隨着企業开始擁抱生成式人工智能的變革潛力，首席執行官和首席財務官對其能夠顯著提高員工生產力並實現“少花錢多辦事”這一備受期待的目標的能力尤爲熱切。

首席信息安全官(CISO)理所當然地對採用這些先進的人工智能工具所帶來的一個關鍵問題敲響了警鐘：員工“數據泄露”的風險加劇。雖然生成式人工智能爲增長和效率提供了前所未有的機會，但它也爲數據泄露、未經授權的訪問和敏感信息的潛在濫用开闢了新的途徑。

CISO敏銳地意識到，在利用人工智能獲得巨大利益與保護組織免受數據安全受損可能造成的潛在損害之間，需要取得微妙的平衡。他們的重點是駕馭復雜的人工智能集成格局，確保提高生產力不會以犧牲組織最寶貴的資產——數據爲代價。

不斷擴大的人工智能威脅形勢

報告顯示，2023年，超過20萬個被盜的ChatGPT憑證在暗網市場上出售。這些憑證是通過LummaC2、Raccoon和RedLine等惡意軟件泄露的，這表明人工智能工具被惡意濫用的情況顯著增加。被盜憑證的激增凸顯了與人工智能工具相關的嚴重漏洞以及對強大安全措施日益增長的需求。員工經常出於工作目的在聊天機器人中輸入機密信息或專有代碼，這可能會在不知情的情況下讓不法分子獲取敏感情報。

制定全面的安全策略

鑑於這些見解，企業領導者必須優先制定和實施全面的安全战略，以應對人工智能工具帶來的獨特挑战。從高層次來看，全面的人工智能數據安全策略應包括：

技術措施

數據加密：

傳輸中加密：使用TLS/SSL協議加密數據傳輸，確保數據在網絡傳輸過程中不被竊聽或篡改。

存儲中加密：對存儲在磁盤上的數據進行加密，防止未經授權的訪問。

訪問控制：

最小權限原則：僅授予用戶和應用完成其任務所需的最低權限。

身份驗證和授權：使用強身份驗證機制（如多因素認證）和細粒度的授權策略，確保只有經過授權的用戶可以訪問敏感數據。

監控和審計：

實施日志記錄和監控，跟蹤對數據的訪問和操作，及時發現和響應異常行爲。

定期審計訪問日志和系統配置，確保符合安全策略。

數據匿名化和去標識化：

對敏感數據進行匿名化或去標識化處理，降低數據泄露後對用戶隱私的影響。

數據分區：

將敏感數據與其他數據分开存儲，並使用不同的安全策略進行保護。

管理和政策措施

制定和實施數據安全政策：

制定明確的數據安全政策，規定數據的收集、處理、存儲和銷毀的標准和流程。

定期更新和審核數據安全政策，以應對新的安全威脅和合規要求。

員工培訓：

定期开展數據安全培訓，提高員工的安全意識和技能，防範社會工程攻擊和內部威脅。

供應鏈管理：

評估和管理第三方供應商和合作夥伴的安全風險，確保他們遵守同樣的數據安全標准。

合規性管理：

確保符合相關的數據保護法律和法規（如GDPR、CCPA），並進行定期的合規性審查。

應急響應措施

制定數據泄露響應計劃：

制定和演練數據泄露響應計劃，確保在發生數據泄露事件時能夠快速有效地應對和恢復。

包括事件檢測、通報、隔離、修復和後續調查等步驟。

數據備份和恢復：

定期備份關鍵數據，並測試備份恢復過程，確保在數據泄露或丟失的情況下能夠迅速恢復。

具體應用到ChatGPT

輸入數據的預處理：

在數據輸入前，盡量避免輸入包含敏感信息的數據，或者在輸入數據前進行脫敏處理。

實施嚴格的數據輸入檢查，防止用戶意外輸入敏感數據。

模型輸出的監控：

實時監控和過濾模型輸出，防止敏感信息通過模型輸出泄露。

使用安全網關或代理對ChatGPT的輸入和輸出進行審查和控制。

通過結合以上技術、管理和政策措施，可以有效降低ChatGPT數據泄露的風險，保護用戶隱私和數據安全。

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標題：如何降低ChatGPT數據泄露風險

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