Gartner发布GenAI风险指南：内容异常、数据保护与应用安全应对策略

Gartner发布了《创新指南：生成式人工智能在信任、风险与安全管理中的应用》(Innovation Guide for Generative AI in Trust, Risk, and Security Management)，该报告于2023年9月18日发布。该指南针对企业在风险和安全管理领域引入生成式人工智能（GenAI）时所面临的新挑战进行了深入探讨。以下是关键发现： 1. 新风险类别： - 内容异常：大型语言模型（LLMs）和GenAI模型的应用可能导致非预期或有害的内容生成，这可能引发信息质量问题、法律合规问题或误导公众。 - 数据保护：由于GenAI处理大量数据，数据泄露和隐私侵犯的风险显著增加，尤其是对于敏感信息的保护。 - AI应用安全：随着AI系统的复杂性提升，恶意攻击者可能利用这些系统进行新的攻击手段，如模型欺骗、供应链攻击等。 2. 供应商责任与用户应对： - 当前，GenAI模型的托管供应商提供的控制措施并不全面，用户需要自行寻找解决方案来补充供应商的控制不足。 - IT领导者需对LLM供应商的信任度较高，但在实际操作中，他们很难验证这些供应商的网络安全和隐私保护措施是否有效。 3. 市场现状与发展趋势： - GenAI TRiSM（Trust, Responsibility, Integrity, Safety, and Management）解决方案市场尚处于早期阶段，专注于LLM的安全保护，对多模态模型的防护仍不成熟。 - 用户在选择解决方案时需谨慎，因为许多新兴产品尚未经过充分测试，可能存在潜在风险。 4. 建议和评估： - IT领导者应密切关注市场动态，评估GenAI技术的发展和成熟度，以便做出明智的投资决策。 - 他们应寻求具备全面风险管理能力的供应商，并确保供应商能够适应不断变化的安全威胁环境。 Gartner的这份报告强调了企业在采用生成式人工智能时面临的挑战和机遇，提供了指导企业如何识别、管理和应对这些新风险的实用策略。随着技术的快速发展，理解和管理GenAI在风险和安全方面的潜在影响至关重要。