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AI安全的頭等大事:建立AI資產(chǎn)清單

人工智能 應(yīng)用安全
AI資產(chǎn)清單不僅是列出工具清單,更需評估其數(shù)據(jù)安全與合規(guī)風(fēng)險。

隨著人工智能(AI)技術(shù)的迅猛發(fā)展,企業(yè)首席信息安全官(CISOs)正面臨前所未有的挑戰(zhàn),既要滿足企業(yè)業(yè)務(wù)快速邁向智能化的需求,同時又要防御爆炸式增長的AI安全威脅。

風(fēng)靡全球的DeepSeek只是AI工具潮的一朵浪花,未來還將有更多類似工具快速涌現(xiàn)。這些未經(jīng)授權(quán)的(消費(fèi)級)AI應(yīng)用如同一顆顆定時炸彈,潛伏在企業(yè)內(nèi)部,威脅著數(shù)據(jù)安全與合規(guī)性。那么,如何應(yīng)對這一危機(jī)?答案的起點(diǎn)在于建立一個全面的AI資產(chǎn)清單。

AI資產(chǎn)清單:AI安全治理的基石

AI資產(chǎn)清單的建立不僅是必要的,而且正成為強(qiáng)制性要求。沒有這一清單,企業(yè)如同盲人摸象,無法準(zhǔn)確識別AI使用帶來的敏感數(shù)據(jù)暴露風(fēng)險,也無法應(yīng)對日益嚴(yán)格的合規(guī)性要求。

歐盟《AI法案》(EU AI Act)、ISO 42001標(biāo)準(zhǔn)以及美國國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院(NIST)的AI風(fēng)險管理框架(AI RMF)等監(jiān)管框架已明確將AI資產(chǎn)清單視為治理AI的基礎(chǔ)性步驟。

例如,歐盟《AI法案》于2024年8月正式生效,其覆蓋范圍極為廣泛,幾乎囊括了所有AI系統(tǒng),要求企業(yè)對其使用的AI技術(shù)進(jìn)行全面登記和風(fēng)險評估。ISO 42001則為企業(yè)提供了一個AI管理系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn),強(qiáng)調(diào)通過清單化管理確保AI的透明性和責(zé)任性。而NIST AI RMF雖然是自愿性框架,但其“MAP”功能明確要求企業(yè)繪制AI使用圖譜,識別潛在風(fēng)險。

這些框架共同表明,AI資產(chǎn)清單不僅是合規(guī)的起點(diǎn),更是安全治理的核心。

然而,定義“AI資產(chǎn)”本身就是一大難題。歐盟《AI法案》采取廣義方法,將幾乎所有AI增強(qiáng)功能納入監(jiān)管范圍;而企業(yè)則需自行判斷是否應(yīng)監(jiān)控每一項(xiàng)AI特性,還是聚焦于生成式AI、大語言模型(LLM)和內(nèi)容創(chuàng)建系統(tǒng)等高風(fēng)險領(lǐng)域。專家建議,縮小關(guān)注范圍至特定AI類別可顯著降低清單編制的復(fù)雜性,使其更具可操作性。

影子AI:暗中的殺手

除了監(jiān)管壓力,第三方供應(yīng)商評估也日益要求企業(yè)提供AI資產(chǎn)清單,常稱之為“審計(jì)”或“服務(wù)目錄”。但合規(guī)只是表象,真正的挑戰(zhàn)在于識別“影子AI”——那些未獲正式批準(zhǔn)卻已被員工融入日常工作的AI工具。據(jù)網(wǎng)絡(luò)安全公司ZScaler的2024年報告,企業(yè)中超過60%的員工承認(rèn)使用過未經(jīng)授權(quán)的AI工具,其中許多工具通過個人賬戶或免費(fèi)版本接入,繞過了IT部門的監(jiān)控。

影子AI的泛濫使得傳統(tǒng)IT治理工具捉襟見肘。員工可能在不知情的情況下將敏感數(shù)據(jù)暴露給第三方模型,而這些工具的風(fēng)險往往瞬息萬變——一款昨天看似安全的工具,可能因新增AI功能而在一夜之間變成高危對象。例如,DeepSeek的快速流行就暴露了企業(yè)對新興工具的反應(yīng)滯后,其數(shù)據(jù)存儲政策引發(fā)了廣泛爭議。

