安全开发AI应用的实践指南

F5 Newsroom Staff

依赖AI的应用必须从一开始就具备安全性，才能保护其将要访问或处理的数据，并赢得用户信任。我们总结了几项安全开发AI应用的最佳实践。

从一开始就融入安全性

在AI应用开发中，安全绝不能等到后期才考虑。从设计阶段开始实施安全措施，即“安全设计”，可确保尽早处理潜在漏洞，具体包括：

• 开展威胁建模，以识别并缓解潜在安全风险。
• 在定义功能需求的同时定义安全需求。
• 确保在整个开发过程中遵循安全编码实践。

示例：使用AI进行欺诈检测的金融应用应从一开始就采用数据加密和安全数据存储协议，以保护敏感的金融数据。

确保数据隐私与合规

处理大量数据且跨境使用的AI应用必须遵守相关法规。例如，在欧洲使用的应用必须遵守《通用数据保护条例》（GDPR）和近期出台的《欧盟人工智能法案》。关键实践包括：

• 数据最小化：仅收集AI应用运行所必需的数据。
• 匿名化和假名化：通过对个人数据进行匿名化或假名化处理来保护数据，使其更难追溯到具体个人。
• 用户同意：确保用户明确同意其数据被收集和处理。

示例：医疗保健AI应用必须对患者数据进行匿名化处理，以遵守GDPR，确保个人健康信息受到保护且无法关联到具体患者。

实施可靠的模型安全防护

AI模型本身也可能成为攻击目标，例如模型反演攻击或对抗性攻击。保护AI模型需要：

• 访问控制：限制对模型的访问，确保只有授权人员才能与模型交互或对其进行修改。基于策略的访问控制可保护模型和数据，防止贵组织内部或外部的未授权访问。
• 模型监控：持续监控AI模型是否存在可能表明遭受攻击的异常活动或性能异常。我们的安全与赋能平台支持管理员应用速率限制，以缓解模型拒绝服务（DoS）攻击威胁，并提供用户交互的端到端可见性。
• 定期更新：及时为模型和底层系统安装最新的安全补丁。

示例：基于AI的客户服务聊天机器人应实施严格的访问控制和实时监控，以检测并响应旨在利用模型漏洞的潜在对抗性输入。

安全开发与部署实践

遵循安全的软件开发实践，是保护AI应用生命周期免受威胁和漏洞影响的关键。这些实践包括：

• 代码审查与审计：定期开展代码审查和安全审计，以识别并修复漏洞。
• 自动化测试：实施自动化安全测试工具，在整个开发过程中持续检查安全问题。
• 安全部署：采用安全部署实践，例如容器化和安全配置管理，以保护生产环境中的应用。
• 差距分析：定期审查规程和实践，以识别因采用新工具或更新工具而出现的差距。

示例：部署在云环境中的机器学习模型应采用容器化，以确保一个容器中发生的任何安全漏洞不会影响整个系统。

教育和培训团队

安全是共同的责任。如果员工不了解自己在组织数字安全中承担的职责，就会形成重大漏洞。因此，必须确保开发团队熟练掌握安全的AI开发实践，包括：

• 定期培训：定期开展培训，讲解最新的安全威胁和安全开发实践。
• 安全倡导者：指定具备安全知识且热衷于安全工作的员工担任团队内的“倡导者”，推动并落实安全最佳实践。
• 协作文化：营造协作文化，将安全视为开发的核心组成部分，而非阻碍。

示例：定期开展安全研讨会和培训，有助于团队及时了解最新的安全趋势和实践，确保团队具备应对新型和新兴威胁的能力。

持续监控与事件响应

即使已采用良好实践，仍可能发生安全事件。因此，建立完善的监控和事件响应规程非常重要。

• 实时监控：实施实时监控工具，以检测安全威胁并及时响应。F5的模型无关型安全解决方案可监控并记录所有用户和管理员与各模型的交互，从而支持实时审计和响应。 
• 事件响应计划：制定并定期更新事件响应计划，确保发生安全漏洞时能够快速有效地采取行动。
• 事件后分析：开展事件后分析，了解根本原因并改进安全措施和安全态势。

示例：零售AI应用应制定事件响应计划，其中包括数据泄露通知、根本原因分析和缓解措施，以尽可能降低安全事件造成的影响。开发安全的AI应用需要采用全面的方法，将安全性融入AI应用开发生命周期的每个阶段。遵循这些从初始设计到部署及后续阶段的良好实践，有助于开发人员打造稳健、合规且值得信赖的AI应用。

及时掌握最新动态并主动采取安全措施，对于应对安全AI应用开发的复杂挑战至关重要。点击此处联系我们，了解我们的生成式AI安全与赋能解决方案如何帮助贵组织实现AI愿景。

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