生成式人工智能安全风险概述 - 生成式人工智能被列入企业路线图，但需避免发布不安全产品，模型应在沙盒化、受监控环境中运行[1] - 主要风险包括即时注入、代理权限滥用、RAG中毒、隐私/IP泄露、不安全输出处理等[1] - 企业现实加剧风险，如AI供应链不成熟、可观察性与合规性冲突、模型更新导致行为改变等[1] 生成式人工智能安全策略 - 采用零信任和纵深防御策略，限制输入、隔离工具并净化输出[2] - 部署前关键措施包括RBAC机制、DLP/PII扫描、版本锁定、防篡改日志等[2] - 若无法执行控制措施，需暂停发布[2] 生成式人工智能安全挑战 - 即时注入是新的"SQLi"，攻击者可通过聊天、文档等覆盖模型指令或泄露数据[4] - 代理/工具滥用导致权限边界问题，需采用严格RBAC和人工审批[4] - RAG中毒引入新攻击面，需强化提取管道和来源签名[4] - 隐私泄露和IP溢出风险需通过DLP和显式扫描程序解决[4][5] - 模型和AI供应链风险需通过出处验证和行为审查应对[5] 企业行动计划 - 未来90天重点包括GenAI安全审计、高价值低风险用例试点、评估工具实施[6][7] - 避免常见错误如无防护措施部署、用例与业务不一致、跳过评估监督[8][9] - 需建立安全治理框架，包括威胁建模、访问控制、第三方风险审查[10] 数据与人才关键因素 - 39%首席数据官认为数据质量是GenAI应用最大障碍，需建立集中式知识数据库[11] - 技能缺口需通过混合团队和员工培训解决，变革管理至关重要[12] - 需定义新KPI并采用实验性思维方式，通过A/B测试衡量业务成果[13] 成熟度差异与路线图 - 高成熟度组织关注安全威胁，投资即时防火墙和模型卡片文档[14] - 低成熟度组织聚焦用例探索，建议从横向用例入手积累经验[14] - 成功路线图需从实验阶段逐步发展为稳定AI平台[15] 案例研究 - 摩根大通通过代码片段检查器和内部工具政策防止IP泄露[16] - 微软Bing Chat通过提示隔离和对抗样本训练降低越狱成功率[17] - Syntegra医疗AI采用差异隐私技术确保HIPAA合规[18] - Waymo通过模型注册表和沙盒执行保障供应链安全[19][20] 30-60-90天行动计划 - 0-30天：威胁建模、速效防护、访问控制审计、事件响应计划[22][23] - 31-60天：红队模拟、高级控制部署、演练培训、数据治理检查[24][25][26] - 61-90天：外部审计、指标优化、持续改进与治理委员会[27][28][29]