前 言

隨著AI大模型的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)安全的重要性更是被推到了前所未有的高度。可以說，在AI驅(qū)動的商業(yè)環(huán)境中，企業(yè)的數(shù)據(jù)安全能力直接決定了其競爭力。本文將從AI大模型的發(fā)展趨勢、數(shù)據(jù)安全挑戰(zhàn)、生態(tài)治理及數(shù)據(jù)安全保護建議四個方面，探討企業(yè)如何在這個新時代保持競爭優(yōu)勢。

一、AI大模型的發(fā)展現(xiàn)狀與未來走向

目前，AI大模型呈現(xiàn)開源與閉源并存的格局，各有優(yōu)勢。展望未來，我們可以預見三大趨勢：

一是模型智能化程度不斷提升，從簡單的數(shù)據(jù)量堆砌轉(zhuǎn)向智力的優(yōu)化提高，如OpenAI即將發(fā)布的新模型可能在智能方面實現(xiàn)跳躍式增長;

二是小型化模型興起，帶來端側(cè)設備(如桌面、車載、移動設備)AI能力的顯著提升，模型更輕量化且智能度更高;

三是AI應用全面開花，從目前對現(xiàn)有系統(tǒng)的增強，逐步向更多原生驅(qū)動的創(chuàng)新應用發(fā)展。

二、AI大模型的發(fā)展給數(shù)據(jù)安全帶來了嚴峻的挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)安全面臨的挑戰(zhàn)主要表現(xiàn)在三個方面：

首先是模型本身的數(shù)據(jù)安全問題，包括數(shù)據(jù)污染、模型中毒、算法欺騙等，可能導致模型產(chǎn)生錯誤、偏見或越界行為。盡管大多數(shù)模型內(nèi)置了對敏感內(nèi)容的限制，但這些限制仍可能被巧妙繞過。

其次是模型的輸入輸出安全問題，涉及個人隱私保護、企業(yè)機密泄露、跨境數(shù)據(jù)傳輸合規(guī)等風險。

最后是大模型的控制安全問題，特別是在反饋控制系統(tǒng)(如機器人)中的應用，可能在異常情況下引發(fā)不可控的風險。

三、AI大模型下的數(shù)據(jù)安全生態(tài)治理

在AI大模型發(fā)展語境下，我們還需要關注數(shù)據(jù)安全生態(tài)的治理。

首先，應采取場景驅(qū)動的方法，細致分析每個可能涉及AI的細節(jié)，識別潛在的安全問題，探討解決方案，并設定理想目標

其次，企業(yè)需要保持開放心態(tài)，努力嘗試新技術。雖然大模型技術可能給人不靠譜的印象，但我們需要持續(xù)學習和理解，充分發(fā)揮其優(yōu)勢，同時也要認識到其局限性，設定合理的容錯空間。

四、AI大模型時代：企業(yè)數(shù)據(jù)安全保護建議

面對這些挑戰(zhàn)，企業(yè)需要構(gòu)建全面的數(shù)據(jù)安全能力，這不僅是合規(guī)的需要，更是提升競爭力的關鍵。具體而言，建議企業(yè)從以下幾個方面著手：

(一)加強數(shù)據(jù)分類分級

數(shù)據(jù)安全管理領域，實施數(shù)據(jù)分類分級是一項至關重要的基礎工作。這一過程不僅需要深入的體系規(guī)劃，還需要全面考慮國家政策、行業(yè)特點和企業(yè)個性化需求。制定數(shù)據(jù)分類分級策略時，應充分參考相關的法律法規(guī)、行業(yè)標準和最佳實踐，以確保策略的合規(guī)性和有效性。

構(gòu)建數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)模型和分類分級模板是這一過程中的關鍵步驟。這些模型和模板應該具有足夠的靈活性和適應性，能夠覆蓋多個行業(yè)的特殊需求，同時還要符合國家法律法規(guī)和相關規(guī)范的要求。例如，金融、醫(yī)療、教育等不同行業(yè)對數(shù)據(jù)敏感度的定義和處理要求可能存在顯著差異，因此分類分級模板需要能夠適應這些差異化需求。

(二)建立健全的數(shù)據(jù)安全管理體系

構(gòu)建以數(shù)據(jù)為中心的數(shù)據(jù)安全治理體系是現(xiàn)代企業(yè)應對復雜數(shù)字環(huán)境的關鍵策略。這種方法不僅關注數(shù)據(jù)本身，還考慮到數(shù)據(jù)在整個生命周期中的流動和使用情況。通過深入分析具體業(yè)務場景和數(shù)據(jù)生命周期的各個環(huán)節(jié)，企業(yè)可以更精準地識別潛在的安全風險，并制定針對性的解決方案。

這種治理體系的核心優(yōu)勢在于其全面性和靈活性。它將各種先進的數(shù)據(jù)安全技術和工具有機地結(jié)合在一起，形成一個協(xié)同作戰(zhàn)的整體。從數(shù)據(jù)的創(chuàng)建、存儲、傳輸、使用到最終的銷毀，每個環(huán)節(jié)都有相應的安全措施和控制手段。例如，在數(shù)據(jù)創(chuàng)建階段，可以實施數(shù)據(jù)分類和標記;在存儲和傳輸階段，采用加密和訪問控制技術;在使用階段，實施數(shù)據(jù)脫敏和權(quán)限管理;在銷毀階段，確保數(shù)據(jù)徹底清除。

(三)定期的數(shù)據(jù)安全培訓

數(shù)據(jù)安全應該是組織文化的一部分，而不僅僅是IT部門的責任。每個員工，無論他們的角色和職責如何，都應該理解他們在保護數(shù)據(jù)安全中的角色。定期提供數(shù)據(jù)安全培訓課程，以便員工了解他們的責任，以及如何在日常工作中保護數(shù)據(jù)。

五、AI大模型下數(shù)據(jù)安全新思路：用AI對抗AI

在未來的數(shù)據(jù)安全領域，我們將見證一場"AI對抗AI"的新局面。黑客利用人工智能快速生成攻擊代碼，自動化入侵滲透，并進行大規(guī)模數(shù)據(jù)竊取。與此同時，企業(yè)也在積極應對，運用AI技術迅速開發(fā)防護措施，實時監(jiān)控網(wǎng)絡流量，檢測異常行為。這種智能對抗不斷升級，雙方都在利用AI優(yōu)化各自的策略和技術。AI的引入大大縮短了從漏洞發(fā)現(xiàn)到防護部署的時間，同時擴展了防護范圍，涵蓋網(wǎng)絡、應用和數(shù)據(jù)等多個層面。更重要的是，AI還能基于歷史數(shù)據(jù)和當前趨勢預測潛在的新型攻擊，幫助企業(yè)主動防御。這種動態(tài)和復雜的安全環(huán)境推動了技術創(chuàng)新，促使更先進的AI安全解決方案不斷涌現(xiàn)。

六、結(jié) 語

在AI大模型時代，數(shù)據(jù)安全能力已經(jīng)成為企業(yè)核心競爭力的重要組成部分。那些能夠有效管理數(shù)據(jù)安全風險、充分利用AI技術優(yōu)勢的企業(yè)，將在未來的市場競爭中占據(jù)先機。數(shù)據(jù)安全不僅是為了應對合規(guī)要求，更是為了創(chuàng)造長期的商業(yè)價值。

在數(shù)據(jù)驅(qū)動的經(jīng)濟中，安全可靠的數(shù)據(jù)處理能作為企業(yè)的“名片”，可以幫助企業(yè)在競爭中脫穎而出。

本文作者：楊明非

原文來源：CCIA數(shù)據(jù)安全工作委員會