大模型背景下生成式AI带来的网络安全威胁应对

生成式AI在诸多领域带来了革命性的创新与显著的便利。然而，与之相伴的是一系列复杂且严峻的网络风险与安全挑战。

第一，深度伪造（Deepfakes）技术的滥用风险。生成式AI能够轻松创造出极度逼真的音频、图像和视频，这一能力若被不法分子利用，将导致深度伪造内容的泛滥，进而被广泛应用于诽谤、散布虚假信息、政治操纵及金融诈骗等多个领域，严重损害了个人或组织的名誉，误导了公众认知，甚至促成非法交易。

第二，网络攻击的风险亦不容忽视。生成式AI在自动探测和软件漏洞利用方面展现出的高效能，极大地提升了网络攻击的效率和规模。借助大数据分析技术，攻击者能够更精确地锁定攻击目标，并选择最合适的攻击手段。同时，攻击者还可能利用大型模型存在的潜在漏洞，实施模型注入攻击或数据污染攻击，通过向数据集中注入虚假数据，干扰机器学习模型的正常训练和预测过程。此外，大数据和大模型复杂的供应链环节中存在的漏洞，也为攻击者提供了攻击整个系统的可乘之机。

第三，数据泄露与隐私侵犯的风险日益凸显。在生成式AI大规模收集数据的过程中，敏感信息的暴露、身份盗用及隐私侵犯等问题时有发生。不法分子可利用生成式AI合成个人身份信息或生物特征数据，进行金融诈骗等犯罪活动；同时，通过生成个人敏感信息或合成个人图像，侵犯个人隐私，用于不恰当或非法的目的。

第四，信息战和假新闻的传播也带来了严峻的舆情风险。生成式AI能够迅速生成并传播大量假新闻和误导性信息，尤其在社交媒体平台上，这些信息能够迅速扩散，影响公众观点，甚至对选举结果和政治决策产生干扰。

第五，个人和组织的知识产权保护面临严峻挑战。生成式AI在模仿艺术作品、音乐、文学作品等方面的能力，使得原创作者的版权和知识产权易受侵犯。同时，AI生成的内容还可能引发一系列法律和伦理问题，如责任归属、创作权、言论自由与审查等方面的争议。

1.多元化新技术手段的应用

为了有效应对生成式AI带来的网络安全威胁，应充分利用多元化新技术手段。例如，利用区块链的不可篡改性，可以追踪和验证内容的来源与传播路径，确保信息的真实性与完整性。同时，开发和部署深度伪造检测工具，借助机器学习算法，精准识别视频、音频和图像的真伪，防止虚假信息的传播。此外，应用生物特征识别技术，如面部动作和微表情分析，结合水印和元数据技术，进一步验证内容的真实性，保护个人隐私和版权。

2.AI技术智能化识别与预警

借助大数据和大模型，可以充分发挥AI在大数据分析和机器学习方面的优势。通过AI驱动的安全监控系统，实时分析网络流量和行为模式，快速识别异常活动和恶意行为，并自动触发警报，采取相应的防御措施。例如，AI能够分析海量网络数据，检测异常流量、访问和恶意代码，及时发现并应对潜在威胁。同时，通过学习用户的正常行为模式，AI能够精准识别异常用户行为，如非工作时间频繁访问敏感数据，及时发出警报，防止数据泄露等安全问题的发生。

3.AI安全趋势分析与预测

AI不仅能够帮助识别当前的网络威胁，还能够通过分析历史攻击和威胁数据，深度学习和分析攻击者的行为模式、目标和可能采取的攻击手段。基于此，AI可以提供相应的防御建议，并预测未来可能出现的威胁，发出预警和提供应对预案。这有助于网络管理人员提前做好防范措施，降低被攻击的风险。

4.自动化防御与快速响应

在自动化防御方面，AI可以通过模拟攻击和漏洞扫描技术，主动发现安全漏洞并提供修复措施。同时，AI系统能够自主学习、自主决策和自动执行网络防御任务，将网络管理员从烦琐的防御工作中解放出来，提高防御效率并减少人为操作失误。此外，AI能够在秒级别内快速识别威胁并做出应对措施，大大缩短从威胁发现到实际攻击的时间间隔，减轻损失。

5.构建AI多层防御体系

为了进一步提高系统的整体安全性，需要构建综合性的AI多层防御体系。在传统网络层、主机层、应用层和数据层防御的基础上，增加AI智能防御层。AI智能防御层可以实现异常检测、行为分析和自适应防御等功能，如采用流式病毒过滤引擎和文件还原型AI检测引擎，快速识别并阻断病毒传播。同时，需要关注大语言模型在复杂网络环境中的应用安全，从数据隔离、模型访问控制等方面实施严格的安全措施，确保大语言模型的安全性和可靠性。

6.完善法律法规与加强网络安全教育

需要制定和更新相关法律法规，以应对生成式AI带来的挑战。以法律手段明确AI技术的责任边界，建立追溯和问责机制，通过法律法规的约束和惩戒，遏制运用AI技术妨害社会正常运行的行为。同时，加强对网络平台的监管，提高网络平台的防范措施。此外，还需要加强对生成式AI的网络威胁教育培训，提高公众对生成式AI犯罪行为的识别与防范能力，减少因人为因素导致的安全漏洞和攻击事件。通过人机协同分析的应用模式，共同应对生成式AI带来的网络安全威胁。

7.加强大模型设计开发和使用的审计监管

加强模型生成内容的实时监控和审核，对模型训练数据进行严格筛选，保证训练数据的质量。敏感词过滤设置敏感词库，对模型生成的文本进行过滤；不断推进模型迭代更新，注意搜集大模型算法在应用中的问题反馈，及时调整；必要时引入人工干预环节，对模型生成的内容进行二次校验。加强漏洞修复，提高内容风险防控能力，同时推进用户身份验证制度，防止匿名用户滥用模型；建立责任追溯机制，一旦发现内容风险，能够迅速定位问题源头，并采取相应措施，避免人工智能技术的滥用，甚至恶用。

总之，AI时代网络安全面临多重挑战，AI风险的应对需要从技术、管理和法规等多个层面综合考虑。平衡AI的创新与风险是一个长期而复杂的过程，需要社会各界多方面的思考和协作。用户也需要增强对AI安全风险的认识，并采取相应的防护措施。只有共同努力、协同推进，才能确保AI技术的健康发展，推动全球经济和社会的可持续发展。

来源：《网络安全和信息化》杂志

作者：刘乐群  季亚婷  李书家

（本文不涉密）