良好的安全防护始于有效的防御，在这方面，生成式AI与近年来出现的其他新技术并无不同。对于针对AI的威胁，应用同样需要采取预防、检测和响应措施，就像保护任何其他应用或攻击面一样。攻击者的目标一如既往：侵入环境、获取机密和专有数据、扰乱运营、劫持系统或损害品牌声誉。
不同之处在于，最终用户正在迅速采用生成式AI，而组织内部普遍认为，如果不能抓住这股浪潮，就会落后于竞争对手。员工使用未经授权的大语言模型（LLM）已如此普遍，管理层又在迅速推动基于LLM的应用投入生产，这让安全团队措手不及。威胁竟来自内部！
另一个不同之处在于，最常用的LLM采用自然语言界面，降低了普通用户和恶意用户的使用门槛。当简单的换行符、表情符号甚至诗歌都能成为有效的提示词攻击手段时，防御人员必须掌握新的应对方法（可能还得翻翻同义词词典）。
这些因素交织在一起，使安全团队陷入两难境地。面对高风险、高不确定性的情况，传统防御方法是收紧允许的活动范围，以减少风险敞口。对于LLM而言，这意味着控制可使用的模型、可访问模型的人员，以及允许通过的提示和响应。但如果控制过于严格，生产力、员工士气和客户体验都会受到影响。试想一下，与医疗聊天机器人交流时，却因为症状描述违反了性相关词汇政策而无法输入。
What security teams need is control, power, and flexibility to protect the organization, its employees, and its customers while enabling smooth operations, successful projects, and quality experience.
AI安全解决方案
控制
- 数据安全：对于拥有敏感或专有数据、正在构建面向内部员工的AI应用的组织，采用本地部署解决方案通常更为合适，因为该方案可将数据保留在企业内部。
- 严格的访问控制：为个人和团队（以及日益普及的AI智能体）设置精细权限，以限制对模型、防护机制和运营指标的访问，并控制成本。
- 法规合规：相关功能可帮助组织持续遵守日益增多的AI使用和数据隐私监管框架，满足不同行业和地区的要求。
强大能力
- 快速实现价值：安全解决方案的部署和设置需要快速简便，尤其是在本地安装时，以便组织能够更快地构建、测试和发布应用。
- GenAI驱动的防御：虽然基于正则表达式和神经网络的防护机制仍各有优势，但在适应能力和上下文感知能力方面，远不及GenAI。
- 红队测试：供应商解决方案需要提供可模拟真实对抗性攻击的工具，以便在应用投入生产前，以及每当发现新的攻击和漏洞时，对应用进行充分测试。
灵活性
- 模型无关：企业需要能够根据自身用例选择合适的公共模型，在出现更合适的模型时进行切换，并使用自己的内部模型和RAG数据。
- 自定义：任何安全解决方案都无法预见每一种具体用例和风险状况，因此组织需要能够调整和微调开箱即用的控制措施和攻击方式。
- 功能强大的API：每款企业安全产品都需要一个良好的API，以便将数据提取到现有工作流中，这是不言而喻的。
- 部署选项：由于每个应用工作流各不相同，基础设施团队希望能够灵活决定将AI安全工具部署在技术栈中的哪个位置。
目前市场上只有少数几种解决方案可应对AI应用安全问题。其中，只有F5 AI runtime security solutions明确专注于帮助安全团队为内部及面向客户的生成式AI应用构建有效防御。
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