人工智能创新正在云端进行
随着人工智能在推动数字化转型和未来增长中的潜力日益凸显，企业正加速将人工智能整合到混合和云环境中。云服务因其可扩展性、适应性和成本效益，成为支持人工智能工作负载的理想选择，推动企业采用多云和混合云部署。
云中有力量
云驱动的人工智能使企业能够：
- 训练AI模型
- 实施ChatGPT功能
- 分析海量数据集
- 自动化工作流程
- 运行大规模人工智能部署
- 尝试创新
Gartner预测，到2025年，95%的新数字工作负载将部署在云原生平台上；Forrester预测，从2023年到2030年，现成人工智能软件市场的复合年增长率将达到36%。
多云的多方面风险
多云基础设施虽然必要，但也带来了可视性缺口、政策不一致和访问控制问题，扩大了攻击面。预计到2026年，黑客攻击的一个关键目标将是构成人工智能工作负载DNA的敏感和专有数据集。
人工智能数据存储至关重要-也岌岌可危
人工智能依赖海量数据，这些数据通常包含个人身份数据、健康信息、知识产权、商业情报等敏感内容。数据泄露对企业造成巨大财务、声誉和法律风险。2023年，全球数据泄露的平均损失为450万美元，自2020年以来增长了15%。
对人工智能数据的攻击类型
- 模型反演：攻击者通过观察目标机器学习模型，创建自己的“影子模型”来预测训练数据。
- 成员推断：攻击者根据AI模型的输出来预测输入数据。
- 数据中毒：攻击者修改模型训练所依据的核心数据/代码，破坏结果。
- 提示词注入：攻击者注入提示词，改变模型的预期行为，暴露训练数据。
- AI DDoS攻击：使LLM不堪重负，拒绝访问数据或应用程序。
确保人工智能数据安全的挑战
多云环境中的任务关键型云存储数据面临风险，包括数据泄露、勒索软件和数据污染。拥有16种以上安全工具的企业在2023年遭遇的数据安全事故是工具数量较少的企业的2.8倍。
更多工具，更多问题
答案不是更多互不关联的安全工具，而是集成、全面的CNAPP解决方案。工具越多，人工智能数据存储和云工作负载的安全性就越低。
Prisma Cloud如何帮助您捍卫人工智能的未来
Prisma Cloud采取多管齐下的方法，帮助客户应对人工智能带来的安全挑战：
- 以人工智能对抗人工智能：利用人工智能图形建模攻击路径，轻松了解风险的扩散范围。
- 以设计确保人工智能安全：确保使用人工智能的安全，抵御与人工智能、机器学习和GenAI模型相关的独特风险。
- 利用人工智能简化安全程序：通过简单的对话，实现云安全的民主化，有效降低云风险。
Prisma Cloud发挥精准人工智能™的威力
精准人工智能是建立在丰富安全数据集基础上的高保真自动化，实现网络防御的规模化和自动化。Prisma Cloud将机器学习和生成式人工智能结合起来，在人工智能攻击升级的同时预测并加以阻止。
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关于Prisma Cloud
Prisma Cloud是业界相当全面的云原生应用保护平台(CNAPP)，具有广泛的安全性和合规性覆盖，适用于应用程序、数据和整个云原生技术堆栈，贯穿整个开发生命周期并跨越多云和混合环境。
