生成式人工智能(GenAI)代表了人工智能的一个重大飞跃，能够创建文本、音频、图像、代码等新颖而逼真的数据。虽然这项创新具有巨大的潜力，但它也引发了人们对数据安全和隐私的严重担忧。
本文深入探讨了生成式人工智的技术能力及其对数据安全的影响，潜在的漏洞和缓解策略，以及为确保负责任和合乎道德的发展而进行合作的必要性。
揭示生成式人工智能的能力
生成式人工智能包含一系列技术，包括深度学习模型，可以从现有数据中学习并生成与原始数据相似的新数据。这种能力在各个领域开辟了新的途径，比如合成图像、视频、文本等逼真的数据。
- 图像和视频生成：创建与现实世界难以区分的逼真的合成图像和视频。
- 文本生成：生成新的和语法正确的文本，从创造性写作到代码合成。
- 数据增强：通过生成合成数据点和增强图像识别等任务的模型训练来扩展现有数据集。
然而，生成式人工智能的本质（操纵和创建新数据的能力）对数据安全和隐私构成了重大挑战。
生成式人工智能面临的技术挑战
生成式人工智能模型是在大量数据集上训练的，这些数据集通常包含敏感信息。人们为此有以下方面的担忧：
数据中毒
恶意行为者可以将有毒数据注入训练集，导致模型产生有偏差或不准确的输出。这可能产生重大后果，从操纵金融市场到影响选举。
隐私泄漏
生成式人工智能模型可能会无意中泄露有关训练数据的信息（即使是匿名的）。这可以通过像对抗性示例这样的技术来实现，在对抗性示例中，对输入数据的微小修改可以显著改变模型的输出。
深度伪造和合成媒体
生成式人工智能可以用来创建高度逼真的深度伪造（Deepfakes）和合成媒体，这使得人们很难区分真实和虚构的内容。这可以用于恶意目的，例如传播错误信息或损害声誉。
模型反演
通过观察模型的输出，网络攻击者可以潜在地推断出关于训练数据的敏感信息。这对于接受过医疗或金融数据训练的模型来说尤其危险。
数据来源
生成式人工智能模型中数据来源和使用缺乏透明度，阻碍了问责制和监管合规性。
生成式人工智能实现和安全挑战的具体示例
以下是生成式人工智能实现的一些真实示例和它们遭遇的安全挑战。
社交媒体中的深度造假
（1）实施
生成式人工智能被用来制作逼真的视频(深度造假)，其中有人似乎在说或做他们从未做过的事情。这些深度造假可以用来损害声誉、传播错误信息和操纵公众舆论。
（2）安全挑战
- 数据泄露：用于创建深度伪造的训练数据可能包含有关目标个人的敏感信息，从而导致隐私泄露。
- 滥用和操纵：深度造假可以很容易地通过社交媒体传播，使得人们很难区分真实和捏造的内容。
医学研究合成数据生成
（1）实施
生成式人工智能可用于生成用于医学研究目的的患者合成数据。这有助于解决与真实患者数据相关的隐私问题，同时使研究人员能够开发和测试新的治疗方法。
（2）安全挑战
- 隐私泄露：即使使用匿名化技术，生成的合成数据仍有可能包含被重新识别回真实个人的信息。
- 数据偏差：如果用于生成式人工智能模型的训练数据存在偏差，则生成的合成数据也可能继承这些偏差，从而导致研究结果出现偏差。
艺术创作的生成对抗网络(GAN)
（1）实现
生成式人工智能可以用来创造新的和独特的艺术品，包括绘画、雕塑和音乐。这为艺术表达和探索开辟了新的途径。
（2）安全挑战
- 侵犯版权：如果训练数据包含没有适当归属的版权材料，生成式人工智能生成的艺术品可能会侵犯现有的版权。
- 归属和所有权：为生成式人工智能生成的艺术品分配所有权和真实性可能具有挑战性，会产生潜在的法律和道德问题。
聊天机器人和虚拟助手
（1）实现
生成式人工智能为聊天机器人和虚拟助手提供动力，这些机器人和虚拟助手可以与用户对话、回答问题并提供帮助。
（2）安全挑战
- 社会工程：恶意行为者可以使用由生成式人工智能驱动的聊天机器人冒充真实人物，欺骗用户泄露敏感信息。
