本指南為IT從業人員和決策者提供了一種在AI和LLM架構中應用零信任原則的綜合方法，強調從基礎層面融入倫理考量。
AI架構中安全與倫理的融合
近期出版的文獻，如《架構與治理》中概述的AI倫理原則，凸顯了人們日益認識到AI中的安全與倫理是密不可分的。倫理AI即是安全的AI，而安全的AI也必須是倫理的。這兩個概念相輔相成，對于負責任的AI開發至關重要。
必須融入AI架構的基本倫理原則包括：
• 公平與非歧視
• 透明性與可解釋性
• 隱私與數據保護
• 問責制與治理
• 以人為本與社會效益
這些原則不應被視為限制，而是增強AI系統安全性、可靠性和可信度的基本設計要素。
在AI中實施零信任：一種整體方法
零信任架構基于“永不信任，始終驗證”的原則。當應用于AI系統時，這種方法必須涵蓋傳統的安全措施和倫理保障。讓我們探討如何在AI系統的不同方面實現這一目標。
安全且倫理的數據管道
任何AI系統的基礎都是其數據。在數據管道中實施零信任涉及保護數據并確保其倫理使用。
保護訓練數據的三種關鍵技術是差分隱私、同態加密和安全隔離區。
• 差分隱私通過在數據中添加受控噪聲來保護隱私，同時保持數據的實用性。當處理個人隱私至關重要的龐大數據集時，這種技術非常有益。例如，在醫療AI應用中，差分隱私可以允許在患者數據上訓練模型，而不會泄露單個患者的身份。
• 同態加密允許對加密數據進行計算，確保在處理過程中也能保護隱私。這種革命性的方法意味著數據在整個AI管道中，從數據攝入到模型訓練和推理，都可以保持加密狀態。雖然計算量大，但該領域的進展使其在實際應用中越來越實用。
• 安全隔離區為數據處理提供了一個受保護的環境，與系統其他部分隔離。像英特爾的軟件保護擴展(SGX)這樣的技術創建了可信的執行環境，可以在其中進行敏感計算，抵御系統中更廣泛潛在威脅的侵害。
確保數據的公平性和代表性對于構建倫理AI系統至關重要。這需要對訓練數據進行嚴格分析，以識別和減輕偏見。分層抽樣和主動學習可以幫助創建更平衡和更具代表性的數據集。
此外，實施跟蹤數據血緣和使用情況的數據治理框架至關重要。這不僅有助于遵守GDPR等法規，還能確保數據的使用符合其預期目的和倫理準則。
安全的模型訓練和推理
保護模型訓練和推理過程涉及技術安全措施和倫理考量。
聯邦學習是一種強大的方法，它使數據保持分散。它在分布式數據集上訓練模型，而無需集中數據。在數據隱私至關重要的場景(如醫療或金融)中，這種技術非常寶貴。
在聯邦學習設置中，共享的是模型更新而不是原始數據，從而顯著降低了隱私風險。然而，安全地實施聯邦學習需要仔細考慮潛在的攻擊，如模型反演或成員推理攻擊。
將倫理約束直接融入模型訓練過程對于開發負責任的AI至關重要。這可能涉及以下技術：
• 公平感知機器學習算法，在性能和公平性指標上均進行優化。
• 對抗性去偏技術，積極努力從模型預測中去除不想要的偏見。
• 正則化方法，對模型表現出偏見行為進行懲罰。
這些方法確保倫理考量從一開始就融入模型中，而不是作為事后的考慮。
安全且負責任的模型部署
安全且負責任地部署AI模型涉及實施強大的訪問控制、持續監控和倫理護欄。
為模型訪問實施基于屬性的訪問控制(ABAC)是零信任AI架構的關鍵組成部分。ABAC允許根據用戶角色、數據敏感性和請求上下文等因素做出動態、基于風險的訪問決策。
例如，數據科學家可能會在工作時間內從公司設備上獲得運行模型推理的訪問權限，但在工作時間外或從未知設備上可能會被拒絕訪問。
實施倫理護欄確保AI模型在生產中表現負責任。這些系統可以：
• 監控模型輸入和輸出，以識別不當內容。
• 通過阻止或標記有問題的請求來執行倫理準則。
• 提供模型使用情況的審計軌跡，以符合合規性和治理要求。
通過實施此類護欄，企業可以確保其AI系統即使在與多樣化的現實世界輸入交互時也能保持與倫理原則的一致性。
持續監控和威脅檢測
實施針對AI的威脅檢測系統，不僅能夠識別潛在的安全漏洞，還能檢測倫理違規。
異常檢測系統對于識別AI系統中的潛在安全威脅或倫理違規至關重要。這些系統可以：
• 監控輸入數據，以防范潛在的對抗性攻擊或數據投毒嘗試。
• 分析模型輸出，以識別意外或可能有害的響應。
• 跟蹤性能指標，以檢測模型漂移或性能下降。
先進的異常檢測系統可能會采用隔離森林或自動編碼器來識別AI數據中典型的高維空間中的異常值。
監控模型使用模式對于檢測AI系統的潛在濫用或不道德應用至關重要。這涉及：
• 跟蹤跨用戶和應用程序的模型查詢和使用模式。
• 分析模型交互的上下文和內容。
• 識別可能表明濫用的異常或可疑使用模式。
通過實施強大的監控和分析系統，企業可以確保其AI系統正按照預期和倫理準則使用。
負責任的AI：前進之路
在AI和LLM架構中實施零信任不僅關乎安全，還關乎構建負責任、倫理和可信賴的AI系統。通過將強大的安全措施與堅定的道德原則相結合，我們可以創建與社會價值和個人權利相一致的、能夠抵御外部威脅的安全AI系統。
隨著我們不斷突破AI能力的邊界，讓我們記住，AI的真正創新不僅在于我們能夠做什么，還在于我們應該做什么。AI的未來不僅在于其力量，更在于其原則。
對于踏上這一旅程的企業來說，前進的道路包括：
• 對當前的AI系統和實踐進行全面評估。
• 制定一項綜合戰略，將安全和倫理考量融入其中。
• 投資支持安全和負責任AI的技術和工具。
• 在整個企業中培養負責任的AI開發文化。
• 持續監控、評估和改進AI系統和實踐。
通過采取這些步驟，企業可以將自己定位為安全、倫理和負責任的AI開發的前沿——這是AI驅動未來中的關鍵競爭優勢。
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