AI 安全的童話與現實 AWS 助企業擊退五大 AI 安全威脅的策略寶典

當 AI 成為業務營運的骨幹，我們是否準備好迎接它帶來的風險？AI 的確為企業帶來效率提升與決策加速，正如 Trend Micro 產品管理總監 Fernando Cardozo 在 AWS re:Invent 2024 所言：「AI 已經完全改變了雲端運算的局面，提高了效率、可擴展性和性能，但這種新技術的普及也為企業帶來了各種風險。」

問題不在於是否該用 AI，而在於如何「安全地」用 AI。在雲端環境中，建構一套防禦周全、可調整、具可觀測性的 AI 安全體系，已成為企業不得不面對的課題。這正是 AWS 雲端架構的優勢所在——將安全融入 AI 系統的每一個節點。

AI 安全：數碼轉型中的英雄與惡棍之戰

全球 AI 採用趨勢與安全風險概述

企業對 AI 技術的採用正以前所未有的速度增長。從金融、醫療到製造業，AI 正重塑各行各業的營運模式。然而，隨著採用率提升，安全挑戰也隨之增加。根據 Cardozo 的分析，雲端 AI 部署面臨的風險不僅限於傳統雲端安全問題，還包括 AI 特有的威脅向量，例如模型劫持、數據中毒和深偽攻擊。

企業面臨的五大 AI 安全威脅

數據外洩與敏感資訊洩露：AI 系統處理大量敏感數據，包括個人、財務或憑證資訊，原文出自 unwire.hk， 若未妥善保護，可能導致重大數據外洩事件。

AI 模型漏洞攻擊：運行在微服務中的 AI 模型可能存在漏洞，攻擊者利用這些漏洞可能導致數據洩露、數據中毒或內部系統橫向移動。

雲端錯誤配置風險：根據 ESG 報告，30% 的雲端攻擊仍源於錯誤配置問題，特別是在複雜的 AI 基礎設施中更為常見。

深偽詐騙攻擊：利用 AI 生成的逼真音頻、視頻進行的詐騙活動呈現爆炸式增長，尤其針對企業高管進行的商業電子郵件詐騙（Business Email Compromise, BEC）。

提示注入與模型越獄：攻擊者通過精心設計的提示，誘使 AI 系統繞過安全限制或洩露敏感資訊。

AWS 雲端安全解決方案簡介

AWS 提供全面整合的安全服務生態系統，幫助企業應對 AI 特有的安全挑戰。從 Amazon Bedrock 的安全大型語言模型（Large Language Models, LLMs）部署，到 Amazon SageMaker 的端到端 ML 安全性，AWS 建立了多層次防護體系，確保企業能夠安全地採用和部署 AI 解決方案。

案例聚焦：企業抵禦 AI 攻擊的真實戰役

深偽詐騙案例與影響分析

在 Fernando Cardozo 的演講中，他提到一個新加坡金融機構面臨的真實挑戰：攻擊者利用深偽技術模仿公司高管在視訊會議中，要求財務部門進行緊急資金轉移。這類攻擊之所以特別危險，在於現代深偽技術的製作成本低廉且效果逼真——「生成一個深偽視頻只需 15 分鐘，而且成本非常低。」

該金融機構通過在員工設備上部署 AI 驅動的深偽檢測解決方案，成功識別出可疑視訊會議，避免了潛在的財務損失。這種解決方案與 AWS CloudTrail 整合，原文出自 unwire.hk， 對異常活動進行監控和記錄。

數據外洩風險與實際後果

另一案例涉及一家健康科技公司，其 AI 診斷系統在開發過程中意外將含有病患個人數據的數據集上傳到公共 AI 開發平台。這種情況與三星工程師不慎將源代碼片段上傳到公共 AI 助手的事件類似。

該公司通過實施基於 AWS Lambda 的 AI 閘道進行了補救，該閘道可檢測和阻止包含敏感資訊的提示，並整合Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 知識庫的數據分類系統，確保敏感數據獲得適當標記和保護。

AWS 整合安全解決方案的實施成效

實施 AWS 安全解決方案的企業報告了顯著成效：

降低 30% 雲端安全事件：通過 AI 安全狀態管理（AI-SPM）和雲端安全狀態管理（Cloud Security Posture Management, CSPM）工具的整合。

