将生成式人工智能融入企业工作流程并非遥不可及的未来之举；它正在发生，其发展速度往往超越了安全和治理能力的提升。每一项经记录、批准的人工智能工具的使用案例，都伴随着无数“影子”使用案例，使组织面临重大威胁。安全分析师、首席信息安全官 (CISO) 和 IT 领导者面临的挑战显而易见：如何在不引发不可接受风险的情况下，实现人工智能带来的创新承诺？答案在于采取规范、积极主动的人工智能风险管理方法。这并非要阻碍进展，而是要构建护栏，让您的组织能够安全地加速发展。
人工智能治理的必要性日益增长
在实施任何有效的风险策略之前，必须建立人工智能治理的基础。人工智能工具的快速、分散应用意味着，如果没有正式的治理结构，组织就会在黑暗中运作。员工渴望提高效率，会自行采用各种人工智能平台和插件，而往往不考虑安全隐患。这构成了一个未经批准的 SaaS 使用网络，敏感的公司数据（从 PII、财务记录到知识产权）可能会被无意中泄露到第三方大型语言模型 (LLM)。
人工智能的采用率在各个行业之间存在显著差异，其中信息和通信行业最高，为 48.7%，而建筑和农业行业最低，为 6.1%。
建立强大的AI治理需要组建一支跨职能团队，通常由IT、安全、法务和业务部门的代表组成。该委员会的任务是明确组织对AI的立场。我们的风险偏好是什么？哪些用例值得鼓励，哪些用例应该被禁止？当发生与AI相关的事件时，谁应该负责？回答这些问题能够清晰地阐明制定政策和控制措施所需的信息。如果没有这种自上而下的战略方向，任何风险管理尝试都只会沦为一系列脱节的被动措施，而非一个有凝聚力的防御体系。该治理框架将成为所有后续安全工作的蓝图，确保技术、政策和用户行为的协调一致。
构建您的人工智能风险管理框架
治理结构到位后，下一步就是构建正式的人工智能风险管理框架。该框架能够将治理原则付诸实践，将高层战略转化为具体、可重复的流程。它提供了一种结构化的方法，用于识别、评估、缓解和监控整个组织内的人工智能相关风险。组织无需另辟蹊径，而是可以调整现有模型（例如 NIST 人工智能风险管理框架），使其适应特定的运营环境和威胁形势。
构建有效的人工智能风险管理框架应该是一个系统性的过程。首先，要创建一个包含所有正在使用的人工智能系统的综合清单，包括已获批准和未获批准的系统。最初的发现阶段至关重要；你无法保护你看不到的东西。在发现之后，框架应该概述风险评估程序，并根据处理的数据类型、模型的功能以及与其他关键系统的集成等因素进行评分。然后，基于评估结果设计缓解策略，涵盖从技术控制和用户培训到彻底禁止高风险应用程序等各种措施。最后，该框架必须包含持续监控和审查的节奏，因为人工智能生态系统以及贵组织对人工智能的使用都将不断发展。目前市面上有各种各样的人工智能风险管理框架，但最成功的框架并非静态的文档，而是组织安全计划中活生生的组成部分。
人工智能风险分类：从数据泄露到模型中毒
人工智能和风险管理的核心要素之一是了解您面临的具体威胁类型。这些风险并非千篇一律；它们涵盖了从数据隐私泄露到针对人工智能模型本身的复杂攻击等各种风险。最直接、最常见的威胁之一是数据泄露。想象一下，一位市场分析师将一份包含联系信息的高价值潜在客户列表粘贴到公共 GenAI 工具中，用于起草个性化的推广邮件。此时，敏感的客户数据已被泄露，并成为 LLM 培训数据的一部分，超出了您组织的控制范围，并且可能违反 GDPR 或 CCPA 等数据保护法规。
数据泄露影响了 74% 的组织，使其成为最普遍的 AI 安全风险，其次是网络钓鱼攻击，占 56%
除了数据泄露之外，安全领导者还必须应对更高级的威胁。模型中毒是指攻击者在模型训练阶段故意向其输入恶意数据，导致其产生有偏差、不正确或有害的输出。规避攻击则涉及精心设计输入，这些输入专门用于绕过人工智能系统的安全过滤器。对于首席信息安全官 (CISO) 而言，在风险管理中有效运用人工智能还意味着利用人工智能驱动的安全工具来检测这些威胁。高级威胁检测系统可以分析用户行为和数据流，以识别指示与人工智能相关的安全事件的异常活动，从而将人工智能技术从风险源转变为解决方案的组成部分。
人工智能安全政策的关键作用
为了将您的框架转化为清晰的员工指令，专门的 AI 安全策略至关重要。该文档是组织内 AI 可接受使用的权威依据。它应该清晰、简洁，所有员工都能轻松访问，避免出现任何歧义。精心制定的 AI 安全策略不仅仅是简单的“该做什么和不该做什么”，它还提供了背景信息，解释 为什么 制定某些限制是为了培养安全意识文化，而不仅仅是遵守规定。
