AI安全：如何用加固模型包保护你的项目

确保AI系统的安全性已成为重中之重，随着生成式AI（GenAI）技术的进步，带来了新的安全威胁，使数据、模型和知识产权面临新的风险。传统的安全策略无法有效应对AI系统特有的安全漏洞，包括对抗性攻击（对抗攻击）、模型中毒、数据泄露和模型窃取。

解决这些挑战需要强大的安全机制。使用Jozu Hardened ModelKits，开发者和团队可以获得关键的安全功能，如模型认证、源头追踪、验证模型、私有访问权限、模型扫描和推理完整性，以保护AI应用程序的安全。

本指南涵盖了人工智能领域的主要安全挑战，并说明了如何使用Hardened ModelKits可以保护您的项目并降低风险。

AI系统特别容易遭受安全漏洞的攻击，这凸显了需要更强安全防护的需求。这样的攻击使得AI产品变得不安全可靠。这些威胁凸显了设计定制的主动防御措施和最佳安全实践的必要性，以确保数据和模型的完整性不受侵犯。下面让我们来看看AI项目中最紧迫的一些安全问题：

在对抗性攻击中，输入数据会被故意篡改或稍微改动，导致模型做出错误分类。目的是让模型产生误导性结果。这可能会带来严重的后果，比如误判金融交易。对抗性攻击很难防范，因为它们利用了神经网络内部的结构特点，防御它们需要针对具体模型特点定制的有效检测和预防措施。

一个对抗性攻击的例子是迈克菲（McAfee）的先进威胁研究团队展示了如何通过微小改动误导特斯拉（Tesla）的自动驾驶系统。他们在限速35英里每小时（mph）标志的第一位数字中间贴上了一段黑色胶带，让汽车误读为限速85英里每小时，导致车辆的自动巡航系统自动提速。

模型投毒发生在恶意者篡改训练数据或修改模型参数以引入偏见时。这会使模型在处理新数据时表现异常。通过引入偏见，从而使这些攻击破坏模型预测的完整性和公平性。

例如，微软的Tay事件，最初设计用来模仿美国18到24岁的年轻人的对话模式娱乐之用。然而，在上线后的二十四小时内，Tay就开始生成种族主义言论。

数据泄露发生时，数据暴露给未经授权的访问者，导致隐私被侵犯。当存储数据的位置被安全保护时，这能维护隐私标准，并增强用户对AI系统的信任。

在2019年，Capital One遭受了一次重大数据泄露事件，影响到了其基于AI的信用评估模型。黑客访问了超过一亿个Capital One客户的账户和信用卡申请。据法院文件，黑客通过利用一个配置错误的网络防火墙获得了访问权限。

模型窃取发生在恶意人士未经授权获取模型参数时，导致知识产权的丧失。通过加密模型的代码、训练数据和其他敏感信息，可以防止攻击者接触模型。

黑客入侵OpenAI一事就是模型盗窃的一个例子。黑客侵入了OpenAI的内部通信系统，并窃取了该公司AI系统的设计细节。

增强版的ModelKits 是一种安全版本的 KitOps ModelKit，一种 符合开放容器倡议 (OCI) 规范的打包格式，用于分享所有 AI 项目的组件，包括数据集、代码、配置和模型。“增强版” 这个方面意味着这些 ModelKits 在构建时具备 高级防护机制，以保护模型、数据及相关工作流程免受安全威胁。ModelKit 打包 AI 项目并跟踪模型的发展过程，而 Jozu Hub 可帮助您将 ModelKits 安全地存储在远程位置。Jozu Hub 设计用于为无论您的 AI/ML 团队身在何处提供项目开发的安全保障，并且可以部署在您的本地环境或云环境中。

