當普通用戶驚訝于最新的GPT-4o和Gemini 1.5 Pro多模態(tài)AI助手的強大能力時。

嗅覺靈敏的黑客們也已經(jīng)借助生成式AI開啟了新的“狂歡”。

今年初，黑客攻擊了一個美國的AI基礎設施平臺，并將GPU用于挖比特幣獲益。

“黑客已經(jīng)慢慢增加或轉移攻擊目標，除了傳統(tǒng)資產(chǎn)，保護企業(yè)的資產(chǎn)演進為保護企業(yè)的AI中心?！眮喰虐踩呒壐笨偛藐悐^同時提醒，“個人和家庭安全，也從原來的終端演進為保護包括智能家居和智能網(wǎng)聯(lián)汽車在內(nèi)的家庭AI中心?！?/p>

網(wǎng)絡安全的攻防已經(jīng)從人和人之間的對抗，升級為AI和AI的對抗，只有AI驅動的網(wǎng)絡安全防護檢測技術才能識別AI驅動的黑客攻擊技術。

安全大模型應運而生。

近期舉辦的以“安全AI未來”為主題的C3安全大會·2024上，亞信安全發(fā)布了網(wǎng)絡安全行業(yè)領域自研大模型——信立方，能夠用于網(wǎng)絡安全行業(yè)的精準問答、復雜的告警日志解讀、深度的網(wǎng)絡安全事件分析等專用場景。

未來網(wǎng)絡安全公司和黑客的AI攻防賽將會如何？ 

黑客用AI攻擊，效率高，基礎設施成新目標

ChatGPT發(fā)布后，全球的黑客們的網(wǎng)絡攻擊和網(wǎng)絡犯罪也隨之升級。

過去，一個黑客生產(chǎn)一個攻擊病毒需要數(shù)月時間?，F(xiàn)在，通過生成式AI的工具，可能幾個小時，甚至幾分鐘就能生成一個攻擊病毒，效率大幅提升。

陳奮同時發(fā)現(xiàn)，“大模型對于編程語言的理解也非常強，攻擊者可以利用大模型迅速發(fā)現(xiàn)軟件的漏洞，漏洞是黑客攻擊系統(tǒng)的核武器?！?/p>

那些“商業(yè)嗅覺”靈敏的黑客，已經(jīng)用AI攻擊獲利。

比如，有黑客利用AI算法，快速在視頻中做人臉的深度偽造，新型的網(wǎng)絡詐騙犯罪隨之涌現(xiàn)。

還有，黑客的攻擊目標除了傳統(tǒng)資產(chǎn)，還盯上了高價值的以GPU為基礎的AI算力基礎設施和大模型，這是網(wǎng)絡安全領域出現(xiàn)的新變化。

“去年短短一年時間，針對大模型的攻擊手段已經(jīng)涌現(xiàn)出數(shù)十種不同的類型?！标悐^表示。

針對大模型的攻擊，影響巨大。

陳奮和團隊在實驗室中搭建了Llama2的環(huán)境，模擬去年發(fā)現(xiàn)的海綿樣本攻擊，大致原理是通過向大模型發(fā)布特殊的樣本，讓大模型的算力消耗急劇上升，原來短時間能做出響應的需求，現(xiàn)在可能需要大量時間去計算。

讓原來幾秒就可以返回結果的大模型，受到攻擊后60秒以上才能返回結果，慢了20倍以上。

“如果未來核心應用都是大模型驅動的AI原生應用，基本上就會癱瘓?！?/strong>陳奮同時說，“這只是一個相對比較基礎的攻擊事例，針對大模型的攻擊很快會到來?！?/p>

整個網(wǎng)絡安全行業(yè)增在革新，全球安全公司都在行動。

微軟在今年5月份正式商用了Security Copilot，并聲稱在未來要投入千億美金。谷歌去年發(fā)布了網(wǎng)絡安全專有大模型，已經(jīng)應用到云安全能力中心中。 

如何用AI對抗AI？

亞信安全沒有搶著第一時間發(fā)布安全大模型，近期才發(fā)布了信立方。

“沒有第一時間發(fā)布，是因為我們在思考大模型能否變成我們產(chǎn)品的原生能力。我們希望把底層通用框架建設好，MaaS服務平臺，模型級服務平臺，再疊加上層的智能體框架。”陳奮分享，“我們發(fā)布的信立方更多是從原生的角度思考如何與各個產(chǎn)業(yè)整合，而不是簡單去做運維效率的提升或者運維的解析?！?/p>

“隨著信立方的發(fā)布，這個目標已經(jīng)基本達成，MaaS服務和多智能體應用已經(jīng)向亞信安全全線產(chǎn)品進行開放，所有的安全產(chǎn)品能夠快速集成大模型的能力，構建網(wǎng)絡安全智能體應用?！标悐^進一步表示。

亞信安全的MaaS服務平臺提供了豐富的API接口和Agent框架，集成了數(shù)十種的場景，包括安全日志告警分析，安全態(tài)勢的智能分析，安全運營數(shù)字人小信同學等。