该政策必须明确定义几个关键领域。首先，它应列出所有已获批准的人工智能工具，以及申请评估新工具的流程。这可以防止影子人工智能的扩散。其次，它必须制定清晰的数据处理指南，明确哪些类型的公司信息（例如，公开、内部、机密、受限）可以与哪些类别的人工智能工具一起使用。例如，使用公共的GenAI工具总结公开的新闻文章或许可以接受，但使用它来分析机密的财务预测则是严格禁止的。该政策还应概述用户的责任、不合规的后果以及疑似人工智能相关违规行为的事件响应协议，确保每个人都了解自己在保护组织安全方面所扮演的角色。
评估模型和插件：重点关注人工智能第三方风险管理
现代人工智能生态系统建立在由第三方开发的模型、平台和插件组成的复杂供应链之上。这一现实使得人工智能第三方风险管理成为您整体安全战略的关键支柱。每当员工为其人工智能助手启用新插件，或您的开发团队集成第三方 API 时，他们都会扩大您组织的攻击面。每个外部组件都带有自身的潜在漏洞、数据隐私政策和安全态势，而这些漏洞、漏洞、数据隐私政策和安全态势现在都被您的组织继承了。
在 GenAI 暴露的敏感数据中，商业信息占 43%，其次是源代码（31%）和客户数据（23%）
因此，严格的评估流程至关重要。任何第三方AI工具或组件在获准使用之前，都必须经过全面的安全和隐私审查。这包括仔细审查供应商的安全认证、数据处理实践和事件响应能力。该工具收集哪些数据？数据存储在哪里？谁有权访问？供应商是否有安全漏洞记录？对于AI插件（它们正日益成为基于浏览器的攻击载体），审查流程应该更加严格。需要提出的问题包括：该插件需要哪些权限？开发者是谁？其代码是否经过审计？通过像对待其他关键供应商一样严格审查每一项第三方AI服务，您可以降低供应链攻击危及组织的风险。
实施人工智能风险管理工具
政策和流程是基础，但如果没有技术执行，它们就无法发挥作用。这时，AI风险管理工具就变得至关重要。这些解决方案提供必要的可视性和控制力，以确保您的AI安全策略在实践中得到遵循，而不仅仅是停留在理论上。鉴于大多数用户与GenAI交互的主要界面是Web浏览器，因此能够在此层面运行的工具具有独特的优势，可以提供有效的监督。
企业浏览器扩展程序或平台（例如 LayerX）为 AI 风险管理提供了强大的机制。它们可以发现并映射整个组织内所有 GenAI 的使用情况，提供哪些用户正在访问哪些平台的实时清单。这种可见性是关闭影子 AI 的第一步。在此基础上，这些工具可以实施基于风险的细粒度防护。例如，您可以配置一项策略，阻止用户将标记为“机密”的文本粘贴到公共 AI 聊天机器人中，或者在用户上传敏感文档之前发出警告。这一层保护措施监控并控制用户浏览器和 Web 之间的数据流，有效地充当了专为 AI 时代量身定制的数据丢失防护 (DLP) 解决方案。合适的 AI 风险管理工具可以弥合政策与现实之间的差距，提供执行治理决策的技术手段。
人工智能时代的事件处理和响应
即使采取了最佳预防措施，事故仍然可能发生。您的组织如何应对是最大程度降低违规影响的决定性因素。有效的人工智能事件响应计划必须既具体又经过充分演练。当触发警报时，无论是来自用户报告还是安全工具的自动检测，响应团队都需要一个清晰的行动指南来遵循。
第一步是遏制。如果用户无意中将敏感数据泄露给LLM，当务之急是撤销访问权限并防止进一步泄露。这可能包括暂时禁用用户对该工具的访问权限，甚至将其计算机与网络隔离。下一阶段是调查。哪些数据泄露了？谁是责任人？我们的控制措施是如何失效的？这种取证分析对于了解根本原因并防止事件再次发生至关重要。最后，该计划必须涵盖根除和恢复，包括根据法律要求通知受影响方，尽可能采取措施让AI供应商删除数据，并根据经验教训更新安全策略和控制措施。成熟的AI和风险管理态势意味着做好应对事件的准备，就像做好预防事件的准备一样。
跟踪并改善您的人工智能风险态势
人工智能风险管理并非一次性项目，而是一个持续的评估、缓解和改进循环。威胁形势瞬息万变，新的人工智能工具和攻击媒介层出不穷。因此，持续跟踪组织的人工智能风险态势对于确保防御措施持续有效至关重要。这需要持续监控，并使用指标来量化风险水平和控制措施的绩效。
关键绩效指标 (KPI) 可以包括检测到的未经批准的 AI 工具数量、阻止的数据泄露事件数量以及完成 AI 安全培训的员工比例。定期进行审计和渗透测试，特别是针对 AI 系统，也能提供宝贵的洞察，帮助企业发现防御体系中的薄弱环节。通过持续衡量和改进方法，您可以创建一个具有韧性的安全方案，以应对 AI 驱动型世界不断变化的挑战。这种积极主动的姿态可确保您的组织能够继续自信而安全地利用 AI 的力量，将潜在的灾难性风险源转化为可有效管理的战略优势。
