理解AI杀链：保护AI应用免受新兴威胁

理解AI杀链：保护AI应用免受新兴威胁 - Blockchain.News

随着AI驱动的应用程序不断增多，它们引入了传统安全模型往往忽视的新漏洞。据NVIDIA最近的见解，这些日益自主的应用程序提供了新的攻击面。正如NVIDIA的Rich Harang所指出的那样，AI杀链框架提供了一个理解和缓解这些威胁的结构化方法。

AI杀链框架

AI杀链受到网络杀链框架的启发，勾画了网络攻击的各个阶段。NVIDIA的适应版特别关注AI系统中固有的漏洞，详细说明了对手如何利用这些弱点以及防御者如何拦截它们。该框架包括五个阶段：侦察、污染、劫持、持久和影响，还有一个附加的迭代/枢转分支。

侦察：在这个最初阶段，攻击者会绘制系统地图以识别潜在的入口点。他们探测数据路径、工具和开源库中的弱点。防御策略包括实施严格的访问控制、清理错误信息以及监控异常的系统行为。

污染：攻击者试图向AI系统注入恶意输入，目的是影响模型的行为。技术手段包括直接和间接的提示注入、训练数据污染和对抗性例子。防御者可以通过清理所有数据输入、重述内容和控制数据摄取过程来抵御这些威胁。

劫持：在此阶段，攻击者通过先前注入的恶意输入来操纵系统输出以获取控制权。常见的劫持方法包括强制使用工具、外流数据和生成虚假信息。为防御劫持，至关重要的是隔离数据、验证工具调用、并实施强有力的模型训练技术。

持久：攻击者将他们的影响嵌入系统的持久存储中，以确保长期控制。这可以通过会话历史、跨会话内存和共享资源污染来实现。防御主要集中在持久存储前对数据进行清理、提供用户可见的内存控制和执行数据血统和可审计性。

影响：最后阶段在于通过妥协的模型输出触发现实世界的操作，攻击者实现了他们的目标。这可能包括更改系统状态、执行金融交易或外流数据。有效的防御措施包括分类敏感操作、为其设置保护机制，并设计最小特权的系统。

一个说明性例子涉及一个检索增强生成（RAG）应用程序，其中攻击者利用AI杀链来外流数据。通过了解每个阶段，防御者可以实施特定的缓解措施以挫败此类攻击，增强AI系统的安全性。

例如，在侦察阶段，攻击者可能会发现向量数据库或前端修改中的漏洞。通过实施保护措施和提示注入检测工具，如NeMoGuard-JailbreakDetect，防御者可以显著降低成功攻击的风险。

保护AI应用程序需要深入理解AI如何改变攻击面。AI杀链提供了一个全面的框架来剖析和防御潜在威胁，确保随着AI系统的进步，它们的安全性也能同步增强。NVIDIA强调通过NeMo Guardrails等技术和最佳架构实践将这些防御措施操作化的重要性。

欲了解更多信息，请访问NVIDIA博客。

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