AI安全：保护模型免受威胁与攻击

人工智能（AI）模型正在革命化各个行业，从网络安全和医疗保健到金融和自动化。然而，它们也成为对抗性攻击、数据污染和推理威胁的主要目标。攻击者可以操纵AI系统，提取敏感数据，甚至降低模型性能，导致安全漏洞和不可靠的输出。

本文探讨了从训练到部署保护AI管道的最佳实践，包括：

• LLM特定威胁（例如，提示注入、内存攻击）
• 对抗风险（例如，规避、模型提取）
• AI模型的CI/CD管道强化
• 实时部署监控
• 大型语言模型的OWASP前10大风险

到最后，你将拥有一个实用的安全AI检查清单和一条加强你的AI模型以抵御不断演变的威胁的路线图。

🚀这篇文章是我AI安全与开发系列的一部分，在这里我探讨塑造2025年AI的最佳实践、风险和技术。该系列基于我在云架构与DevOps以及区块链与Web3方面的前期工作，我涵盖了可扩展基础设施、安全模型和去中心化技术。AI正在快速发展，安全、部署和Web3集成比以往任何时候都更加重要。

🔹如果你对AI安全及其与云和区块链的交集感兴趣，请务必关注我以获取更深入的见解！

AI安全日益严峻的威胁格局

随着AI模型在业务运营中变得不可或缺，相关的风险也随之增加。攻击者利用管道每个阶段的脆弱性：

• 对抗性攻击：操纵输入欺骗模型进行错误分类。
• 数据污染：在训练过程中注入恶意数据，改变模型行为。
• 模型提取：逆向工程输出以重建专有AI模型。
• 推理攻击：利用API调用提取敏感的训练数据。
• 提示注入（LLMs）：操纵生成模型绕过安全过滤器。
• 供应链攻击：在AI开发管道中注入脆弱性。

如果没有强大的AI安全实践，攻击者可以操纵AI预测，提取私人数据或向模型注入恶意指令。保护AI管道至关重要。

为了对抗这些威胁，我们需要一个模块化且全面的安全框架，集成到AI管道中。

OWASP针对LLM应用的前10大保障措施提供了一种结构化的方式来缓解特定于LLM的威胁，例如提示注入（LLM01）、数据泄露（LLM02）和供应链脆弱性（LLM08）。

模块化AI安全框架

采用结构化方法确保AI模型在其生命周期中保持安全。以下是设计用于独立执行或整合到统一管道中的关键安全模块，每个模块旨在减轻特定攻击向量，同时集成入DevSecOps管道。

1. 静态模型分析：检测恶意负载

AI模型通常以Pickle (.pkl)或HDF5 (.h5)格式序列化，可能会受到恶意负载或后门注入的侵害。攻击者可以在这些文件中嵌入脚本，使其在加载时允许远程代码执行。通过使用Protect AI的ModelScan，团队可以分析序列化模型工件，寻找不安全的反序列化模式，检测嵌入的恶意软件，并在部署前验证文件的完整性。

攻击向量：

• 负载注入（OWASP LLM04：不安全的输出处理）：在模型序列化文件中嵌入有害脚本。
• 后门攻击：恶意训练的触发器影响预测。

安全措施：

• 扫描AI模型文件以检测嵌入的恶意软件。
• 验证序列化格式，如Pickle和H5，以检测完整性违规。

2. 对抗性稳健性测试：增强模型抵抗攻击能力

对抗性攻击利用微小、通常不可感知的输入变化来欺骗AI模型做出错误预测。攻击者还可能向训练集注入恶意数据，导致模型表现异常。通过使用对抗性稳健性工具包（ART），团队可以模拟对抗攻击场景，识别脆弱性，并实施防御性训练策略。

攻击向量：

• 规避攻击（OWASP LLM05：模型盗取）：操纵输入以欺骗AI。
• 污染攻击（OWASP LLM06：训练数据污染）：损坏训练数据集。
• 模型提取：通过API响应逆向工程AI模型。

