生成式AI的技術不斷推陳出新，可以堪稱是2023年最具有代表性的話題。從簡報設計與用指令自動生成一幅畫，再到程式碼的建置和佈建AI模型，也不禁令人期待未來AI的應用與發展。然而新科技帶給企業便利之於，卻有潛在的資安風險，若是使用不慎，恐會進一步造成資料存取疑慮與外洩的風險，讓生成式AI的優勢變成威脅。「雲世代下的潛在資安風險」系列專題，今天要從AI技術發展的角度來探討，究竟未來在採用相關的新科技助企業發展一臂之力的同時，能夠如何保障資料的安全性 ?
生成式AI應用已無所不在 雲端資安風險隨之增高
ChatGPT是能夠進行自然語言生成的工具，根據ResumeBuilder.com 所做的調查發現，有近25%的企業表示，ChatGPT 能夠讓企業省下最多7萬5美金的成本，這也意味在組織內的某部分工作內容將會在未來隨著ChatGPT更強大的應用而產生變化，甚至很有可能會改寫未來企業在建立經濟模型的基礎。
儘管企業使用ChatGPT，或其他生成式AI的相關工具，幫助企業精簡了人力，提升工作效率，間接省下不少成本，卻可能無意中犧牲了企業的資安防護。Malwarebytes，一間防毒軟體公司，做的調查就指出目前有超過8成的企業擔心生成式AI相關工具所帶來的資安風險。舉例來說，現在可以發現不少人將企業相當隱私的資料拿去ChatGPT進行自然語言訓練，或是駭客現在更能夠使用生成式AI加強攻擊的力道，藉由猜測密碼破解應用程式，進而盜取資料。
防範於未然 生成式AI世代下的資安防護守則
面對日新月異的網路攻擊，加上生成式AI的發展浪潮之下，就連專業的軟體服務商也抵擋不住資安威脅。Circleci 為CI/CD整合平台，提供企業實踐DevOps，然而在先前就傳出有遭鎖定的員工，因日常工作內會有權限能夠在生產環境中建立Token (權杖)，而未經授權的第三方駭客就運用各式技術，從中存取部份資料庫，竊取客戶的環境變數、權杖和金鑰，造成雙方損失。
有了這樣的先例，知名的資安情報部落格「Security Intelligence」就對AI浪潮下的雲端資安挑戰，提出了五大策略，維護您的雲端環境安全:
強化存取權管理
「最小存取權限」，是在所有維護企業資料安全策略中的核心。分門別類將相對應的部門在系統中建立完善的存取規則，並開啟雙重驗證登入，強化存取權的管理。關鍵的應用，如AWS Identity Access Management (IAM) 和MFA 的啟用，避免存取權限過大而讓資料有外洩的風險。
運用加密法則
資料加密是上策，無論是靜止狀態抑或是正在傳輸中的資料，都需要嚴守加密法則，避免資料受未經允許的陌生人士給洩漏存取。而管理這些金鑰更是一門學問，定期的更換與輪替將會是在AI時代下保護資安的重要任務。AWS Key Management Service（KMS）是一項完全受管的服務，讓企業能夠自動定期更新與生成加密金鑰，用來保護企業的數據。
雲原生的資安策略
在強調「共同責任模型」的實踐下，企業在建立資安防護策略前，必須要做到共同責任模型中企業負責的項目，同時搭配AWS Security Hub 的集中式告警系統，讓雲原生的資安策略，加上企業實踐的共同責任守則，達到強化資安的效果。
「AI治AI」的資安監控和警示系統
倘若碰上用AI來進行網路攻擊的手段的話，「以AI治AI」會是最好的策略。Security Intelligence 提到，企業採用有AI賦能的告警偵測系統，將能夠加強監控，並提供即時的警示分析。若是將應用程式建置在AWS雲端上，建議使用Amazon GuardDuty 的服務，能夠將威脅偵測視覺化，並運用機器學習的方式來自動化事件處理速度。
定期弱點掃描與滲透測試
藉由定期的雲端環境弱點掃描和滲透測試，幫助企業檢視雲端環境內的各種威脅。若要使用工具的話，Amazon Inspector 將可以提供自動化的定期弱點掃描，並且在雲端帳戶內再開啟ElasticSearch ，協助進行日誌分析，讓雲端資安弱點無所遁形。
在AI技術日漸成熟的情況下，同樣地各式類型的網路威脅也變得多元，甚至將AI作為攻擊武器，盜取企業雲端環境的重要資訊。但企業仍然有其他選擇能夠防範於未然。在未來，我們更有機會看見多項「以AI治AI」的資安防護工具，並且在「資料隱私權」、「定期稽核」與「資源管理」等層面有更高強度的防護及應用，在生成式AI的浪潮下仍然能從容不迫的面對各式雲端資安挑戰。
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