- 偏见和歧视：如果聊天机器人的训练数据有偏见，它们可能会在与用户的互动中持续使用歧视性或攻击性的语言或行为。
以下是生成式人工智能如何实现以及相关安全挑战的几个示例。随着技术的不断发展，制定全面的安全措施以减轻这些风险并确保负责任地和合乎道德地使用生成式人工智能至关重要。
缓解策略
应对这些挑战需要多方面的方法，包括技术进步、监管框架和道德考虑：
数据治理框架
实现健壮的数据治理框架至关重要。这包括：
数据最小化：限制为训练收集的数据量，可以减少攻击面和潜在的隐私风险。
- 数据匿名化：采用差异化隐私等匿名化技术来保护敏感信息。
- 差异隐私：该技术可用于在训练数据中添加噪声，使其在统计上无法推断个人的敏感信息。
数据来源和审计：实施稳健的数据来源和审计系统可以帮助跟踪数据的来源和使用/沿袭，实现更好的问责制并检测潜在的违规/漏洞。
用户控制：个人应该有权访问、修改和删除生成式人工智能训练过程中使用的数据。
监管框架：制定和执行明确的法规，促进负责任的数据收集、存储和使用。这对于保护数据安全和隐私至关重要。
透明度和可解释性：通过提高透明度和可解释性来开发可解释的生成式人工智能模型，可以帮助识别生成数据中的潜在偏差、数据泄漏和漏洞。
模型的安全性
像对抗性训练这样的技术可以帮助模型在对抗对抗性攻击时变得更加健壮。此外，在生成式人工智能训练期间实现差分隐私等技术可以帮助防止隐私泄露。
- 对抗性训练：将模型暴露于对抗性示例(旨在欺骗模型的恶意输入)可以帮助它们对攻击变得更健壮。
- 检测和监控：开发强大的检测和监控系统，以识别和减轻潜在的安全威胁，例如数据中毒和深度伪造。
- 形式验证：采用数学技术验证生成式人工智能模型的安全特性，有助于识别潜在的漏洞。
- 联合学习：这种方法允许在不直接共享敏感信息的情况下在分散的数据上训练模型。
- 同态加密：该技术允许在不解密的情况下对加密数据进行计算，确保数据即使在训练期间仍然保密。
未来的考虑事项
- 研究：随着生成式人工智能的不断发展，持续的研究对于开发新的有效的安全解决方案至关重要。
- 可解释的人工智能：开发可解释的人工智能模型可以帮助理解模型如何做出决策，从而更好地发现偏见和漏洞。
- 法规和标准：为道德和负责任的生成式人工智能开发建立明确的法规和行业标准对于减轻安全风险至关重要。
- 公众意识和教育：教育公众了解生成式人工智能的潜在风险和益处，对于建立信任和促进负责任地使用这项技术至关重要。研究人员、政策制定者和行业利益相关者之间的合作对于设计和实施安全的生成式人工智能开发和部署的强大框架至关重要。
结论
生成式人工智能和数据安全之间的关系很微妙。虽然生成式人工智能在各个领域提供了巨大的机会，但其数据安全和隐私影响不容忽视。通过了解技术挑战并实施适当的缓解战略，可以确保安全、负责任地开发和部署生成式人工智能，释放其全部潜力，同时最大限度地降低潜在风险。通过研究人员、开发人员、政策制定者和公众之间的持续合作，可以确保这项强大的技术为人类服务，而不会损害隐私权和数据安全的基本权利。
参考文献
- 生成式人工智能模型的隐私泄露
- 深度造假和信任的侵蚀：一个理解挑战的框架
- 生成对抗网络医学图像合成
- 对抗性例子并非天生脆弱
- 将鲁棒性嵌入深度学习系统
原文标题：Guarding the Gates of GenAI: Security Challenges in AI Evolution，作者：Phani Kumar Varma Kokkerlapati
链接：https://dzone.com/articles/guarding-the-gates-of-genai-security-challenges-in。