AI資產(chǎn)追蹤的六大方法

目前,企業(yè)采用的AI資產(chǎn)清單編制方法主要有以下六種,每種方法各有優(yōu)劣:

  • 基于采購的追蹤:通過監(jiān)控新AI工具的采購有效,但無法檢測現(xiàn)有工具新增的AI功能或員工自帶工具(BYOT)的使用。
  • 手動日志收集:分析網(wǎng)絡(luò)流量和日志可發(fā)現(xiàn)AI相關(guān)活動,但耗時且覆蓋面有限。
  • 身份與OAuth驗(yàn)證:審查Okta或Entra等身份管理平臺的訪問日志可追蹤部分AI應(yīng)用,但僅適用于集成這些服務(wù)的工具。
  • 云安全訪問代理與數(shù)據(jù)防泄漏(DLP):ZScaler和Netskope等解決方案提供一定可見性,但AI分類功能有限,難以強(qiáng)制執(zhí)行政策。
  • 云安全態(tài)勢管理(CSPM):Wiz等工具在AWS和谷歌云中對AI使用有較好洞察,但無法覆蓋本地或非云環(huán)境。
  • 擴(kuò)展現(xiàn)有清單:基于風(fēng)險對AI工具分類可與企業(yè)治理對齊,但難以跟上AI采用的快速變化。

這些方法雖能提供一定可見性,卻普遍依賴手動操作,效率低下且難以應(yīng)對動態(tài)風(fēng)險。網(wǎng)絡(luò)安全專家指出,AI資產(chǎn)清單不僅是列出工具清單,更需評估其風(fēng)險:這些工具是否從員工輸入中學(xué)習(xí)?其數(shù)據(jù)保留政策如何?是否符合GDPR、HIPAA等隱私法規(guī)?

自動化AI資產(chǎn)工具的崛起

為應(yīng)對上述挑戰(zhàn),業(yè)界正轉(zhuǎn)向更自動化、可重復(fù)的AI資產(chǎn)追蹤工具。這些工具通過持續(xù)監(jiān)控檢測AI使用,包括個人和免費(fèi)賬戶,并識別哪些應(yīng)用在訓(xùn)練企業(yè)數(shù)據(jù)。例如,2025年初推出的Darktrace AI Guardian能夠?qū)崟r掃描網(wǎng)絡(luò)流量,標(biāo)記未經(jīng)批準(zhǔn)的AI工具,并生成動態(tài)資產(chǎn)清單。此類工具還支持企業(yè)制定防護(hù)策略,防止員工無意中泄露機(jī)密信息。

此外,自動化工具還推動了員工教育。例如,微軟在2024年為其企業(yè)客戶推出了AI使用儀表板,顯示員工使用的AI工具并標(biāo)注其安全性,幫助員工分辨哪些工具獲批使用。這種透明性不僅降低風(fēng)險,還增強(qiáng)了員工對合規(guī)工具的信任。

安全創(chuàng)新與合規(guī)的雙贏

AI治理不應(yīng)僅被視為風(fēng)險管理任務(wù),更是一個抓住創(chuàng)新機(jī)會的窗口。領(lǐng)先建立AI資產(chǎn)清單的企業(yè)能夠主動接觸員工,了解其真實(shí)需求和用例,引導(dǎo)他們轉(zhuǎn)向安全、批準(zhǔn)的AI解決方案。安全領(lǐng)導(dǎo)者通過與AI委員會和高層分享這些數(shù)據(jù),可提供基于現(xiàn)實(shí)的洞察,超越理論政策討論。

例如,谷歌在其2024年AI安全報告中提到,通過資產(chǎn)清單識別員工對生成式AI的高需求后,該公司迅速部署了內(nèi)部批準(zhǔn)的生成工具,不僅提升了生產(chǎn)力,還降低了外部工具帶來的風(fēng)險。這種做法表明,AI資產(chǎn)清單不僅是防御性措施,更是推動企業(yè)安全使用AI,在這場人工智能革命中取得競爭優(yōu)勢的的戰(zhàn)略舉措。

責(zé)任編輯:華軒 來源: GoUpSec
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