智能，釋放其全部潛力，同時最大限度地降低潛在風險。通過研究人員、開發(fā)人員、政策制定者和公眾之間的持續(xù)合作，可以確保這項強大的技術(shù)為人類服務(wù)，而不會損害隱私權(quán)和數(shù)據(jù)安全的基本權(quán)利。

參考文獻

• ?生成式人工智能模型的隱私泄露
• 深度造假和信任的侵蝕：一個理解挑戰(zhàn)的框架
• 生成對抗網(wǎng)絡(luò)醫(yī)學圖像合成
• 對抗性例子并非天生脆弱
• 將魯棒性嵌入深度學習系統(tǒng)

原文標題：Guarding the Gates of GenAI: Security Challenges in AI Evolution，作者：Phani Kumar Varma Kokkerlapati

鏈接：https://dzone.com/articles/guarding-the-gates-of-genai-security-challenges-in。