數據洩露風險降低 40%：使用 AWS App Runner 和 AWS Lambda 建立安全數據處理流程。

提示注入攻擊檢測率提高 85%：透過將 AWS CloudTrail 日誌與 MITRE ATLAS 框架整合。

數據層防護：守護 AI 訓練的核心資產

AWS S3 知識庫的安全策略

AI 系統的安全始於數據安全。Amazon S3 作為許多 AI 訓練和推理工作流程的知識庫，需要嚴格的安全控制：

數據分類與標記：使用 Amazon Macie 自動識別和分類 S3 儲存桶中的敏感數據，尤其是個人識別資訊（Personally Identifiable Information, PII）和財務數據。

加密與存取控制：實施 AWS Key Management Service (AWS KMS) 進行靜態加密，結合細粒度的存取控制政策。

安全審計與監控：透過 AWS CloudTrail 追蹤所有 S3 存取活動，設置異常存取警報。

使用 AWS Lambda 和 AWS App Runner 構建安全處理流程

Cardozo 在演講中提到了一個安全架構案例：「想像您在 Amazon S3 知識來源中有敏感資訊，該數據由 AI 處理並被 AWS Lambda 函數放入佇列，然後由執行的 AWS App Runner 消費，接著您的模型在 Amazon Bedrock中執行。」

在此架構中：

AWS Lambda 函數可執行數據驗證和清理

AWS App Runner 提供安全的運行環境，隔離處理不同敏感度的數據

各組件之間的通信通過加密通道進行

數據分類與風險可視化技術

企業需要全面了解其 AI 系統處理的數據類型和風險。Cardozo 建議：

集中式數據風險儀表板：整合來自 Amazon S3、Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)、Amazon Elastic File System (Amazon EFS) 等所有數據源的安全遙測數據。

自動數據標記：「標記那些包含敏感資訊的 AI 應用程式。這樣，如果該特定 AI 應用程式公開，原文出自 unwire.hk， 您立即知道該特定 AI 應用程式包含不應該公開的機密資訊。」

數據血統追蹤：使用 AWS Glue 的數據目錄功能追蹤敏感數據在 AI 系統中的流動。

模型層防護：保衛 AI 決策引擎

Amazon Bedrock 和 Amazon SageMaker 的安全配置

Amazon Bedrock 和 Amazon SageMaker 為企業提供了安全的 AI 模型開發和部署環境：

模型隔離：使用 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 或 AWS Fargate 在隔離環境中運行模型。

模型版本控制與審計：通過 Amazon SageMaker Model Registry 追蹤模型版本、性能和安全性。

自動漏洞掃描：在預運行和運行時檢測容器中的漏洞。

威脅檢測模型與 MITRE ATLAS 框架整合

MITRE ATLAS（Adversarial Threat Landscape for Artificial-Intelligence Systems）框架為 AI 系統提供了威脅建模框架。Cardozo 強調將 AWS CloudTrail 日誌與 MITRE ATLAS 框架整合的重要性：

「當您收集來自 CloudTrail 和 VPC Flow Logs 的資訊時，非常重要的是應將該資訊與 MITRE ATLAS 連接和關聯起來。MITRE ATLAS 是由 MITRE 建立的框架，幫助組織從與攻擊技術相關的遙測中識別任何可疑活動。」

具體實施包括：

建立檢測未經授權刪除 Amazon Bedrock 知識庫嘗試的警報

監控異常的 API 調用模式

追蹤 AI 模型訪問和使用情況

提示注入與越獄攻擊防禦策略

面對提示注入和模型越獄攻擊，企業可實施多層防禦：

輸入驗證：使用 AWS Lambda 函數對 AI 模型的所有輸入進行清理和驗證。

AI 閘道：部署專用閘道服務，檢測和阻止惡意提示，例如：「在這個案例中，因為我們有 AI 閘道監控請求，您能夠檢測源代碼的特定提示，這被阻止了。」

回應篩選：監控 AI 系統的回應，防止敏感資訊洩露，如 Cardozo 所述：「當你有這種級別的保護來監控時，原文出自 unwire.hk， 如果回應中有任何敏感資訊，你可以基本上覆寫並重做回應給用戶。」

