人工智能（AI）已从未来概念转变为日常必需品，深刻改变了企业运营。OpenAI的ChatGPT和Anthropic的Claude等基础模型引领了这一变革，以极低的使用门槛实现自动化并简化决策流程。这些模型提供商已实施防护机制，旨在控制不良行为、减少偏见并限制不道德的使用。
但AI生态系统正在快速演变。企业不仅将基础模型集成到敏感工作流中，还在开发针对专有数据定制的模型，并部署多模型智能体链来完成特定任务。这些变化带来了重大风险，仅靠模型提供商的防护机制无法应对。
“在企业环境中，AI防护机制不仅用于防止非预期行为，还能主动标记风险、保护敏感数据，并为复杂的多模型系统建立信任基础。”
AI Guardrails必须不断演进，以应对现代企业环境的复杂性。在这些环境中，基础模型、自定义模型和自主智能体拥有广泛的访问权限和自主行动能力，并且通常与敏感数据相连。Guardrails不再只是防止意外行为，还要主动降低风险，确保安全、负责任地使用AI系统。
重新定义企业生态系统的AI防护机制
AI护栏是由政策、技术和控制措施构成的框架，旨在确保AI系统在规定边界内安全、负责任地运行。在企业环境中，这包括缓解对抗性攻击、数据泄露和合规失效等风险。AI护栏不能仅用于防止非预期行为，还必须主动标记风险、保护敏感数据，并在复杂的多模型系统中建立信任。
传统上，人们对防护机制的理解较为狭隘。AI提供商已推出多种机制，例如防滥用API、针对有害或偏见输出的过滤器，以及通用道德准则，以确保面向公众的应用负责任地使用AI。尽管这些工具发挥着重要作用，但未能充分考虑企业在实施这些模型或基于这些模型构建AI应用时面临的独特挑战。
在企业应用中，AI系统的运行环境远比单一的公共平台复杂。例如：
- 自定义模型：依赖敏感数据的专有微调模型会带来特有的漏洞。基础防护措施未考虑这些风险，导致隐私和安全保护存在缺口。
- 多模型部署：AI生态系统日益由相互连接的模型和智能体组成。这些模型和智能体来自不同的提供商和开发者，各自执行特定任务。随着企业部署多个模型，跨独立平台管理安全策略会导致策略不一致、产生漏洞并降低运营效率。
- 不断演变的攻击面：恶意行为者正利用AI，以越来越快的速度利用模型暴露的新漏洞。攻击者可通过提示词注入或越狱攻击等技术操纵模型或提取敏感数据，因此需要采用新一代安全措施来实时缓解这些风险。
- 监管合规：从欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）、美国HIPAA，到《欧盟人工智能法案》和各国家/地区的隐私法律，企业需要应对因司法管辖区和行业而异的复杂监管标准。部署AI时，必须妥善处理这些相互重叠且有时彼此冲突的要求，通常还需根据运营所在的国家/地区或行业调整工作流和输出。
为应对这些复杂问题，无论将何种模型集成到企业生态系统中，都必须有针对性地设计AI防护机制，以识别企业面临的特定风险、防范攻击，并防止敏感数据泄露。
现代防护机制如何保护AI系统？
传统的AI防护机制就像减速带，通过降低运行速度来防止明显错误。现代防护机制则需要更像公路护栏，主动缓解风险、防止事故，并引导AI系统在复杂且高风险的环境中安全运行。
随着AI系统深度融入企业运营，如今的防护机制在设计上必须能够更全面地应对组织内部的风险：
- 风险检测：持续实时监控漏洞利用企图、对抗性输入和异常行为，在风险影响运营之前进行标记和阻止。
- 数据隐私保护：防止模型在输出中泄露敏感、专有或受监管的信息，并确保符合特定行业的数据标准。
- 合规执行：确保AI输出符合组织政策和监管要求，例如《欧盟人工智能法案》或《通用数据保护条例》（GDPR），防止在医疗、金融或法律等受到严格监管的行业中出现违规行为。
- 行为一致性：强化AI系统中可预测且安全的行为，确保模型遵循企业工作流，并避免意外或有害操作。
集中管理AI防护机制至关重要
随着模型数量激增，AI日益融入本已分布广泛且复杂的企业环境，依赖模型提供商提供的防护机制会导致方案碎片化，并在管理一系列单点解决方案时产生固有的低效问题。
企业在多云环境中曾面临类似挑战：事实证明，分别管理AWS、Azure和Google Cloud等不同提供商的安全性难以持续。随着企业使用的模型类型和规模日益多样化，AI系统也会出现同样的问题。如果不集中管理安全策略，就难以一致地保护由各类模型构成的复杂AI工作流网络，也难以实现规模化。
集中式防护机制通过对整个AI生态系统进行统一监管来解决这一问题。企业可以借此在所有模型和工作流中统一执行安全策略，从而支持规模化扩展、降低风险，并建立统一的信任与合规框架。我们正通过F5 Application Delivery and Security Platform为包括AI应用和传统应用在内的各类应用提供同等水平的集中式策略管理。这对于企业在敏感环境中放心部署AI，并在扩大AI技术应用规模的同时保持一致的防护至关重要。
随着AI持续重塑企业工作流，企业比以往任何时候都更需要稳健、现代的防护机制。为突破基础模型安全措施的局限，企业必须采用集中式、主动式AI防护机制，在复杂的多模型生态系统中保护数据、检测风险并持续满足合规要求。
设计得当的AI护栏不仅有助于降低风险，还能让组织更有信心地开展创新，确保AI系统保持安全、可扩展，并与企业价值观一致。
F5 AI Guardrails正在帮助众多企业定义并监测其AI模型和智能体与用户及数据的交互方式，同时抵御攻击者。了解F5 Application Delivery and Security Platform的这一新增功能如何保护AI数据、抵御对抗性威胁，并确保所有交互均遵循负责任的AI治理。
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