安全措施：

• 模拟对抗性攻击以揭示弱点。
• 实施稳健的训练技术以减轻数据污染。

3. LLM特定安全性：保护生成性AI

大型语言模型（LLMs）如GPT和BERT容易受到提示注入、数据泄露和内存攻击。攻击者可以操纵提示来绕过安全机制、提取训练数据或利用缓存的内存状态。NVIDIA Garak提供LLM的安全测试，检测有害的提示模式并防止基于输出的数据泄露。它确保模型在处理输入时安全，不会无意中暴露敏感数据。

攻击向量：

• 提示注入（OWASP LLM01）：操纵提示以绕过过滤器。
• 内存攻击（OWASP LLM03：不安全的插件设计）：提取缓存的敏感数据。
• 数据泄露（OWASP LLM02）：从模型响应重建私人训练数据。

安全措施：

• 使用过滤层检测可疑的提示操纵。
• 实施内存安全执行以防止用户数据泄露。

4. NLP模型安全：测试对抗抵抗能力

用于聊天机器人、情感分析和文档分类的NLP模型特别容易受到基于文本的对抗性攻击。攻击者利用拼写错误、同义词替换和改写技术来操纵输出。TextAttack允许团队在对抗条件下评估NLP模型，确保模型在语言操控和偏见利用方面保持稳健。

攻击向量：

• 文本对抗攻击：拼写错误、同义词替换和改写导致NLP模型误导。
• 偏见利用（OWASP LLM07）：操纵训练数据中的偏见以生成有害输出。

安全措施：

• 对NLP系统进行对抗性稳健性测试。
• 使用自动化数据扩增技术提高模型的抵抗力。

5. 多模态稳健性测试：保护跨模态AI模型

AI模型越来越多地处理多种数据类型 - 文本、图像、音频和视频 - 使其易受跨模态对抗攻击的威胁。攻击者可以在图像中引入细微扭曲或操控音频波形，以改变模型输出而不触发安全警报。AugLy提供多模态稳健性测试，帮助AI工程师评估跨模态交互并检测对抗性扰动。

攻击向量：

• 输入扰动：图像或音频中的微小扭曲以改变模型输出。
• 跨模态利用：针对不同数据类型之间的交互。

安全措施：

• 验证模型对多格式对抗攻击的稳健性。
• 实施预处理技术以减轻扭曲。

6. 供应链完整性：保护AI开发管道

AI模型的安全性仅与其开发管道一样强。攻击者以CI/CD工作流为目标，向AI部署中注入被破解的依赖项或篡改的工件。使用AIShield Watchtower，团队可以追踪AI模型的来源，监控数据集的完整性，并检测管道操作。

攻击向量：

• 管道污染（OWASP LLM08：供应链脆弱性）：在AI管道中注入后门。
• 工件替换：用被破坏的版本替换受信任的模型。

安全措施：

• 在输入前监控和验证数据集的完整性。
• 对生产管道中的模型工件进行加密签名。

7. 部署监控：实时威胁检测

即使在模型部署后，攻击者仍可能尝试实时推理攻击，以操控预测或提取敏感信息。HiddenLayer Model Scanner提供AI推理端点的持续安全监控，检测异常行为、未经授权的访问和可疑的API调用。