AWS 的 AI 安全六層防護藍圖

基礎設施層：消除雲端誤配置風險

根據 Cardozo 的統計，「30% 的雲端攻擊仍然是由於雲端誤配置造成的。」企業應實施：

雲端安全狀態管理（CSPM）：使用 AWS Config 和 AWS Security Hub 持續評估安全配置。

雲端基礎設施身份管理（CIIM）：監控和管理 AWS Identity and Access Management (AWS IAM) 權限，防止權限過度。

AI 安全狀態管理（AI-SPM）：整合 CSPM、CIIM 和無代理技術，提供 AI 應用程式的全面安全可見性。

應用層：AI 應用程式的安全開發

安全的 AI 應用程式開發結合了傳統 DevSecOps 和 AI 特有的安全考量：

容器安全：使用 Amazon Inspector 掃描容器映像中的漏洞。

運行時保護：通過基於 eBPF 的技術監控容器運行時行為，不影響性能。

自動修復：「如果您在這個容器中檢測到任何可疑活動，如何立即隔離該容器，或者如何基本上進行修復，以便快速、自動地重新建立該容器，而不影響您基礎設施中的生產。」

用戶層：防範深偽和社交工程攻擊

保護用戶免受 AI 驅動攻擊的策略包括：

深偽檢測：部署可在筆記型電腦和移動設備上運行的深偽檢測技術。

使用者教育：提高對 AI 安全風險的認識，教導員工識別可疑活動。

AI 應用程式防護：監控 AI 本地應用程式的文件和配置變化，防止惡意修改。

構建安全與創新並重的 AI 發展策略

AI 成熟度評估與安全提升路徑

Cardozo 提出了 AI 成熟度的六個階段：

認知與探索

實驗和概念驗證（PoC）

採用與整合

優化與擴展

創新與轉型

領導與倡導

企業應根據自身 AI 成熟度制定相應的安全策略：

初期階段：專注於數據安全和基本的威脅監控

中期階段：實施全面的 AI 風險管理框架

成熟階段：建立主動式安全體系，預測並防範新興威脅

AWS 合規框架與 AI 治理最佳實踐

隨著 AI 應用擴展，確保合規性變得至關重要：

法規合規：使用 AWS Artifact 管理 GDPR、HIPAA、PCI DSS 等合規需求。

持續稽核：通過 AWS CloudTrail 和 Amazon CloudWatch 實現持續合規監控。

跨職能治理：建立涵蓋安全、法律、產品和數據科學團隊的 AI 治理委員會。

平衡創新與風險的企業 AI 策略

如 Cardozo 所強調：「AI 已經到來，將長期存在。我們都知道，原文出自 unwire.hk， 新技術正在快速發展，我們有一系列新的安全挑戰需要解決。」

成功的企業 AI 策略需要：

安全優先設計：「當你構建 AI 技術時，請從一開始就考慮安全性，而不是等到生產後再考慮安全性。」

平台化方法：採用集成安全平台，提供跨 AI 生命週期的可見性。

預測性安全：利用 AI 驅動的安全工具預測和防範潛在威脅，「幫助您預防新的漏洞、攻擊、勒索軟體等問題。」

結論

AI 技術正以前所未有的速度重塑企業格局，但安全風險也同步增長。通過 AWS 全面的安全服務生態系統，企業可以構建多層次防禦體系，實現創新與安全的平衡。正如 Cardozo 所言：「安全地長存下去」應成為每個採用 AI 技術企業的終極目標。

通過實施本文討論的策略，結合 Amazon Bedrock、Amazon SageMaker、AWS Lambda 等 AWS 服務，企業可以在 AI 時代中蓬勃發展，同時有效管理相關風險。

參考數據

AWS re:Invent 2024 – AI in the cloud: Heroes, “villains,” and security strategies (AIM240)

AWS 安全最佳實踐

Amazon Bedrock

Amazon SageMaker

AWS Lambda

AWS CloudTrail

Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)

AWS App Runner

Amazon Macie

AWS Key Management Service (AWS KMS)

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)

Amazon Elastic File System (Amazon EFS)

AWS Glue

Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)

AWS Fargate

AWS Config

AWS Security Hub

AWS Identity and Access Management (AWS IAM)

Amazon Inspector

AWS Artifact

Amazon CloudWatch