Jozu Hardened ModelKits 的主要特色包括：

• 模型验证功能：验证并确认您的模型未经过未经授权的修改或篡改。
• 来源追踪功能：维护每个模型生命周期的全面记录，记录所有输入、转换和更新。
• 已验证模型：访问来源可靠、值得信任的模型。
• 私密访问和控制：限制模型访问，仅授权用户可以访问，并限制敏感数据的共享，从而降低保密风险。
• 模型扫描：持续扫描模型，查找可能表明安全风险的漏洞或异常。
• 推理完整性：提供安全、可追溯和可靠的推理输出，通过不易被篡改的安全环境实现。

Jozu的Hardened ModelKits旨在从一开始确保您的AI项目的安全。使用Hardened ModelKits，您可以放心，您的项目将用经过验证、加密签名、扫描及安全保护的模型构建。以下是Hardened ModelKits如何保障AI安全的一些方法：

• 通过模型验证来维护信任和完整性
• 通过追踪模型来源来追溯其历史
• 通过验证模型来增强安全性验证
• 通过私密访问保护敏感AI模型
• 通过早期扫描模型来发现漏洞
• 通过推理镜像来保障推理过程的安全

• 通过模型验证保持信任和诚信

模型验证是一种实践，它使您能够为AI系统的组件建立一个可追踪的安全供应链，包括模型的数据、代码和工件及其在不同开发阶段的关系。该过程包括验证模型的真实性，以确保它们在开发和部署阶段没有被篡改。通过加固版ModelKits用于模型验证，每个AI模型在处理数据前都会先被验证，从而防止任何未经授权的更改。

• 追踪模型的历史和来源

溯源是指追踪一个AI模型的历史，从开发到部署。随着对AI系统可解释性和透明度的需求增加，记录模型的训练数据和版本变得极为重要，正如欧盟《人工智能法》所要求的。Hardened ModelKits 集成了这些功能，让开发人员可以跟踪每个开发阶段。这确保了模型训练过程的透明度和责任，有助于提高AI系统的决策透明度。

• 通过使用验证模型加强安全验证过程

经过验证的模型通过确保仅部署经过验证的模型，增加了另一层安全性。此验证程序帮助组织减少因使用受损或未经授权的模型而带来的风险，从而保护AI系统的完整性，确保其不受损害。

• 通过私有访问权限保护敏感的AI模型

数据泄露可能暴露用于训练AI/ML模型的敏感数据。Jozu Hardeend ModelKits 提供私密访问功能，允许开发者控制谁可以访问或编辑模型。这尤其重要于处理敏感或专有AI模型的企业和企业安全团队。通过访问限制，组织可以确保只有经过批准的个人才能操作模型，从而避免潜在的数据泄露或恶意活动。

• 尽早通过模型扫描发现漏洞

随着AI系统的发展，它们更容易受到诸如模型窃取——未经授权访问专有模型，以及被篡改的数据等威胁。通过使用Jozu ModelKits进行模型扫描，AI/ML工程师可以提前发现漏洞。通过扫描模型以发现潜在风险，AI/ML团队可以监控访问点和可疑行为，尽早处理安全问题，防止模型被盗，并确保专有模型不被泄露。

• 利用推理图像来保护推理过程，使它更安全

在 Jozu ModelKits 中，推理环境指的是在推理过程中运行模型的隔离环境。通过将模型推理过程封装在容器中，人工智能/机器学习工程师可以确保在部署模型时保持环境的安全。

保护AI模型不能仅仅依赖传统安全措施。强化模型套件 提供了一整套功能，包括 模型认证、出处、验证过的模型、私密访问、模型扫描和推理图像 ，这些功能能增强AI系统抵御新兴威胁的能力。通过集成这些功能，企业可以确保其AI项目在确保符合监管要求的同时保持安全和稳健。

凭借一整套安全功能，加固型ModelKits让应对新风险和合规需求变得更加轻松。不管你是刚开始接触AI，还是想要保障你已有的AI项目，加固型ModelKits都能提供必要的保护。开始使用加固型ModelKits来采纳这些最佳做法，保护您的模型不受安全威胁，并确保您的AI项目的完整和安全。