人工智能（AI）和机器学习技术飞速发展，我们所处的时代正在经历前所未有的创新。但是，技术飞速发展的同时也带来了各种挑战。人工智能技术越来越复杂，与之相关的网络安全风险也越来越棘手，随之产生了一个新的威胁领域，我们必须做好防范准备。
人工智能安全风险多种多样，造成的后果非常严重。这些安全风险包括由于机器学习模型存在缺陷而导致的数据泄露，以及恶意行为者滥用人工智能而实施的网络钓鱼或社交工程攻击。
为了应对层出不穷的威胁，网络安全框架需要不断发展。这让零信任概念有了用武之地。零信任源于人们认识到威胁既可以来自组织外部也可以来自组织内部，是一种基于“永不信任、始终验证”原则运作的安全模型。为此，让我们更深入地研究并了解在人工智能安全风险时代零信任如何发挥重要作用。
了解人工智能安全风险
人工智能安全风险定义
人工智能安全风险是指因使用人工智能和机器学习技术而导致的潜在威胁和漏洞。这类风险有很多可能的实现方式，包括但不限于：
数据投毒：恶意行为者将错误或恶意数据插入机器学习系统，目的是破坏数据并操纵模型的预测或行为。
对抗攻击：在这类攻击中， 恶意行为者会对输入的数据进行不易察觉的更改，误导人工智能系统做出错误决策，而操作员往往不会注意到这些细微的更改。
模型窃取与逆向攻击：指试图通过使用专有人工智能模型的输出重新创建专有 AI 模型，或者从模型中提取敏感信息。
滥用人工智能：包括滥用人工智能技术进行恶意活动，例如制造深度伪造、自动网络攻击或发起高级社交工程攻击。
对个人用户和企业的影响
人工智能安全风险对个人用户和企业的影响尤为深远：
个人用户有可能丢失个人数据，身份被盗用，或成为个性化网络钓鱼攻击的目标。从而可能导致经济损失和个人隐私被侵犯。
企业的专有数据和知识产权面临威胁。人工智能相关的攻击可能导致经济损失、声誉受损和失去竞争优势。此外，如果客户数据因人工智能漏洞而遭到泄露，企业也可能面临法律和合规问题。
显然，了解和缓解人工智能安全风险不仅是必要的技术条件，也是商业和社会的当务之急。这让零信任有了用武之地。
如何为促进人工智能安全而实施零信任
在组织内实施零信任的关键步骤
实施零信任模型的过程可能很复杂，但可以采取以下关键步骤进行管理。
识别敏感数据和资产：了解哪些是重要资产及其所在位置。重要资产可以包括数据库、服务器或专有 AI 模型。
绘制数据处理流程图：绘制数据在网络中移动的流程图，有助于了解 AI 系统如何与网络中的其他元素交互。
构建零信任网络：实施微分段以在网络中创建安全区域。使 用基于 AI 的分析方法确定正常行为并突出异常情况。
加密数据：无论是静态数据还是动态数据，都必须使用强大的加密算法和安全密钥管理方法保护敏感数据。在通信路径中应用端到端加密同样重要，可确保与外部系统共享的数据在整个传输过程中受到保护。
防止数据丢失（DLP）：该方法需要利用 DLP 策略来监督和避免可能的数据泄漏。DLP 策略采用内容审查和情境分析来查明和阻止未经授权的数据移动。制定 DLP 指南对于检测和阻止敏感数据传输到外部系统（包括 AI 模型）也至关重要。
创建零信任策略：定义组织的零信任策略，包括访问控制、身份验证协议和其他安全程序。
监控和维护：持续监控网络并定期更新和维护系统。请注意，零信任并非一次性解决方案，而是一个持续的过程。
不同利益相关方在实施零信任中的角色
在实施零信任的过程中，所有利益相关方都要承担各自的角色：
管理层：最高管理层为零信任的实施定基调。管理层应支持零信任策略，并为其实施分配充足的资源。
IT 团队：IT 团队主要负责零信任策略的执行。他们应该从技术层面研究零信任，例如微分段、访问控制、持续监控等。
员工：所有员工，而不只是 IT 员工，都应了解零信任原则。员工应该了解自己在确保安全方面的作用，例如遵守访问协议、举报可疑活动等。
实施过程中可能遇到的挑战和相应解决方案
在实施零信任时，组织可能会面临以下挑战：
变革阻力：向零信任的转型往往意味着运营要经历重大变革，可 能会遇到阻力。通过有效的变更管理、培训以及就零信任的优势展开持续沟通，可以克服这个问题。
复杂性：零信任的实施过程不仅复杂，而且需要大量资源。与经验丰富的合作伙伴合作，同时采用自动化工具有助于简化这一转型过程。
持续监控：持续监控非常有必要。但是，借助由人工智能驱动的高级分析方法和威胁检测工具，可以有效地管理持续监控工作。
通过了解和应对这些挑战，组织可以成功实施零信任模型，增强对人工智能安全风险的防御能力。
零信任与 Splashtop
Splashtop 始终将安全性放在首位。我们的远程访问和远程支持软件赢得了广大的个人用户、企业和教育机构的信赖。鉴于如此庞大的客户群，Splashtop 提供了能够保护用户敏感数据和隐私的功能，这一点非常重要。
为此，我们承诺将始终以安全为先，增加投资以改善基础设施，持续加强保护措施。同时，我们还组建了一支由网络安全和合规领域知名专家组成的团队，以进一步加强我们平台的防御能力。
尽管有先进的远程访问解决方案，但许多组织仍在使用 VPN 等过时的技术。糟糕的是，通过 VPN 可以将远程设备直接连接到公司网络，但也导致公司网络面临网络威胁。而且，VPN 难以设置、扩展和维护，无法使用关键的安全补丁实现自动更新，导致组织容易受到攻击。
不过，还有一个更安全的替代方案：零信任网络访问平台。Splashtop 平台提供对托管设备的安全远程访问，避免了通常与 VPN 相关的安全漏洞。Splashtop 解决方案允许用户访问工作设备，同时仍能保持严格的安全措施。
Splashtop 采用零信任方法来确保安全性，假设所有设备、用户和网络流量都不可信。我们持续对敏感资源进行身份验证和授权，阻止未经授权的访问尝试，最大限度地降低数据泄露的风险。
我们的零信任模型包括多因素身份验证、设备验证、详细访问控制等高级功能。这些功能确保了仅授权用户和设备才能访问敏感数据和系统，从而显著降低潜在威胁的风险。
通过集成零信任安全功能，我们为用户提供安全可靠的远程访问和支持解决方案。我们始终将安全放在首位，确保我们的用户可以安心访问其数据和系统，而不必担心网络威胁。
结论
零信任不仅是一种安全解决方案，也是网络安全处理方式的根本转变。人工智能不断发展，越来越深植于我们的系统和流程中，安全方法必须做出相应改变。
未来的安全发展道路非常明朗。对于要防范复杂的人工智能安全威胁的组织来说，采用零信任不只是一个选项，而且是必选项。在技术飞速发展的时代，要想防范网络威胁，就必须时刻保持警惕、不断适应，坚定地维护安全性。零信任模型体现了这些原则，确实是应对人工智能安全风险的必备工具。
展望未来，零信任将继续在我们的网络安全战略中发挥重要作用，保护我们的数字世界免受不断演变的人工智能威胁的侵害。如果想找到可靠的零信任安全 模型，可立即免费试用 Splashtop，亲身体验我们高级安全功能的优势。
