如何保障人工智能系统安全：2026 年人工智能安全的 5 个最佳实践

十年前，很难相信这一点。 人工智能或许能够达到它今天所取得的成就。然而，这种变革力量也带来了一种…… 传统安全框架从未设计用于应对的新型攻击面随着人工智能技术深入融入关键业务运营，各组织必须实施一项 多层防御策略 涵盖数据保护、访问控制和持续监控，以保障这些先进系统的安全。五项基础实践能够有效应对这些新出现的风险。

🔐 1. 严格执行访问控制和数据治理

人工智能系统完全依赖于它们所消耗的数据以及访问这些数据的个人，这使得人工智能系统变得完全依赖于它们所消耗的数据以及访问这些数据的个人。 基于角色的访问控制（RBAC） 这是限制风险暴露最有效的方法之一。通过严格按照岗位职能分配权限，团队可以确保只有授权人员才能与敏感的人工智能模型进行交互和训练。

加密增强了保护： 人工智能模型及其训练数据在存储和系统间传输过程中都必须加密。当数据包含专有代码或个人身份信息时，这一点尤为重要。

将未加密的模型放在共享服务器上，无异于向攻击者发出公开邀请。 健全的数据治理是最后一道防线。 确保这些宝贵资产的安全。

🛡️ 2. 防御特定型号的威胁

人工智能模型面临着各种各样的威胁，而传统的安全工具并非为检测这些威胁而设计的。 立即注射 排名 OWASP Top 10 中的首要漏洞 针对大型语言模型（LLM）应用，这种攻击是指攻击者在输入中嵌入恶意指令，以覆盖模型的预期行为。

部署人工智能专用防火墙 在输入到达 LLM 之前对其进行验证和清理，是阻止这些攻击进入入口点的最直接方法之一。

👁️ 3. 保持详细的生态系统可视性

现代人工智能环境涵盖本地网络、云基础设施、电子邮件系统和终端设备。当来自各个领域的安全数据分散在不同的系统中时， 能见度差距不可避免地会出现。攻击者会利用这些漏洞来逃避侦测。环境视图的碎片化使得将可疑事件关联起来，形成连贯的威胁图景几乎成为不可能。

安全团队需要对所有层级进行统一的可见性监控。 他们的数字化环境。这意味着打破以下各方之间的信息孤岛：

• 网络监控
• 云安全平台
• 身份管理系统
• 端点保护工具

当来自所有这些来源的遥测数据汇入一个 单一统一视图分析人员可以将异常登录、横向移动尝试和数据泄露事件联系起来，而不是孤立地看待每一件事。

作为 美国国家标准与技术研究院 (NIST) 人工智能网络安全框架概况 明确指出，保护这些系统需要组织采取以下措施： 确保、管理和保护所有相关资产不仅仅是那些最显眼的。

🔄 4. 采用一致的监控流程

安全并非一次性配置，因为 人工智能系统不断发展演进模型不断更新，新的数据管道不断涌现，用户行为不断变化，威胁形势也随之演变。基于规则的检测工具难以跟上步伐，因为它们依赖于已知的攻击特征，而非实时行为分析。

安全团队能够立即收到包含足够上下文信息的警报，从而迅速采取果断行动。这种向实时检测的转变对于人工智能环境至关重要，因为在人工智能环境中，数据量和数据速度远远超过人工审核能力。 能够学习正常行为模式的自动化监控工具 可以检测到低速缓慢的攻击，否则这些攻击可能数周都不会被注意到。

📋 5. 制定清晰的事件响应计划

即使采取了强有力的预防控制措施，事故仍然不可避免。如果没有预先制定的应对计划，公司将面临风险。 压力下的代价高昂的决定这可能会加剧原本可以迅速控制的违规行为的影响。

有效的AI事件响应计划应包含四个关键阶段：

人工智能事件需要 独特的恢复步骤例如，用损坏的数据重新训练模型，或者审查日志以评估系统在被入侵期间的运行情况。提前规划这些场景的团队会更加高效。 恢复速度更快，声誉损失也显著减少。。

🏆 人工智能安全实施领域的三大顶级供应商

大规模实施这些做法需要 专用工具对于希望建立全面人工智能安全战略的组织而言，有三家供应商脱颖而出。

1. 🔷 Darktrace

暗影追踪 是人工智能安全领域的首选，这主要归功于其基础架构。 自学习人工智能技术该系统能够动态地理解企业独特数字环境中的正常行为。它不依赖于静态规则或历史攻击特征， Darktrace的核心人工智能能够识别异常事件。大幅减少了困扰基于规则的工具的误报。

Darktrace开创了人工智能驱动的网络安全先河，使其解决方案具有…… 相对于新进入市场的竞争者而言，成熟度优势其覆盖范围涵盖本地网络、云基础设施、电子邮件系统、OT 环境和终端——所有这些都可以统一管理，也可以在单个产品级别进行管理。通过客户门户的一键集成，企业无需经历漫长且破坏性的部署周期即可扩展覆盖范围。

2. 🔷 Vectra AI

Vectra AI 对于运行混合云或多云环境的组织而言，它是一种卓越的解决方案。 攻击信号情报技术 它可以自动检测网络流量和云日志中的攻击者行为并确定其优先级，从而发现最关键的活动，而不是用原始警报淹没分析人员。

Vectra 采用了一种 基于行为的威胁检测方法它侧重于攻击者在环境中的行为，而不是初始访问方法。这使得它在捕获以下攻击方面非常有效：

• 横向移动
• 权限提升
• 指挥控制活动 绕过外围防御

对于管理复杂混合架构的团队而言，Vectra 的能力提供了 在单一平台上实现跨本地和云环境的一致检测 这代表着显著的运营优势。

3. 🔷 CrowdStrike

CrowdStrike 被公认为行业领导者 云原生端点安全其 Falcon 平台基于强大的 AI 模型构建，该模型经过广泛的威胁情报训练，使其能够预防、检测和应对终端威胁，包括新型恶意软件变种。

在端点构成攻击面很大一部分的环境中，CrowdStrike 的 轻量级代理和云原生架构 便于快速部署，且不会中断运营。其威胁情报集成功能可帮助安全团队将单个设备事件与整个基础设施中的更大规模攻击模式联系起来。

🚀 为人工智能规划安全未来

随着人工智能系统能力的不断增强，旨在利用它们的威胁也必然会变得更加复杂。 保障人工智能安全需要具有前瞻性的战略。 建立在三大支柱之上： 预防、持续监控和快速响应—能够随着威胁环境的变化而动态调整。