引言:

人工智慧（AI）被譽為一項突破性技術，有望提高各行各業的生產力和效率。 然而，隨著人工智慧生成軟體的快速發展，潛在的網路安全風險為企業技術領導者帶來了巨大挑戰。

認知的必要性:

隨著微軟Copilot等生成式人工智慧工具在工作場所越來越普遍，負責實施這些技術的企業領導者發現自己很難理解與之相關的網路安全風險。 與傳統軟體不同，人工智慧模型非常複雜，幾乎不可能進行詳細審計，安全領導者擔心某些人工智慧功能缺乏可見性、監督和可解釋性。

供應鏈漏洞:

在Solarwinds 等網路安全事件發生後，各組織已意識到供應鏈管理的重要性。 人工智慧模型是根據公司資料進行訓練的，因此公司需要密切關注供應鏈中的潛在風險點。 目前面臨的挑戰是生成式人工智慧的快速發展，這往往迫使企業急於應對新的安全挑戰和漏洞，而這類技術可能會放大這些挑戰和漏洞。

AI 材料清單:

為解決軟體漏洞問題，各組織都採用了 "軟體物料清單 "的概念，其中列出了軟體程式碼的各個組成部分。 然而，為大型人工智慧語言模型創建一個全面的清單已被證明是一項艱鉅的任務。 這些模型的複雜性，加上基於人工智慧的新功能和工具的快速引入，使得企業越來越難以有效管理和追蹤人工智慧物料清單。

新風險的出現:

生成式人工智慧依賴現有程式碼，因此會帶來自身的安全風險。 程式碼中存在的漏洞可能會保留在人工智慧模型的輸出中，使系統面臨網路威脅。 此外，"暗示注入 "等新技術也帶來了駭客利用生成式人工智慧系統洩露敏感資訊的風險。 Protect AI等新創公司幫助企業追蹤組件並識別違反安全政策的行為，為降低這些不斷變化的風險提供了一種方法。

資訊長和供應商的角色:

資訊長在採用生成式人工智慧功能時變得更加謹慎，並要求供應商提高透明度。 資訊長正在深入研究數據的使用方式，以確保他們的專有資訊不會無意中被用於擴展人工智慧模型。 提供保證和強大安全措施的可信任供應商越來越受到資訊長的青睞，從而減輕了他們對資料外洩和未經授權使用的擔憂。

代碼難題:

亞馬遜的CodeWhisperer和GitHub的Copilot等人工智慧輔助編碼工具是開發人員的寶貴資源。 然而，依賴這些工具會帶來潛在風險，包括程式碼文件不準確、編碼實踐不安全以及意外洩露敏感資訊。 供應商需要提供有關潛在安全漏洞的全面報告，並對人工智慧產生的程式碼進行嚴格測試，以確保其完整性。

導航未來:

產生的人工智慧程式碼廣泛擴散，即所謂的 "人工智慧程式碼擴散"，帶來了巨大的網路安全挑戰。 隨著開發人員利用人工智慧功能加速軟體開發，易受攻擊的程式碼產生率將會增加。 這就需要重新評估圍繞軟體開發和供應鏈的網路安全實踐。 企業應努力維護最新的軟體物料清單，教育員工，制定指導方針，並採用治理模式來確定界限。

結論：

人工智慧具有變革潛力，但其快速發展需要提高警惕，以應對其帶來的安全風險。 企業需要了解生成式人工智慧可能帶來的潛在漏洞，並制定強而有力的策略來降低這些風險，從而保持領先地位。 透過促進產業領導者、技術供應商和網路安全專家之間的合作，他們可以共同應對人工智慧這項強大技術所帶來的複雜問題，並確保採用這項技術的組織擁有一個安全的未來。

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