攻击向量：

• 推理时间攻击：制作输入以操控预测。
• 端点利用（OWASP LLM09）：利用AI API进行恶意意图。

安全措施：

• 实施对AI API的实时监控。
• 设置异常检测警报以发现恶意活动。

DevSecOps集成：CI/CD中的AI安全

将AI安全集成到DevSecOps管道中，确保从开发到生产的持续有效性。以下关键管道阶段将AI安全嵌入到CI/CD工作流中：

https://github.com/empires-security/aisp

1️⃣ 开发：通过静态分析进行早期安全验证。

2️⃣ 版本控制：在GitHub/GitLab中进行自动安全检查。

3️⃣ 构建阶段：工件扫描和依赖验证。

4️⃣ 测试：对LLM、NLP和多模态AI进行对抗性测试。

5️⃣ 部署：运行时监控和异常检测。

安全AI检查清单

此检查清单提供结构化的方法，以保护AI模型从开发到部署，结合OWASP AI安全原则及LLM、对抗防御和供应链完整性的最佳实践。

开发与模型训练

从一开始就用主动防御保护你的AI模型。

1. 对AI模型文件进行静态分析，以检测不安全的反序列化、后门或恶意负载（OWASP LLM04）。
2. 使用对抗性稳健性测试工具（例如，对抗性稳健性工具包、CleverHans）评估模型对规避和污染攻击的抵抗能力（LLM05，LLM06）。
3. 通过实施差分隐私、数据来源追踪和数据集验证来保护训练数据，以防止污染攻击（LLM06）。
4. 通过对数据集进行哈希、为AI模型版本控制，以及采用可审计的管道确保模型可重现性。
5. 在可能的情况下使用联邦学习或合成数据以最小化数据暴露。
6. 最小化敏感数据的保留，以防止数据泄露攻击（LLM02）。

部署与推理安全

保护AI模型免受实时威胁和未经授权的访问。

1. 使用输入清理、指令解析和提示过滤工具（例如，NVIDIA Garak）保护LLM免受提示注入（OWASP LLM01）的影响。
2. 实时监控AI推理端点，查找异常、未经授权的访问和恶意查询（LLM09）。
3. 使用访问控制和API速率限制限制查询频率，防止模型提取或滥用。
4. 在API响应中实施加密和差分隐私，以最小化数据泄露风险（LLM02）。
5. 部署强健的身份验证（OAuth2、JWT、API密钥）以防止未经授权使用AI模型。
6. 启用日志记录和审计跟踪，以追踪和审查API交互，防止潜在的推理攻击。
7. 确保LLM的内存安全，以防止状态持续性攻击（LLM03）。

DevSecOps与CI/CD增强

将AI安全集成到DevSecOps管道中，以维护供应链完整性。

1. 实施供应链完整性检查（LLM08），以检测篡改的依赖项、被破坏的AI模型和污染的数据集。
2. 在版本控制中自动化安全扫描（例如，GitHub Actions、SonarQube、Jenkins）。
3. 对AI模型使用加密签名和哈希验证，以防止工件替换攻击。
4. 使用工具如AIShield Watchtower扫描AI模型依赖项以发现漏洞。
5. 强制执行最低权限访问，以尽量减少AI权重和敏感模型的暴露。
6. 在生产环境中启用实时异常检测（例如，HiddenLayer Model Scanner）。
7. 周期性地使用对抗性稳健性增强对模型进行重训练，以减轻演变的威胁。
8. 使用持续监控工具（例如，Prometheus、Grafana）跟踪AI系统性能和安全事件。

结论

AI安全不仅仅是一种关注，而是必要性。随着对抗性攻击和模型利用快速演变，加强从训练到部署的AI管道至关重要。通过集成静态分析、对抗性测试、供应链监控和实时保护，你可以加强AI模型，抵御新兴威胁。

💡 下一步：

• 在你的AI工作流程中实施安全AI检查清单。
• 探索像ART、NVIDIA Garak和HiddenLayer这样的工具，进行AI安全测试。
• 分享你的想法，你如何保护自己的AI模型？让我们在评论中讨论！🚀

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这篇文章是我AI安全与开发系列的一部分，在这里我分析AI、Web3和云中的前沿安全挑战。如果你对这个主题感兴趣，请务必查看我之前的系列，有关云架构与DevOps以及区块链与Web3的更深入见解。

• 下一篇文章：对抗性AI与模型强化：对抗攻击的防御

• 原文链接： medium.com/@dave-patten/...
• 登链社区 AI 助手，为大家转译优秀英文文章，如有翻译不通的地方，还请包涵～