AI 工作负载的日渐普及，也带来了传统 IT 安全防护无法覆盖的新领域。因此，AI 安全防护重点在于保护 AI 工作负载免遭滥用和操纵。它有别于将 AI 用于网络安全（防范犯罪或未经授权使用电子数据），也不同于 AI 安全（预防使用 AI 引发的有害后果）。
AI 安全防护涉及识别漏洞和支持 AI 系统的完整性，从而使 AI 系统能够按预期运行且不会中断。这包括确保训练数据未经篡改、模型来源可追溯以及在平台内实现 GPU 隔离。（大多数 GPU 在设计时并未考虑安全性和隔离性，因此很容易成为攻击者的目标。）
现有安全策略大多需要升级才能应对 AI 工作负载带来的新攻击面。在这个快速发展的领域，唯有采用灵活的安全防护策略，才能遵循不断更新的规范，持续保护 AI 工作负载及其运行系统。
要有效地保护您的 AI 系统，有必要全方位了解它们的运作机制。您对 AI 技术了解得越多，就越能提供全面可靠的保护。
什么是 AI 基础架构？
不妨这样理解：典型的 IT 配置好比一栋房子，虽然存在门窗等少数入口，但都能通过上锁和密封来消除风险。而 AI 解决方案更像是建在另一颗星球上的公寓楼，其入口通道跨越数十个楼层并延伸至不同星系，存在大量您此前可能从未考虑过的攻击点。
AI 解决方案既能为用户创造巨大价值，也为攻击者提供了丰富的机会，就像一把双刃剑，既是提效促发展的利器，又可能成为安全噩梦。鉴于传统软件面临的安全防护挑战，以及 AI 的复杂性，您需要采用能够与当前流程协同运作的专门安全防护策略。
AI 安全防护策略是否有效，取决于能否排查所有漏洞，通过主动防御措施来填补防御缺口，阻断任何渗透可能性。它不仅能够保护敏感数据免遭泄露和窃取，还能防御各类攻击，确保符合明确的安全策略与监管框架（如欧盟《人工智能法案》），同时针对 AI 系统的安全态势提供可见性与可靠保障。