人工智能的飛速發展正以前所未有的速度改變著各個行業，大型語言模型 ( LLM ) 和代理系統已成為現代工作流程的關鍵。這種快速部署也暴露出巨大的漏洞，防火墻、EDR 和 SIEM 等傳統工具難以應對 AI 特有的威脅，包括自適應威脅模式和隱蔽的即時攻擊工程。

除了技術威脅之外，以人為中心的威脅也是現有網絡安全問題的核心，利用生成式人工智能 (GPU) 生成的高度個性化網絡釣魚誘餌很容易被檢測到。2025 年 Verizon 數據泄露調查報告 (DBIR) 明確指出，60% 的泄露事件涉及人為因素，凸顯了安全意識培訓 (SAT) 和人力風險管理 (HRM) 在緩解人工智能驅動威脅方面的重要作用。由于安全發展落后于人工智能集成，組織需要重新思考其戰略，并通過實施分層防御來應對快速發展的人工智能威脅。

人工智能與傳統安全：理解不匹配之處

人工智能系統，尤其是那些具有自適應或代理能力的系統，會動態演進，這與為確定性環境構建的靜態傳統工具不同。這種不一致性使系統容易受到以人工智能為重點的攻擊，例如數據中毒、即時注入、模型竊取和代理顛覆——這些攻擊通常能夠規避傳統防御機制。傳統工具難以檢測到這些攻擊，因為它們不遵循可預測的模式，因此需要更具自適應性、針對人工智能的安全解決方案。

人類的缺陷和行為只會加劇這些弱點；內部攻擊、社會工程以及與人工智能系統的不安全交互，使組織容易受到攻擊。隨著人工智能改變網絡安全，傳統的安全解決方案必須適應其帶來的新挑戰。

采用整體方法保障人工智能安全

人工智能的自上而下安全方法可確保人工智能系統在設計時將安全性融入機器學習安全操作 (MLSecOps) 的整個生命周期，從范圍界定和訓練到部署和持續監控。機密性、完整性和可用性——CIA三角——是理解和應對人工智能系統安全挑戰的廣泛接受的框架。“機密性”要求對訓練數據和模型參數采取強有力的保護措施，以防止泄露或被盜。“完整性”可防止可能操縱模型的對抗性攻擊，從而提供可靠的輸出。“可用性”可防止可能導致操作停滯的資源耗盡攻擊。此外，SAT 和 HRM 應盡早整合，以便政策和教育與人工智能的工作流程保持一致，從而在漏洞出現之前進行預測。

分層防御：融合技術與以人為本的工具

將人工智能特定的安全措施與人類意識相結合，可以通過自適應保護和明智的用戶實踐，確保企業能夠抵御不斷演變的威脅。以下是一些企業必須關注的工具：

• 模型掃描（主動檢查人工智能是否存在隱藏風險）為人工智能系統提供安全檢查。它使用專門的工具自動搜索人工智能本身的隱藏問題，例如偏見、非法或攻擊性輸出以及敏感數據泄露。一些模型掃描器可以檢查人工智能的核心設計和代碼，而另一些則通過在運行過程中模擬攻擊來主動嘗試破壞人工智能。最佳實踐是將掃描與紅隊測試相結合——即由有道德的專家故意嘗試入侵或欺騙人工智能，以發現自動化工具可能遺漏的復雜漏洞。
• 特定于人工智能的監控工具會分析輸入輸出流中是否存在對抗提示或數據中毒嘗試等異常情況，從而為威脅情報平臺提供見解。
• AI 感知授權機制提供與矢量數據庫和非結構化數據的安全交互，防止未經授權的查詢和操作。通過實施細粒度的權限、監控訪問模式并應用 AI 驅動的身份驗證機制，組織可以保護敏感數據集，避免 AI 生態系統中數據泄露、對抗性操縱和基于提示的漏洞利用等風險。
• 模型穩定性分析可以追蹤代理AI系統中的行為異常和決策路徑的變化。通過實時檢查與預期性能的偏差，組織可以進行行為異常檢測，追蹤AI決策模式的偏差，從而識別對抗性操縱或非預期行為。 
• 支持自動化合規性管理的AI防火墻能夠標記和阻止違反策略的輸入和輸出，從而促進符合安全和道德準則。此類系統實時分析AI交互，阻止未經授權的查詢、攻擊性內容生成和對抗性操作，并增強自動化治理，以維護AI驅動環境中的完整性。
• 人力風險管理通過為員工提供網絡釣魚模擬、基于角色的訪問權限以及營造安全至上的文化來緩解內部威脅，從而有效預防與人工智能相關的威脅。安全評估 (SAT) 培訓員工如何檢測惡意人工智能提示、學習安全的數據處理以及報告異常情況。公司應制定關于人工智能交互的精準政策，確保用戶遵守明確的準則。

安全實施人工智能的監管框架

部署有效的 AI 安全框架對于應對即將到來的威脅至關重要。OWASP 十大法學碩士 (LLM) 安全漏洞重點關注關鍵漏洞，例如提示注入，安全意識培訓旨在指導用戶如何識別和避免漏洞利用提示。

MITRE ATT&CK 在更廣泛的網絡安全環境中解決社會工程問題，而 MITRE ATLAS 則專門映射針對人工智能的對抗技術，例如模型規避或數據中毒。

像 NIST 的 AI 風險管理框架這樣的 AI 安全框架，融入了人力風險管理，以確保 AI 安全實踐與組織政策保持一致。“管理”階段也以 CIA 基本三要素為藍本，特別包含員工培訓，以確保團隊內部都遵守 AI 安全原則。

為了有效使用這些框架，需要跨部門協調。安全人員、數據科學家和人力資源從業人員需要通力合作，制定計劃，確保人工智能系統受到保護，同時鼓勵以負責任和合乎道德的方式使用它們。

簡而言之，以人工智能為中心的工具能夠實現實時監控、動態訪問控制和自動化策略執行，從而促進有效的人工智能安全。對安全評估測試 (SAT) 項目（例如網絡釣魚模擬、人工智能提示安全培訓）和人力資源管理框架的戰略性投資，能夠培養安全意識文化，從而安全地采用人工智能。隨著人工智能系統日益復雜，企業必須不斷更新其安全組件，以確保基礎設施安全和員工培訓始終是重中之重。