信立方大模型發(fā)布的同時，亞信安全也提出了“信計劃”（XPLAN）暨安全為AI（Security for AI）和AI為安全（AI for Security）。

“安全為AI”包含了全新研發(fā)的保護算力云基礎設施安全、大模型應用安全防護、大模型紅藍對抗測試等服務；“AI為安全”聚焦網(wǎng)絡安全行業(yè)垂直大模型的研發(fā)及運行于其上的智能體和安全應用。

雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))了解到，信計劃分為兩大部分：

第一部分是專注給算力基礎設施，給大模型提供安全解決方案。

陳奮透露，“針對AI算力基礎設施的安全，目前落地了東數(shù)西算成都的節(jié)點，以及算力云的安全保護。我們還在跟進國家東數(shù)西算算力節(jié)點安全項目?！?/p>

第二部分，是和大模型生態(tài)公司合作，為他們提供大模型安全的紅隊測試、大模型安全防護的產(chǎn)品。

紅隊測試指的是在大模型上線前，紅隊專家通過提示安全、應用安全測試、Agent安全、MaaS服務平臺安全等八個方向，對大模型進行紅隊安全檢查。

OpenAI每次發(fā)布全新版本大模型前，都會找頂尖紅隊進行測試，幫他發(fā)現(xiàn)大模型安全風險。

那AI到底如何保護包括云基礎設施在內(nèi)的AI算力基礎設施安全？

針對AI基礎設施的攻擊原理和傳統(tǒng)的攻擊類似，會用到一些算力算法的漏洞。

“防護的難度沒有出現(xiàn)指數(shù)級增加，只是需要我們在防護規(guī)則上能夠適配這一場景，能夠識別出威脅。”陳奮對雷峰網(wǎng)表示，“有些檢測算法用傳統(tǒng)的模型，有些算法需要安全大模型，所以我們采用混合調(diào)度架構更加靈活?！?/strong>

面向AI基礎設施安全，亞信安全也推出了全棧一體化解決方案。

陳奮介紹，AI算力基礎設施的底層硬件是GPU服務器，不能用傳統(tǒng)虛擬化技術做算力資源池，大部分算力平臺是基于K8S云原生化的平臺把算力放到云原生資源池里面進行調(diào)度，亞信安全今年推出全棧一體化云安全覆蓋的范圍。

亞信安全的算力云安全保護整體解決方案，在適配算力云特點的基礎上，覆蓋了從云底層安全、云工作負載安全到云原生應用安全等全棧一體化云安全能力。

AI時代的安全更需要產(chǎn)業(yè)鏈合作

C3安全大會·2024上，美的集團首席信息安全官兼軟件工程院院長劉向陽透露，“我們做安全運營時，安全日志每天80億條，僅告警就有20萬條，很難用人力處理。引入安全大模型后，把安全告警需要人工研判的數(shù)量從20萬條降到了100~200條，這就是人工能夠處理的程度了?！?/p>

看到安全大模型顯著效果的同時，也要意識到只做大模型的安全，解決不了大模型安全的問題。

“之前我們做云安全就有體會，整個供應鏈，包括數(shù)據(jù)方面，很多企業(yè)都不愿意將數(shù)據(jù)放到公共算力上。到大模型時代也一樣，僅僅把大模型安全做好沒用。”亞信安全高級副總裁兼CDO吳湘寧說，“現(xiàn)在大家都還在探索大模型生態(tài)安全的建設，可以明確的是整個生態(tài)鏈打開后，很多技術使用場景都會發(fā)生改變?！?/p>

亞信安全會從4個層面和生態(tài)合作伙伴合作，打造更具競爭力的AI安全解決方案。

大模型算法層面，“我們認為在行業(yè)場景，閉源大模型的能力比開源模型更好，我們堅持閉源和開源兩條相合作路線。”陳奮說，“亞信安全做了一層專家混合模式調(diào)度模式，可以根據(jù)用戶的需求場景和預算靈活選擇用開源還是閉源模型。”

算力生態(tài)層面，亞信安全和算力公司合作，租用算力節(jié)點。反過來云計算提供商也可以買亞信安全的算力云安全解決方案。

“我們還和清華大學和中科院深度合作，亞信安全&清華大學智能產(chǎn)業(yè)研究院聯(lián)合研發(fā)行動升級計劃也在C3安全大會上發(fā)布?！标悐^指出，企業(yè)在應用場景做得更好，比較深度算法的優(yōu)化，需要發(fā)揮科研者的力量。

在國際合作方面，亞信安全也會發(fā)揮優(yōu)勢，把國際一流的技術引入國內(nèi)。

“安全最終保護的是網(wǎng)絡和操作系統(tǒng)，大模型本質上就是未來的操作系統(tǒng)?！?/strong>吳湘寧說，“亞信會持續(xù)在這兩個領域方向重點投入?！?/p>

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