面對企業挑戰的強度在人工智慧時代不斷加劇。_新科技的出現_帶來了前所未有的威脅，需提高警惕。思科，一個不可或缺的_高級網絡安全_先驅，正在尋求透過創新的解決方案來對抗這些風險。組織必須急需採取動態策略以_維護系統的完整性_。惡意行為隨著檢測和預防所需的方法演變而變化。科技的軍備競賽迫使我們重新評估既有的安全範式，迫使思科面對一項艱巨的挑戰。
人工智慧在商業運營中的增強促進了新的安全風險的出現。網絡安全威脅以前所未有的速度演變，超越了傳統解決方案的能力。這些變化要求企業的保護策略進行顯著調整。
思科在2024年人工智慧準備指數的報告中顯示，僅有29%的受訪組織認為自己完全具備偵測和防範人工智慧相關技術的未經許可操作的能力。這是一個令人擔憂的缺口，因為企業越來越多地投向自動化和智能工具的使用。
持續驗證模型
根據思科人工智慧軟件與平台負責人DJ Sampath的說法，模型驗證並不僅限於一次事件。它需要持續的重新評估過程。對模型所做的每個變更，無論是微調還是新的攻擊技術的出現，都需要不斷更新驗證標準。
思科的威脅研究團隊專心研究針對人工智慧的攻擊。它們努力理解這些攻擊如何被加劇，從而為MITRE、OWASP和NIST等組織的標準化小組的工作作出貢獻。這種協作研究保證了能夠預測和抵消新興威脅的穩健機制。
受到外部惡意因素影響的人工智慧模型的脆弱性是一個主要問題。注入請求攻擊，越獄和訓練數據污染是需要嚴格預防工具的風險範例。
演變的複雜性
IDC集團安全與信任副總裁Frank Dickson指出，網絡安全在不斷演變。從本地系統向雲端的轉變徹底改變了局面，帶來了新的挑戰。轉向微服務架構也引發了一系列不同的問題需要解決。
隨著大型語言模型(LLM)的出現，資訊安全領域的複雜性加劇。脆弱性可能在多個層面上表現出來，影響開發人員、終端用戶和供應商等利益相關者。
在雲環境中部署的應用的穩定性，無論是AWS、Azure還是GCP，都顯示出對頻繁變更的需求很少。一旦系統建立，它主要保持在這個生態系統中。應用之間的轉變，例如單體架構與微服務之間的轉變，顯得明顯不那麼靈活，必須對每種情境採取相應的安全機制。
對於像LLM這樣的模型變更涉及的不僅僅是簡單的更新。每個模型具有獨特的威脅向量，每個都有其優缺點。思科通過其AI防御解決方案對多模型環境提供控制，該方案可根據內部系統識別的威脅自動優化。
採納新範式
思科的執行副總裁及產品負責人Jeetu Patel發現，重大進展常常造成革命的印象，但之後很快便成為常態。這一現象在Waymo自駕車的經驗中有所體現，提醒我們採納新技術可能伴隨著對其未來影響的漠視。
如人工智慧和ChatGPT等技術的易用性迅速成為常態，減輕了其最初的衝擊。Patel強調，作為一家公司負責任地行事的能力取決於快速適應輕度的人工智慧創新。
因此，企業必須預見並調整以適應變革。機器已經開動，企業必須準備好利用其中的好處，同時為未來鋪平道路，在那裡技術創新與安全是不可分割的。
若要深入了解與人工智慧相關的安全問題，請探索其他企業科技活動。許多會議探討這些關鍵主題，體現了跨企業合作的重要性。
最近的新聞還強調了加強安全措施，特別是Microsoft針對脆弱性的修訂和關於美國與中國之間的人工智慧芯片出口限制的討論。這些主題體現了行業行為者的共同擔憂。
常見問題：思科 – 在人工智慧時代保護企業
使用人工智慧的企業面臨的主要網絡安全挑戰是什麼？
主要挑戰包括偵測人工智慧濫用、抵禦針對模型的定向攻擊，以及管理與人工智慧技術整合相關的漏洞。
思科如何幫助企業保護其人工智慧模型？
思科提供綜合的安全解決方案，包括異常檢測工具、人工智慧模型的持續驗證以及針對特定於人工智慧的威脅的先進防禦策略。
什麼是人工智慧準備指數，為什麼它對企業重要？
人工智慧準備指數評估企業在多大程度上準備偵測和避免人工智慧技術的未經許可操作，這對確保部署的人工智慧系統的信任和安全至關重要。
對人工智慧模型進行持續驗證的推薦方法是什麼？
建議建立定期評估流程，包括滲透測試、訓練數據的更新，以及根據新威脅的出現修訂算法。
為什麼在人工智慧安全中涉及威脅研究團隊至關重要？
專門的研究團隊能夠監視新興威脅趨勢，制定有效的對策，並提供有價值的見解以實時調整安全策略，以應對迅速變化的威脅環境。
企業如何安全地受益於大型語言模型(LLM)的使用？
企業可以透過將LLM整合到安全環境中，對各種模型的特定脆弱性保持警惕，以及使用適應人工智慧模型頻繁變更的安全解決方案來受益。
思科為如何管理多模型環境中的威脅向量提出了什麼策略？
思科為多模型環境提供特定的安全控制，如利用機器學習算法的人工智慧解決方案，能夠識別和應對不斷變化的安全問題。
企業應如何為人工智慧的常態化做好安全準備？
企業應制定堅實的安全政策，定期接受有關新人工智慧技術的培訓，並實施隨著人工智慧的進步而演變的實用安全解決方案。
